Автор неизвестен - Бионика интелекта информация язык интеллект№ 3 (77) 2011научно-технический журналоснован в октябре 1967 г - страница 1

Страницы:
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77 

ISSN 0555-2656

ИНФОРМАЦИЯ, ЯЗЫК, ИНТЕЛЛЕКТ

№ 3 (77) 2011

НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ

Основан в октябре 1967 г.

Учредитель и издатель Харьковский национальный университет радиоэлектроники

Периодичность издания3раза в год

Харьков ХНУРЭ • 2011

БИОНИКА ИНТЕЛЛЕКТА. 2011. 3 (77) ХНУРЭ

СОДЕРЖАНИЕ

теоретические основы информатики и кибернетики. теория интеллекта

Бондаренко М.Ф., Шабанов-Кушнаренко Ю.П. Об алгебре конечных предикатов...........................................................3

Бондаренко М.Ф., Шабанов-Кушнаренко Ю.П. Нормальные формы формул алгебры конечных предикатов..............14

Бондаренко М.Ф., Шабанов-Кушнаренко Ю.П. Уравнения теории интеллекта..............................................................30

Голян Н.В., Шабанов-Кушнаренко Ю.П. Предикатные модели неявных связей

между процедурами бизнес-процесса........................................................................................................................46

Русакова Н.Е. О методе расслоения конечного предиката.............................................................................................50

математическое моделирование. системный анализ. принятие решений

Bespalov Yu., Gorodnyanskiy I., Zholtkevych G., Zaretskaya I., Nosov K., Bondarenko T., Kalinovskaya K., Carrero Y. Discrete Dynamical Modeling of System Characteristics of a Turtle's Walk in Ordinary

Situations and After Slight Stress....................................................................................................................................54

Петров Э.Г., Губаренко Е.В. Роль, задачи и методы государственного управления

при реализации концепции устойчивого развития...................................................................................................60

Кузьменко С.В. Теоретические основы идеографического метода.................................................................................65

Калита Н.И., Гурина А.В. Синтез модели многофакторного оценивания эффективности команды проекта.............70

Писклакова О.А., Шмидт Д.Е., Алексенко В.С. Модель выбора оптимального партнера предприятия

в условиях многокритериальности и неопределенности..........................................................................................74

Писклакова В.П., Писклакова О.А., Пряничникова А.А. Создание регионального мониторинга как средства

реализации концепции устойчивого развития социально-экономических систем................................................78

интеллектуальная обработка информации. распознавание образов

Гороховатский В.А., Полякова Т.В. Оптимальные методы сопоставления структурных описаний видеообъектов.....85

Зацеркляний М.М., Єрохін А.Л., Бабій А.С., Турута О.П. Розробка методу виявлення сезонних коливань

з застосуванням нечіткого згладжування на базі F-перетворення............................................................................89

Шкловец А.В., Аксак Н.Г. Построение четырёхугольных карт Кохонена на основе триангуляции Делоне

для визуализации многомерных данных....................................................................................................................94

Мартиненко С.С., Джулгам Саад. Стиснення та розпізнавання медичної відеоінформації.........................................98

Кораблев Н.М., Фомичев А.А. Кластеризация данных методом k-means с использованием

искусственных иммунных систем.............................................................................................................................102

Барило К.В. Оптимізація рівня селекції координат еталонних векторів при розпізнаванні електронограм...............107

Бенаддия Абдельлатиф, Михаль О.Ф. Локально-параллельный стековый алгоритм

бинарного клеточного автомата................................................................................................................................112

МохамадАли, Михаль О.Ф. Локально-параллельная сортировка ограниченных малых наборов данных..................119

информационные технологии и программно-технические комплексы

Гофман Е.А., Олейник А.А., Субботин С.А. Индукция лингвистических правил

с использованием деревьев решений....................................................................................................................... 126

Зайцев С.А., Субботин С.А. Модель отрицательного отбора с использованием маскированных детекторов

и метод её обучения для решения задач диагностирования.....................................................................................131

