Разработка математического и программного обеспечения систем управления знаниями на основе семантических сетей для поиска информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат технических наук Чепайкин, Алексей Олегович

• Чепайкин, Алексей Олегович
• кандидат технических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат технических наук Чепайкин, Алексей Олегович

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение_5

Глава 1. Системы управления знаниями_11

1.1. Применение систем управления знаниями в поиске информации_11

1.2. Функции экспертной системы в системе управления знаниями_17

1.3. Модели представления знаний_23

1.3.1. Логические модели_25

1.3.2. Семантические сети_26

1.3.3. Фреймы_29

1.3.4. Продукционные системы_30

1.3.5. Нейронные сети_32

1.4. Определение универсальной алгебры _36

1.5. Понятие нечетких множеств_38

Основные результаты_41

Глава 2. Система управления знаниями для поиска информации в БД, основанная на семантических сетях __43

2.1. Структура системы поиска информации на основе систем управления знаниями_43

2.2. Описание семантической сети_47

2.3. Определение отношений на семантических сетях_54

2.4. Определение операций над семантическими сетями_58

Основные результаты_61

Глава 3. Поиск информации в БД с использованием системы управления знаниями__62

3.1. Механизм логического вывода_62

3.2. Модель пользователя_67

3.2.1. Понятие модели пользователя_67

3.2.2. Формирование модели пользователя_68

3.2.3. Классификация моделей пользователя_69

3.2.3.1. Векторная модель_70

3.2.3.2. Сетевая модель____

3.2.3.3 Генетический граф___

3.2.3.4 Модель ошибок____

3.2.3.5 Модель фалынправил___

3.2.3.6 Модель ограничений_73

3.2.4. Определение модели пользователя для системы поиска информации на основе ЭС_74

3.3. Модель действий пользователя_77

3.4. Применение модели пользователя для поиска информации_79

Основные результаты_89

Глава 4. Программная реализация системы поиска информации с использованием информационно-документальной базы знаний _91

4.1. Определение основных задач реализуемых программным пакетом_91

4.2. Архитектура системы поиска информации_92

4.3. Технические и программные средства для создания и функционирования системы поиска информации_101

4.4. Проектирование интерфейса эксперта для системы приобретения знаний_102

4.5. Принципы функционирования системы поиска информации_105

4.5.1. Определение названия модели предметной области_106

4.5.2. Выделение и ввод понятий с отношениями между ними_106

4.5.3. Ввод документов и определение принадлежащих ему понятий_107

4.5.4. Поиск информации в информационно-документальной

базе знаний_108

Основные результаты_113

Заключение _114

Литература

116

Приложение 1 Фрагменты текста программы_127

Приложение 2 Экранное представление функционирования программы "Семантик"_144

Приложение 3 Документы по внедрению_148

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка математического и программного обеспечения систем управления знаниями на основе семантических сетей для поиска информации»

Введение

Актуальность проблемы. Системы управления знаниями в настоящее время с успехом используются во многих областях применения автоматизированных информационных систем, ориентированных на интеллектуальные методы. С другой стороны, информатизация современного общества привела к появлению крупнейших информационных банков в различных отраслях научно-технических знаний. Попытки разработки и внедрения многокритериальных систем классификации информации, а также автоматизации информационного поиска пока не приводят к сколько-нибудь существенным результатам с точки зрения увеличения релевантности и комфортности информационного поиска.

Развитие новых информационных технологий и образование реальной всемирной компьютерной сети настоятельно требует предоставления новых возможностей получения актуальной информации и знаний, которые предприятия и физические лица могут использовать в своей деятельности. Таким образом, возникает проблема интеллектуального поиска необходимой пользователю научно-технической и технологической информации. Решение этих проблем может быть найдено в развитии методологии проектирования систем управления знаниями для информационного поиска.

На современном этапе к числу проблем поиска информации можно отнести следующие.

• При получении пользователем большого объема информации в результате автоматизированного поиска много времени затрачивается на ее просмотр и выбор, в то время, как даже простой выбор необходимой информации зачастую представляет собой нелегкую проблему.

• Выбор информации, осуществляемый человеком, нередко не является рациональным и строго последовательным, что существенно осложняет поиск информации.

