|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Построение денотативных семантик когнитивных моделей на основе топологий релевантных документов и генетических алгоритмовНИР
Construction of denotative semantics of cognitive models on the basis of topologies of relevant documents and genetic algorithms
- Руководитель НИР: Райков А.Н.
- Подразделение: Научно-образовательный центр компетенций в области цифровой экономики
- Срок исполнения: 1 января 2019 г. - 31 декабря 2019 г.
- Номер договора (контракта, соглашения): -
- Тип: Фундаментальная
- Приоритетное направление научных исследований: другое
- Приоритеты и перспективы НТР Российской Федерации согласно Стратегии НТР РФ: переход к передовым цифровым, интеллектуальным технологиям
- ПН России: Информационно-телекоммуникационные системы
- Направление технологического прорыва России: Стратегические информационные технологии
- Критическая технология России: Нано-, био-, информационные, когнитивные технологии
-
Рубрики ГРНТИ:
- 20.19.17 Предметизация и индексирование
- 20.19.27 Автоматизация знаковой обработки текста
- 28.17.27 Моделирование логических структур
- 28.17.31 Моделирование процессов управления
-
Ключевые слова:
денотативные семантики, достаточные условия, генетический алгоритм, теория топологий, обратная задача, когнитивное моделирование
topology theory, sufficient conditions, genetic algorithm, inverse problem, denotative semantics, cognitive modeling -
Описание:
Когнитивная модель является развитием традиционной имитационной модели через обогащение ее денотативной (формализованной, вещной) семантической интерпретацией. От корректности построения такой семантической интерпретации модели зависит качество принятия решений на ее основе. Интерпретации строятся через отображение каждого фактора или взаимосвязи факторов модели на множество релевантных документов, характеризующих их смысловое содержание. В работе планируется развитие уже имеющегося задела, разработка алгоритма и уточнение компьютерной программы построения денотативных семантик. Принимая во внимание, что пространство интерпретаций может быть неметризуемым, для его представления используется теория топологий. Делается попытка доказать, что генетический алгоритм обеспечивает достаточные условия для корректного решения обратной задачи.
-
Abstract:
The cognitive model is the development of the traditional imitation model through the enrichment of its denotative (formalized, material) semantic interpretation. Correctness of the construction of such a semantic interpretation of the model is a prerequisite of the decision-making quality made on its basis. Interpretations are built through the mapping of each factor or the interrelation of the factors of the model to a set of relevant documents that characterize their semantic content. In the work it is planned to develop the already existing achievements, develop an algorithm and refine the computer program for constructing denotative semantics. Taking into account that the interpretation space can be non-metrizable, the theory of topologies is used for its representation. An attempt is made to prove that the genetic algorithm provides sufficient conditions for the correct solution of the inverse problem.
-
Планируемые результаты:
Одна статья в журнал, регистрируемый в Scopus. Одна статья в журнал, регистрируемый в РИНЦ. Одно выступление на международной конференции.
-
Научный задел:
Опубликована серия статей, посвященных проверке когнитивной модели на основе отображения ее компонентов (факторов) на релевантные документы, например: 1) Raikov A., Ermakov A., Merkulov A. Self-organizing cognitive model synthesis with deep learning support. International Journal of Engineering &Technology (IJET). Special issue on Computing, Engineering and Information Technologies Vol 7, No 2.28 (2018). (ISSN 2227-524X). doi: 10.14419/ijet.v7i2.28.12904; Raikov A.N. Uncaused Semantic Interpretation of Cognitive Models in Networked Decision Support Systems. Proceedings of the 11th IEEE International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT2017). Moscow, Russia, 20-22 September, 2017. p. 321-325. Разработано программное обеспечение, реализующее генетический алгоритм на когнитивной модели: Специальное программное обеспечение «Сетевая экспертно-аналитическая система «Архидока». Свидетельство о государственной регистрации программ № 2011613934 по заявке 2011612011 от 29 марта 2011 г. - М.: Роспатент. – 2011.
-
Основные результаты:
Одна статья в журнал, регистрируемый в Scopus. Одна статья в журнал, регистрируемый в РИНЦ. Одно выступление на международной конференции.
- Добавил в систему: Ершова Татьяна Викторовна
Источник финансирования НИР
| госбюджет, раздел 0110 (для тем по госзаданию) |
Этапы НИР
| # | Сроки | Название |
| 1 | 1 января 2019 г.-31 декабря 2019 г. | Построение денотативных семантик когнитивных моделей на основе топологий релевантных документов и генетических алгоритмов |
| Результаты этапа: 1 статья в рецензируемом научном журнале, 2 выступления на конференциях, научный отчет. | ||
Прикрепленные к НИР результаты
Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. | Отчёт НИР 2019 "Построение денотативных семантик когнитивных моделей на основе топологий релевантных документов и генетических алгоритмов" | Rajkov_Otchyot_NIR_Postroenie_denotativnyih_semantik.pdf | 4,3 МБ | 7 февраля 2020 [tatiana_ershova] |