Танянский С.С., Мальков Ю.А. Отображение элементов реляционной модели данных

в элементы дедуктивной модели.............................................................................................................................. 136

Почанский О.М. Извлечение частично-структурированной (значимой) информации

из динамических web-документов............................................................................................................................ 143

структурная, прикладная и математическая лингвистика

Бондаренко М.Ф., Коноплянко З.Д., Четвериков Г.Г. Концепції уніфікації інформаційно-інтелектуальних

технологій в системах мовлення................................................................................................................................150

Павлишенко Б.М. Квантовий алгоритм пошуку ключових слів у масивах текстових даних.........................................157

Об авторах....................................................................................................................................................................... 162

Правила оформлення рукописів для авторів науково-технічного журналу «Біоніка інтелекту»................................ 165теоретические основы информатики и кибернетики. теория интеллекта

УДК 519.7

intelligence

М.Ф. Бондаренко, Ю.П. Шабанов-Кушнаренко

ХНУРЭ, г. Харьков, Украина

ОБ АЛГЕБРЕ КОНЕЧНЫХ ПРЕДИКАТОВ

Рассмотрены проблемы построения эффективного математического языка описания структур и функций систем естественного интеллекта. В качестве формального языка, на котором можно было бы математически описывать структуры и функции естественного интеллекта, используется алгебра конечных предикатов.

ТЕОРИЯ ИНТЕЛЛЕКТА, АЛФАВИТНЫЙ ОПЕРАТОР, ПРЕДИКАТ, АЛГЕБРА КОНЕЧНЫХ ПРЕДИКАТОВ

Введение

Теория интеллекта обслуживает технику интел­лекта (то есть компьютеризацию и информатиза­цию), является ее математическим и физическим фундаментом. В соответствии с этим она делится на математику и физику интеллекта. Иногда го­ворят о теории искусственного интеллекта. Нам представляется это не вполне оправданным. Хотя интеллект невозможен без материального носи­теля, однако он может быть реализован как на естественной (человек), так и на искусственной (машина) физической основе. Механизмы разума можно изучать с общих позиций в рамках единой теории интеллекта, не привязываясь при этом к конкретному способу материальной реализации интеллектуальной системы.

Компьютер — машина математическая, он мо­жет воспроизвести лишь те структуры и функции, которые описаны в строго формализованном виде. Чтобы иметь возможность получать такие опи­сания, необходимы математический язык описа­ния и неформализованный материал о строении и функциях систем естественного интеллекта, прежде всего интеллекта человеческого. Теория интеллекта имеет многовековую предысторию. Существенный вклад в нее внесли многие выдаю­щиеся мыслители. Особо следует отметить вклад Пифагора, Парменида, Платона, Аристотеля, Де­карта, Лейбница, Ньютона, Буля, Фреге, Гильбер­та и Рассела.

Цифровая вычислительная техника в на­стоящее время стала одним из главных рычагов дальнейшего научно-технического прогресса, основой автоматизации процессов управления эко­номикой, производственных процессов, проектно-конструкторских и научно-исследовательских работ, важным источником повышения произво­дительности труда и роста благосостояния народа, необходимым звеном в системе обороны страны. Электронные цифровые вычислительные машины представляют собой универсальное средство пере­работки информации, с их помощью, в принципе, можно автоматизировать любые виды умственного и физического труда [1]. Однако огромные потен­циальные возможности вычислительных машин фактически используются далеко не в полной мере. Многие виды работ пока не поддаются автомати­зации, а это серьезно сдерживает рост производи­тельности труда, темпы прогресса. В чем причина такого парадоксального положения? Очевидно, в том, что многие работы, успешно выполняемые людьми, пока не под силу цифровой вычислитель­ной машине: слишком еще слаб ее интеллект.