• Пользователь при поиске информации обычно не строго определяет цель поиска, то есть использует нечетко определенные понятия.

Недостатки существующих систем управления знаниями заключаются в том, что при построении с целью поиска персональной модели знаний для организации или пользователя и при последующем поиске информации в базе знаний не учитываются отношение к знанию пользователя и взаимодействие элементов информации между собой, что ведет к увеличению объема выборки из баз данных.

Процедура проведения поиска информации, необходимой пользователю, предполагает в ходе опроса выявление ключевых понятий поиска и их значимости для пользователя.

Наиболее известными результатами, которые можно использовать в рассматриваемой области, являются теоретические концепции построения экспертных систем, моделей представления знаний, универсальных алгебр, нечетких множеств и применение теории выбора. Эти вопросы освещены, в частности, в работах Попова Э. В., Дородницына A.A., Поспелова Г.С., Поспелова Д.А., Минского М. JL, Нильсона Н., Глушкова В.М., Заде JL, Кофмана А., Саати Т., Айзермана М.А. и др.

Использование формального подхода к построению модели предметной области для информационного поиска является малоизученной проблемой. Решение этой проблемы позволило бы упростить не только идентификацию свойств модели предметной области, но и облегчить процесс обработки и поиска информации, необходимой пользователю. Наиболее пригодным математическим аппаратом автоматизации решения упомянутых проблем являются семантические сети, универсальные алгебры и нечеткие множества, позволяющие автоматизировать процесс построения и обработки модели предметной области.

В диссертации предлагается новый подход к построению и обработке модели предметной области для систем управления знаниями, ориентированными на поиск информации, а также новый подход к созданию систем управ-

ления знаниями для поиска информации в информационно-документальной базе знаний.

Целью работы является разработка и исследование способов построения систем управления знаниями, используемых при поиске информации. Исходя из цели, в работе поставлены следующие задачи исследования:

- определение формальной модели построения предметной области, используемой при создании информационно-документальной базы знаний,

- создание модели пользователя, используемой при поиске информации,

- описание новых механизмов логического вывода, используемых при поиске информации в информационно-документальной базе знаний,

- создание методики извлечения знаний для формирования персональной модели знаний пользователя с целью последующего поиска информации;

- выработка проектных решений по программной реализации компонентов системы поиска информации.

Методы исследования. Исследования осуществлялись на основе теории алгоритмических алгебр, теории множеств, теории нечетких множеств, теории принятии решений, методов структурного и объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна. Предложена концепция генерации возможных альтернатив выбора документов, в основе которой используется гипотеза о подобии: для выбранного документа находится другой документ, базовые понятия которого наиболее близки по смыслу понятиям выбранного. На основе предложенной концепции разработаны:

1) методика построения модели предметной области на основе семантической сети информационно-документальной базы знаний,

2) сформулированы основные принципы построения механизма логического вывода для выбора информации, основанного на теории принятия решений,

3) методология выбора необходимой пользователю информации из информационно-документальной базы знаний,

4) алгоритм определения количества групп документов в информационно-документальной базе знаний для их эффективной идентификации;

5) предложен механизм извлечения знаний эксперта, основанный на многослойных репертуарных решетках Келли.

Практическая ценность. Результаты работы являются основой для проектирования систем управления знаниями, используемых при поиске информации. Предложенные в диссертации формализм и методы позволяют производить поиск документов, необходимых пользователю, предлагать возможные альтернативные документы, обеспечить построение последовательной цепочки выдачи документов для пользователя по степени релевантности.

Результаты диссертации нашли отражение в реальной программе "Семантик", предназначенной для построения информационно-документальной базы знаний и поиска информации, необходимой пользователю.

Разработанные средства могут быть приняты за основу при создании систем управления знаниями, используемыми для поиска информации в распределенных информационных системах, глобальных и локальных сетях типа Internet и Intranet.

Внедрение результатов. Результаты диссертационной работы внедрены в Научно-информационном центре проблем интеллектуальной собственности (г. Москва); в Рязанском Центре научно-технической информации, а также в учебном процессе в Рязанской государственной радиотехнической академии.

Структура диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения.

