Интеллектуальные информационные системы. Дубровин А.Д. - 160 стр.

познания. Такая система не может быть формально выражена в явном виде, но зато наиболее
полно проявляется на множестве примеров.
       Алгоритм построения семантического пространства такой системы познания состоит
из следующих процедур:
       - выбирается метод оценки семантического сходства признаков объекта, знания о
котором хотим получить, и составляется матрица сходства оценок признаков для каждой
пары экспертов;
       -    создается структура семантического пространства на основе математико-
статистической обработки полученной матрицы сходства (при этом снижается размерность
пространства признаков объекта);
       - выделяются группы признаков объекта, объединяемые каждым экспертом в
признаки более высокого уровня абстракции.
       Например, некий объект, знания о котором мы хотим получить от экспертов, может
быть оценен (m) различными значениями экономических (стоимостных) признаков и (n)
различными значениями функциональных признаков объекта. Экспертам предлагается
определить сочетания стоимостных и функциональных показателей, отвечающих понятию
качества объекта, например, по пятибалльной шкале.
       На основе психосемантической модели можно осуществлять некое подобие контроля
или верификации структуры знаний дотоле неизвестного источника, сравнивая его
семантическое пространство с семантическим пространством опытного эксперта, чьи знания
многократно подтверждались практикой. Степень согласованности семантических
пространств эксперта и «новичка» может служить оценкой качества знаний последнего.
Рассмотрим сущность некоторых методов оценки сходства различных структур (систем)
знаний при их попарном сравнении.
       Метод многомерного шкалирования – это математический инструмент для оценки
степени сходства попарно сравниваемых структур знаний нескольких экспертов с целью их
отображения в виде точек (или областей) некоторого пространства скрытых свойств объекта,
отображаемых в сравниваемых структурах знаний.
        С помощью многомерного шкалирования решаются три типа задач сравнения систем
знаний:
       - поиск и интерпретация «скрытых» признаков или величин, объясняющих принятую
для сравнения систем знаний структуру попарных «расстояний» между ними в выбранном
пространстве свойств этих систем знаний;
       - распознание (верификацию) или установление «силы» геометрической
конфигурации систем знаний в пространстве координат скрытых свойств объекта;
       - «сжатие» исходного пространства признаков объекта по критерию минимума потерь
информативности этого пространства.
       Методом многомерного шкалировании определяется та часть множества возможных
сочетаний значений признаков объекта, в границах которой будут сосредоточены наиболее
близкие по обобщенным категориям качества сочетания.
       Метод метафор, в отличие от метода шкалирования, является косвенным методом
выявления скрытых предпочтений, высказываемых на основе практического опыта.
Метафора (от греческого – «перенесение») – это образное выражение, употребляемое в
переносном смысле для определения сходства (или различия). Доказано, что метафора
обладает свойствами:
       - семантического фильтра при сравнении сходства – различия;
       - скрывать несущественные для сравнения по определенной прагматической
парадигме признаки объектов;
       - объект сравнения выступает в метафоре не по своему прямому назначению, а как
воплощение неких сравнительных категорий качества.
       Например, при сравнении тягловых сил двух тракторов, метафора «слон и моська»
может означать несравнимое превосходство одного из них.

                                                                                    195