Как же повысить уровень машинного интеллек­та? Для облегчения решения этой проблемы имеет смысл попытаться получить подсказку у природы, то есть пойти по бионическому [2] пути и обра­титься к изучению человеческого интеллекта: ведь он способен выполнять информационные работы, недоступные пока вычислительной машине. Мож­но изучать две стороны человеческого интеллек­та: 1) материальную сторону интеллекта — мозг, нервную систему, организм человека; 2) деятель­ность интеллекта, его функции, выражающиеся в поведении и действиях человека. Научная область, нацеленная на разработку описаний структуры и функций человеческого интеллекта, которые мож­но было бы использовать в деле совершенствова­ния цифровых вычислительных машин, называ­ется теорией интеллекта. При таком определении теории интеллекта ее успехи будут оцениваться не столько тем, как далеко эта теория продвинулась в познании интеллекта человеческого, но, главным образом, тем, какой уровень совершенства интел­лекта машинного она смогла обеспечить.

Какие структуры и функции человеческого интеллекта должна изучать теория интеллекта? Очевидно, те и только те, которые, в принципе, доступны интеллекту машинному. Машинный же интеллект, то есть цифровая вычислительная ма­шина, может действовать только механически, он способен воспроизводить лишь детерминирован­ные, дискретные и конечные информационные процессы. Детерминированные процессы это про­цессы с однозначным исходом, в них отсутствует фактор случайности. Дискретные процессы — это процессы, в которых информация имеет вид от­дельных порций или квантов — цифр, букв, слов,

БИОНИКА ИНТЕЛЛЕКТА. 2011. 3 (77). С. 3-13

ХНУРЭ

формул и т.д., в них отсутствует фактор непрерыв­ности. Конечные процессы это такие процессы, в которых может участвовать лишь конечное число единиц информации, в них отсутствует фактор бесконечности. Таким образом, теория интеллек­та представляет собой науку о математическом описании детерминированных, дискретных и ко­нечных интеллектуальных процессов, воспроизво­димых человеческим разумом, и структур, обеспе­чивающих реализацию таких процессов, которая ориентирована на совершенствование цифровой вычислительной техники и ее практическое ис­пользование.

1. Алфавитные операторы

Для того чтобы иметь возможность развивать теорию интеллекта, прежде всего необходимо рас­полагать формальным языком, на котором можно было бы математически описывать интересующие нас структуры и функции человеческого интеллек­та. В качестве такого языка мы используем алгебру конечных предикатов, описание которой начнем с введения понятия конечного алфавитного опе­ратора. К этому понятию естественным образом приводит ознакомление с принципом действия цифровой вычислительной машины. Любая вы­числительная система, будь то машина в целом или ее отдельный блок, представляет собой устройство, осуществляющее преобразование информации. Эта система имеет вход, через который в нее посту­пает информация, подлежащая обработке, и выход, через который выдается выходная информация, сформированная вычислительной системой в от­вет на поступившую в нее входную информацию. Как входная, так и выходная информация имеет вид знаковой последовательности, называемой словом. Знаки, из которых составлено слово, назы­ваются буквами.

Любая вычислительная система подвержена следующим ограничениям: 1) алфавит букв, из ко­торых строятся слова для любой конкретной вы­числительной системы, всегда конечен; 2) длина слов, которые способна воспринимать и формиро­вать эта система, ограничена некоторым конечным наперед заданным числом букв, определяемым конструкцией системы, ее быстродействием и сро­ком службы; 3) реакции вычислительной системы строго детерминированы: повторное предъявление входного слова всегда приводит к формированию системой того же самого выходного слова.