Во введении дается обоснование актуальности темы работы, сформулированы цели исследования, кратко излагается содержание диссертации.

Первая глава посвящена обоснованию темы диссертации В главе определяются основные цели и задачи разработки и анализа систем управления знаниями, приводится обзор работ по теме диссертации, вводятся основные понятия и определения. Особое внимание уделено вопросам построения экспертных систем, использованию моделей представления знаний, универсальных алгебр и нечетких множеств.

Во второй главе рассматривается структура системы поиска информации на основе экспертной системы. Введено понятие информационно-документальной базы знаний. Рассматриваются основные операции, отношения и структуры, образованные информационно-документальной базой знаний, основанной на семантической сети.

Третья глава посвящена вопросам поиска информации в информационно-документальной базе знаний, описано построение моделей пользователя и обучаемого, моделей действий пользователя и обучаемого. Спроектирован новый алгоритм получения предварительного определения количества групп документов в информационно-документальной базе знаний для эффективной идентификации документов.

В четвертой главе приводится постановка задачи проектирования программы поиска информации на основе системы управления знаниями. Приведена архитектура системы поиска информации "Семантик". Рассмотрена структура информационно-документальной базы знаний, приводится ее инфо-логическая схема. Затронуты принципы построения информационно-документальной базы знаний, приведены основные классы, описывающие поиск информации для конкретного пользователя.

В заключении проводится обобщение основных результатов диссертационной работы.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на Международном научно-техническом семинаре "Проблемы передачи и обработки информации в информационно-вычислительных сетях", Москва, 1997 г.; на 2-ой научно-практической конференции "Человек, эколо-

гия, здоровье", Рязань, 1997 г.; на 2-ой Всероссийской научно-практической конференции " Современные информационные технологии в образовании ", Рязань, 13-14 мая, 1998 г.; на 2-ой Международной научно-технической конференции "Моделирование и исследование сложных систем", Москва, 1998 г.; на Всероссийской научно-технической конференции "Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве", Нижний Новгород, Нижегородский государственный технический университет, 3 -4 февраля, 1999 г.; а также на научных семинарах кафедры ВПМ РГРТА.

Публикации. По результатам работы диссертационного исследования опубликовано 12 печатных работ.

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Чепайкин, Алексей Олегович

Основные результаты работы состоят в следующем.

1. Произведено исследование характеристик современных систем управления знаниями используемых для поиска информации, описаны проблемы построения систем поиска информации на основе использования систем управления знаниями, рассмотрено значение экспертных систем при разработке систем управления знаниями и основные способы построения экспертных систем, как элемента системы управления знаниями, их достоинства и недостатки.

2. Произведен сравнительный анализ основных моделей представления знаний, используемых при построении систем управления знаниями, выявлены их достоинства и недостатки, дано определение универсальной алгебры, используемой для формализации представления модели знаний, определено значение нечетких множеств, используемых для обработки неопределенности и приблизительных рассуждений при создании модели знаний, описываются достоинства использования нечетких множеств в обработке модели знаний.

3. Предложено оригинальное построение семантической сети информа-ционно-документальнои базы знании с использованием универсальной алгебры и нечетких множеств, позволяющее установить взаимосвязи между различными документами в модели предметной области, определены отношения и операции над семантическими сетями информационно-документальной базы знаний, дающие возможность создавать модели предметных областей, описываемых в терминах семантической сети, а также позволяющие разбивать и объединять построенные модели предметных областей.

4. Разработан новый механизм логического вывода, используемый для поиска информации, позволяющий определять на основе модели пользователя и модели действий пользователя множество наиболее релевантных документов, а также последовательность выдачи документов, если пользователь является обучаемым.

5. Исследованы основные виды архитектур моделей пользователя, выявлены их достоинства и недостатки, предлагается принципиально новая архитектура модели пользователя для системы поиска информации в информационно-документальной базе знаний, описаны ее основные положительные свойства для пользователя и обучаемого.

6. Предлагается построение модели действий пользователя для системы поиска информации в информационно документальной базе знаний, описаны принципы ее построения для пользователя и обучаемого, такие как формирование древовидной структуры для пользователя, а также сформулированы принципы организации линейно упорядоченной последовательности документов для обучаемого, получена модель действий пользователя, позволяющая увеличить эффективность индивидуального обучения и поиска информации для пользователя.

7. Разработаны способы поиска информации с использованием модели пользователя на основе применения критериально-экстремизационных механизмов выбора, позволяющие с высокой достоверностью определять наиболее важные документы из представленных в базе знаний, а также выделять тематические подборки документов, необходимых пользователю, описан механизм образования групп документов, разработан алгоритм определения первоначального количества групп в модели предметной области, дающий возможности образовывать группы документов по тематической направленности.

8. Описана новая методика извлечения знаний на основе многослойных репертуарных решеток Келли, позволяющая наиболее адекватно представить отношения понятий в предметной области информационно-документальной базы знаний. Разработана программная система поиска информации "Семан-тик", реализующая поиск информации в информационно-документальной базе знаний.

Заключение

Выполненная диссертационная работа включает исследования, направленные на разработку математического и программного обеспечения для систем управления знаниями на основе семантических сетей для поиска информации в базах данных.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Чепайкин, Алексей Олегович, 1999 год

Литература

1. Broadbent M. The emerging phenomenon of knowledge management// Australian Library Journal, vol.46, №2, 1997, pp. 6 - 24.

2. Grant R.M. Toward a Knowledge Based Theory of the Firm// Strategic Management Journal, vol. 7, №1, 1996, pp. 109 - 122.

3. Чепайкин A.O. Использование технологии распределенных баз данных в экологических системах// Человек, экология, здоровье: тез. докл. 2-й научно-практической конференции. Рязань, 1997. С.61-62.

4. Daniel Е. O'Leary Using AI in Knowledge Management: Knowledge Bases and Ontologies// IEEE Intelligent systems. - 1998. №3. - pp. 34 - 39.

5. Daniel E. O'Leary Knowledge-Management Systems: Converting and Connecting// IEEE Intelligent systems. - 1998. №3. - pp. 30-33.

6. Marianne Broadbent Phenomenon of Knowledge Management: What Does It Mean To The Information Profession?// Information Outlook, vol.5, №5, 1998, pp. 23-36.

7. Piatetsky-Shapiro G. & Frawley W. Knowledge Discovery in Databases. AAAI Press, Menlo Park, Calif, 1991.

8. Denning S. What is knowledge management? A background document to the World Development Report, The World Bank: 1998 19 p.

9. Dysart J. Tom Davenport on Knowledge Management: Selected Quotes// Information Outlook, №6, 1997 pp.27 - 28.

1 O.David J. Skyrme Valuing Knowledge: Is It Worth It?// Managing Information, №2, 1998, pp. 24 - 26.

11. Clive Holtham Will Business Knowledge Management Survive Until the Twenty First Century?// In Online Information 97: Proceedings of the 21st International Online Information Meeting Held in London, edited by David I. Raite, Oxford: 9-11 December 1997, pp. 79-92.

12.Копиенко C.A., Чепайкин A.O. Вопросы построения автоматизированной информационной системы с использованием сети Internet// Информационный бюллетень межвузовской научно-технической программы. Интел-

лектуальная собственность высшей школы. М.: НИЦПрИС, 1996, №7. С. 61-69.

13.0'Leary D. Implements in the Use of Explicit Ontologies for KBS Development// Int'l J. Human Computer Studies, vol. 46, 1997, pp. 323 - 337.

14.Bank D. Know It Alls// The Wall Street Journal, №11, 1996. p. 28.

15.http://www.knowledgex.com/home_l .htm

16.Чепайкин А. О. Экспертная система с распределенной базой данных// Проблемы передачи и обработки информации в информационно-вычислительных сетях: тез. докл. Международного научно-технического семинара. М.: 1997. С.69-73.

17.Толковый словарь по искусственному интеллекту/ А. Н. Аверкин, М. Г. Гаазе-Рапопорт, Д. А. Поспелов. - М.: Радио и связь, 1992. - 256 с.

18.Рот М. Интеллектуальный автомат: компьютер в качестве эксперта: пер. с нем. - М.: Энергатомиздат, 1991. - 80 с.