Принципиально важно то, что человеческий интеллект в функциональном отношении весьма сходен с цифровой вычислительной машиной и подвержен тем же ограничениям, что и любая вы­числительная система. Так же, как и вычислитель­ная машина, человеческий интеллект способен воспринимать, преобразовывать и формировать информацию. Информация, которой оперирует человеческий интеллект, имеет вид слов, в роли которых выступают тексты, звучащая речь, чув­ственные образы предметов. Роль входа информа­ции у человека выполняют органы чувств, роль вы­хода информации — органы движения и речи. Эти органы обладают конечной чувствительностью и конечной разрешающей способностью, поэто­му в каждый момент времени человек может вос­принимать сигналы (буквы) только из конечного множества (алфавита). Органы чувств, движения и речи обладают конечной полосой пропускания [1], поэтому они могут передать к интеллекту и от него лишь конечное число букв в единицу време­ни. Срок человеческой жизни ограничен, поэтому ограничена длина слов, которые могут обрабаты­ваться интеллектом человека. Весьма вероятно, что реакции человека, формируемые его органами движения и речи, всецело определяются внешними воздействиями на этого человека, имевшими ме­сто в течение его предшествующей жизни. К числу этих воздействий на человека следует относить не только информацию, поступившую через органы чувств, но также и генетическую информацию, переданную его родителями. Важно отметить, что генетическая информация дискретна и конечна.

Рассмотрим конечное множество A={ab a2,..., ak}, называемое алфавитом. Элементы a1, a2,..., ak этого множества называются буквами алфавита A. Число букв k в алфавите может быть произвольным. Примерами алфавитов могут служить: 1) русский алфавит, состоящий из 33 букв а, б,..., ю, я; 2) мно­жество {0, 1,..., 9} всех десятичных цифр; 3) множе­ство всех различных символов, использованных в этой статье (русские, латинские и греческие буквы различных шрифтов, знаки препинания, интер­вал между словами, математические знаки и т. п.); 4) множество символов, имеющихся на клавиатуре какой-либо вычислительной машины.

Любая последовательность a1a2...am букв ст1, ст2,..., am алфавита A называется словом в алфавите A. Число m букв в слове называется длиной слова. Длину слова ничем не ограничивают, поэтому m может быть любым натуральным числом. Заметим, что буквы в слове могут повторяться, так что на различных местах в слове могут встречаться оди­наковые буквы. Последовательности, имеющие в своем составе только одну букву, и последователь­ности, не содержащие ни одной буквы, также счи­таются словами. В последнем случае говорят, что слово имеет нулевую длину. Такое слово называет­ся пустым и обозначается нами символом *. Хотя введение пустого слова, быть может, выглядит не­естественным, однако оно необходимо для логиче­ской завершенности понятия слова. Рассмотрим примеры слов: 1) русские слова мальчик, лампа и т. п. могут рассматриваться как слова в русскомалфавите (в только что определенном смысле); 2) десятичная запись любого натурального числа есть слово в алфавите {0, 1,..., 9}; 3) любое предло­жение этой статьи есть слово в алфавите, состоя­щим из всех различных символов, встречающихся в этой статье; 4) весь текст данной статьи можно считать словом в том же алфавите.

Пусть A — произвольно выбранный непустой алфавит. Рассмотрим множество Мвсех слов, со­ставленных из букв алфавита A. Поскольку в этом множестве встречаются слова сколь угодно боль­шой длины, то общее число слов в нем бесконечно. Формально множество Мможет быть представле­но как объединение всех декартовых степеней ал­фавита A, таким образом, М=A0uA1uA2u... . Любое подмножество [3] L множества Мвсех слов алфа­вита A называется языком над алфавитом A. Язык L может быть как конечным, так и бесконечным. При­мерами языков могут служить: 1) множество всех русских слов, представляющее собой конечный язык над русским алфавитом; 2) множество деся­тичных кодов всех натуральных чисел, представ­ляющее собой бесконечный язык над алфавитом десятичных цифр; 3) совокупность всевозможных предложений, которые можно построить из зна­ков, фигурирующих в этой статье. Поскольку дли­на предложений, используемых в естественном языке, ограничена, то в последнем случае мы име­ем дело с конечным языком.

Страницы:
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72  73  74  75  76  77 


Похожие статьи

Автор неизвестен - 13 самых важных уроков библии

Автор неизвестен - Беседы на книгу бытие

Автор неизвестен - Беседы на шестоднев

Автор неизвестен - Богословие

Автор неизвестен - Божественность христа