19.Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник/ под ред. Э. В. Попова. - М.: Радио и связь, 1990.-464 с.

20.Уэно и Исидзука, Представление и использование знаний: пер. с япон. - М.: Мир, 1989. - 220 с.

21.Бадекин Б.И. Абстрактная машина открытого типа: принцип устройства, логика предикатов, примеры задач. - М.: Моск. гос. инж.-физ. ин-т (Техн. ун-т), 1997. - 154 с.

22.3абежайло М.И. Финн В.К. Интеллектуальные информационные системы// Междунар. форум по инф. и док. - 1996. -№2. - С. 11-17.

23.Highland F. Embedded AI// IEEE Expert. - 1994. №3. - pp. 18 - 20.

24.Дородницын A.A. Информатики: предмет и задачи// Кибернетика. Становление информатики. -М.: Наука, 1985. - С. 22-28.

25.Newell A. Heuristic Programming: Ill-Structured Problems// Progress in operation research, New York., Wiley & Sons, v.3, 1969, pp.362-414.

26 John Durkin Expert Systems: A View of the Field// IEEE Expert. - 1996. №4.-pp. 56-63.

27.Gershma A. Building a Geological Expert System for Dupmeter Interpretation// Proc. European CAI. - 1982. - pp. 139 - 140.

28.Попов Э.В. Экспертные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ,- М.: Наука, 1987.- 288 с.

29.Петрушин В.А. Интеллектуальные обучающие системы: Архитектура и методы реализации// Техническая кибернетика. - 1993. №2. - с. 40 - 65.

ЗО.Чепайкин А. О. Экспертные и обучающие системы// Информатики и прикладная математика: Межвузовский сборник научных трудов. Рязань, 1998. С.103-107.

31.Маковский В.А., Похлебаев В.И. Базы знаний (экспертные системы). - М.: Издательство стандартов, 1993. - 37 с.

32.Benett J., Engelmore R. Experience Using EMYCIN// Rule-Based Expert Systems, Reading. - Addison-Wesley (Mass.), 1984.

33.Богданов A.B. Система конструирования интеллектуальных программ - СКИП// Региональная информатика - 96: тез. докл. 5-ой С.Петербург. междунар. конф. - С.-Петербург: 1996. - С. 76.

34.Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. Искусственный интеллект - прикладные системы// Новое в жизни, науке и технике. (Серия Математика, кибернетика). 1985. - №9. - М.: Знание. МДНТП. - 48 с.

35.Александров В.В., Булкин Г.А., Поляков А.О. Автоматизированная обработка информации на языке предикатов. М.: Наука, 1982. -

36.Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука, 1982.-320 с.

37.Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник/ под ред. Д.А. Поспелова. - М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

38.Чепайкин А.О. Модели представления знаний в экспертных системах// Математическое и программное обеспечение вычислительных систем: Межвузовский сборник научных трудов. М.: НИЦПрИС, 1998. С. 48 - 51.

39.Клоксин У., Мелиш X., Программирование на языке Пролог/ перевод с англ. A.B. Горбунова, М.М. Комарова. - М.: Мир, 1987.- 336 с.

40.Вопросы кибернетики: Логика рассуждений и моделирование/ под ред. Поспелова Д.А. М.: Научный Совет по комплексной проблеме «Кибернетика» АН СССР, 1983. 171 с.

41.Вейшедл P.M. Представление знаний и обработка естественных язы-ков//ТИИЭР. 1986. Т.74. №7.

42.Лозовский B.C., Семантические сети// Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. - М.: ВИНИТИ, 1984. - А. -с. 84-120.

43.Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию: Пер. с франц./ Тейз А., Грибомон П., Луи Ж. И др. - М.: Мир, 1990. - 432 с.

44.Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергатомиздат, 1981.-231 с.

45.Плесневич Г.С. Представление знаний в ассоциативных сетях// Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1982. №5. - С. 6 - 22.

46.Кузнецов И.П. Семантические представления. М.: Наука, 1985.

47.Поспелов Г.С. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988. - 278 с.

48.Плесневич Г.С. Концептуальные схемы и модели данных// Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1984. №5. - С. 23 - 39.

49.Вагин В.Н. Параллельная дедукция на семантических сетях// Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1986. №5. - С. 51 - 61.

50.Вагин В.Н., Кикнадзе В.Г. Дедуктивный вывод на семантических сетях в системе принятия решений// Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1984. №5.-С. 128-134.

51.Ващенко Н.Д. Формирование понятий в семантических сетях/кибернетика. 1983. №2. - С.

52.Сопатый П.С. Об эффективности структурной реализации операций над семантическими сетями// Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1983. №5. -С.128 - 134.

53.Искандеров Ю.М. Использование семантических графов для построения информационной модели предметной области// Региональная информатика - 96: тез. докл. 5-ой С.-Петербург, междунар. конф. - С.Петербург: 1996.-С. 51.

54.Гречко В.О., Капитонова Ю.В., Погребинский С.Б. Инструментальный комплекс сетевых семантических баз данных и знаний// Управляющие системы и машины - 1993. №3. - С. 68 - 76.

55.Чепайкин А.О. Семантическая сеть - модель представления знаний// Управление образовательным процессом в высших учебных заведениях: Межвузовский сборник научных трудов. Рязань, 1997. С.25-28.

56.Кузин JI.T. Основы кибернетики: В 2-х т. Т. 2. Основы кибернетических моделей. - М.: Энергия, 1979. - 584 с.

57.Вольфенгаген В.Э., Яцук В.Я. Алгебра на фреймах для манипулирования знаниями// Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1984. №5. - С. 4 - 14.

58.Мачераускас В.Ф. Фреймовая модель знаний в системах управления качеством// Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1982. №5. - С. 166 - 172.

59.Минский М. Фреймы для представления знаний. - М.: Энергия, 1979. -151 с.

60.Петрушин В.А., Экспертно-обучающие системы. Киев: Наук, думка,1992.-196 с.

61.Вертгеймер М. Продуктивное мышление. М.: Прогресс, 1987. - 335 с.

62.Maletz М.С. An introduction to multirobot control using production systems// Proc. IEEE Workshop lang, autom, 1983.

63.Нильсон H. Принципы искусственного интеллекта: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1985. - 372 с.

64.Уинстон П. Искусственный интеллект/пер. с англ. B.JI. Стефанюка -М.: Мир, 1980.-519 с.

65.Кузнецов Б.П. Оптимизация продукционной базы знаний по достоверности и длительности вывода// Изв. РАН. Теория и системы управления. -1996. - №5.-С. 45-50.

66.Анил К. Джейн, Жианчанг Мао, Моиуддин К М. Введение в искусственные нейронные сети// Открытые системы. - 1997. №4. - с. 16-24.

67.Маккалок У.С., Поте У. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной деятельности. Автоматы. И.: ИЛ. 1956.

68.Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. М.: Мир, 1965. 480 с.

69.Минский М.Л., Пайперт С. Персептроны. М.: Мир, 1971. 261 с.

70.3митрович А.И. Интеллектуальные информационные системы.

Минск: ТетраСистемс, 1997. - 368 с.

71.Lippmann R.P. An Introduction to Computing with Neural Nets// IEEE AS SP Magazine, Vol.4, No.2, Apr. 1987, pp. 4-22.

72.Muller В., Reinhardt J. Neural networks. Springer- -Verlag. 1990. 267 p.

73.Wynne-Jones M. Node splitting: A constructive algorithm for feedforward neural networks// Neural Computing and Applications, v.l, No. 1, 1993, p. 17-22.

74.Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика: Пер. с англ. - М.: Мир, 1992. - 240 с.

75.Ефимова С.М., Суворов Е.В. Модель П - графов для представления знаний и способ ее аппаратной реализации на основе метода МЗ// Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1986. №2. - С. 32 - 47.

76.Орлов Н.Ю. Логический вывод в ассоциативных схемах// Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1984. №5. - С. 121 - 131.

77.Епифанов М.Е. Индуктивное обобщение в ассоциативных сетях// Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1984. №5. - С. 132 - 145.

78.Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах/Том А. Фундаментальные исследования в области представления знаний. (Отчет рабочей группы РГ-18 КНВВТ.) М.: ВИНИТИ, 1984. - 290 с.

79.Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах/ Том В. Инструментальные средства разработки систем, ориентированных на знания. (Отчет рабочей группы РГ-18 КНВВТ.) М.: ВИНИТИ, 1984. -288 с.

80.Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах/ Том С. Прикладные человеко-машинные системы, ориентированные на знания. (Отчет рабочей группы РГ-19 КНВВТ.) М.: ВИНИТИ, 1984. -270 с.

81.Булюков Б.М. Формирование информационных моделей в системах планирования деятельности на основе баз знаний// Всес. Научно-техническое совещание «Интеллектуальные системы в задачах проектирования, планирования и управления в условиях неполноты информации». Казань, 1990.

82.Булюков Б.М. Грищенко С.Г., Евхаритская Е.С. Дополнительные механизмы представления знаний в семантическом блоке// Методы и системы принятия решений. Системы, основанные на знаниях. Рига: Риж. политехи, ин-т, 1989.

83.Глушков В.М., Цейтлин Г.Е., Ющенко E.JI. Алгебра. Языки. Программирование. Институт кибернетики АН УССР. - Киев: Наук. Думка, 1989.-376с.

84.Кузнецов О.П., Адельсон-Вельский Г.М. Дискретная математика для инженера. - М.: Энергоатомиздат, 1988. - 480 с.

85.Каширин И.Ю., Коричнев Л.П. Формальное исследование интеллектуальных программных систем. - М.: Радио и связь, 1997. -160с.

86.Чепайкин А.О. Использование формальной алгебры в экспертных системах// Моделирование и исследование сложных систем: докл. 2 Международной научно-технической конференции. -М.: 1998. С. 299-303.

87.Чепайкин А.О. Использование универсальной алгебры в экспертных системах основанных на семантических сетях// Математическое и программное обеспечение вычислительных систем: Межвузовский сборник научных трудов. М.: НИЦПрИС, 1998. С. 30 - 37.

88.Асаи К, Ватада Д., Иван С. и др. Прикладные нечеткие системы: пер. с япон. -М.: Мир, 1993.-386 с.

89.Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений/ пер. с англ. Ринго Н.И. - М.: Мир, 1976. -168 с.

90.Чепайкин А.О. Использование нечеткой логики в описании предметной области// Вычислительные машины, комплексы и сети: Межвузовский сборник научных трудов. Рязань: РГРТА, 1998. С. 136 - 140.

91.Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств: Пер. с франц. -М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.

92.Ronald R.Y. Database Discovery Using Fuzzy Sets// International journal of intelligent systems. - 1996. vol. 11, pp. 697 - 712.

93.Головина Е.Ю. Объектно-ориентированный подход к моделирования предметной области// Техническая кибернетика. - 1994. №2. с. 43 - 47.

94.Болдырева В.Е., Гальченко B.C. Любимский Э.З. Концепция документной информационной системы, основанной на объектно-ориентированной модели предметной области// Техническая кибернетика. -1994. №2. с. 25-32.

95.Didier Dubois & Henri Prade Fuzzy Set Modelling in Case-Based reasoning// International journal of intelligent systems. - 1998. vol. 13, pp. 345 - 373.

96.Thomas D. Ndousse Intelligent Systems Modeling with Reusable Fuzzy Objects// International journal of intelligent systems. - 1997. vol. 12, pp. 137 - 152.

97.Вагин B.H. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. -М.: Наука, 1988.-384 с.

98.Чепайкин А.О. Представление семантической сети в информационно-документальной базе знаний// Современные информационные технологии в образовании: тез. докл. 2-ой Всероссийской научно-практической конференции. - Рязань, 1998. С. 99-102.

99.Чепайкин А.О. Определение модели пользователя// Актуальные вопросы образовательного процесса: Сборник научных трудов. Рязань: Рязанский филиал Военного университета связи, 1999. С. 43 - 47.

100. Goldstein LP. The Genetic Graph: a representation for the evolution of procedural knowledge// International journal of Man-Machine Studies. - 1979. №11, pp. 51-77.

101. Sleeman D., Brown J.S. & eds. Assessing aspects of competence in basic algebra/ Intelligent Tutoring Systems. - N.Y.: Academic press, 1982. pp. 185 -199.

102. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: пер. с англ. - М.: «Радио и связь», 1993. - 320 с.

103. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка решений. - М.: СИНТЕГ, 1998. - 376 с.

104. Айзерман М.А., Алексеров Ф.Т. Выбор вариантов: основы теории. -М.: Наука. 1990.-240 с.

105. Принятие решений и анализ экспертной информации/ Вопросы кибернетики. - М.: ВИНИТИ, 1989. - 180 с.

106. Ватлин С.И., Мороз С.М. Концептуальная кластеризация - понятийный подход к анализу и представлению данных. - Минск: ВИНИТИ, 1989. -19 с.

107. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ: пер. с англ. Е.З. Демиден-ко. Под. ред. АЛ. Боярского. -М.: «Статистика», 1977. - 128 с.

108. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ./ Сборник, пер. с англ. A.M. Хотинского, С.Б. Королева, под. ред. И.С. Енокова, - М.: Финансы и статистика, 1989. - 215 с.

109. Джексон Г. "Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ": Пер. с англ., М. Мир, 1991. - 252 с.

110. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 351 с.

111. Рули Д. Сети Windows NT 4.0. Киев: BHV, 1997. 800 с.

112. Ресурсы Microsoft Windows NT Server 4.О./ Пер. с англ., СПб.: BHV, 1997. - 408 с.

113. Сетевые средства Microsoft Windows NT Server 4.О./ Пер. с англ., СПб.: BHV, 1997.-880 с.

114. Грофф Д.Р.,Вайнберг П. SQL: Полное руководство/ Пер. с англ. Новикова В. В.; под ред. Гинзбурга В.Р. - Киев: BHV, 1998.-608с.

115. Грабер М. Справочное руководство по SQL./ Пер. с англ., М.: Лори, 1997. - 292 с.

116. Уинкуп С. Microsoft SQL Server 6.5 в подлиннике./ Пер. с англ., СПб.: BHV, 1998. - 896 с.

117. Биллинг В.A. Visual С++4. Книга для программистов, М.: Русская редакция: Channel Trading Ltd, 1996. - 326 с.

118. Гуревич Н. Освой самостоятельно Visual С++5. Полное руководство для самостоятельного обучения. М.: Бином, 1998. 624 с.

119. Каширин И.Ю. Объектно-ориентированное проектирование программ в среде С++. Вопросы практики и теории. / Под ред. Л.П.Коричнева. -М.: Госкомвуз России. НИЦПрИС, 1996. -192с.

120. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. - М.: «Конкорд», 1992. - 519 с.

121. Стенли Б. Липман. С++ для начинающих, т.1, т.2. - М.: Рязань, Липецк: ГЭЛИОН, 1993. - 642 с.

122. Осипов Г.С. Система приобретения знания SIMER+MIR// Программные продукты и системы. 1990. №3 с.

123. Гаврилова Т.А., Зудилова Е.В. Концептуальное проектирование интерфейсов для систем приобретения знаний// Техническая кибернетика-1994. №2. с. 3-11.

124. Гаврилова Т.А., Червинская K.P. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. 199 с.

125. Петренко В.Ф. Психосемантика сознания. М.: Изд. МГУ, 1988.

222 с.

126. Шмелев А.Г. Введение в экспериментальную психосемантику. М.: Изд. МГУ, 1983. 165 с.

127. Франселла Ф., Баннистер Д. Новый метод исследования личности. М.: Прогресс, 1987. 232 с.

128. Kelly G.A. The Psychology of Personal Constructs. N.Y.: Norton, 1955. p.

129. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука, 1986. 167 с.

130. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. М.: Радио и связь, 1989. 182 с.

131. Воинов В.А., Гаврилова Т.А. Инженерия знаний и психосемантика: об одном подходе к выявлению глубинных знаний// Техническая кибернетика-1994. №5. с. 5 - 13.

132. Каширин И.Ю., Чепайкин А.О., Копиенко С.А. Семантический анализ информации в системах управления знаниями// Компьютерные технологии в науке, проектировании и производстве: тез. докл 1-ой Всероссийской научно-технической конференции. В 19 частях. Часть 11.- Нижний Новгород: Нижегородский государственный технический университет: 1999. С. 23.