28 Кибернетика
28.19 Теория кибернетических систем
управления
28.19.31 Идентификация систем
Д9-09/64044
68. Боганов А.В. Система автоматической идентификации
потребителей услуг информационных технологий/ А. В. Боганов // Первая Всероссийская
научно-практическая конференция «Информационные бизнес системы»: материалы
конф., 25 апр. 2009 г. / Моск. физ.-техн. ин-т (гос. ун-т). –
М., 2009. – С. 215–218.
В процессах управления информационной инфраструктурой
предприятия важной задачей является распределение прав доступа сотрудников к
физическим объектам (серверам, хранилищам данных, персональным компьютерам и
др.) и к логическим объектам (операционные системы, программные приложения,
почтовые программы и др.). На каждый объект пользователю назначается отдельный
пароль, учитывая тип данного пользователя (например, поставщик, подрядчик или
клиент, находящийся в офисе, или откомандированный сотрудник). Приведена схема
организации управления доступом пользователей к ресурсам. Представлен подход к
построению подсистемы, реализующей управление и контроль доступа к
информационным технологиям.
28.23 Искусственный интеллект
28.23.01 Общие вопросы искусственного
интеллекта
Д9-10/64793
69. Боровская Е.В. Основы искусственного интеллекта/ Е.
В. Боровская, Н. А. Давыдова. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010. – 127 с.:
ил. – (Педагогическое образование). – Библиогр. в конце глав. – ISBN
978-5-94774-480-4.
История искусственного интеллекта, модели представления знаний,
экспертные системы и нейронные сети. Основные направления и методы,
применяемые при анализе, разработке и реализации интеллектуальных систем.
Модели представления знаний и методы работы с ними, методы разработки и
создания экспертных систем. Логическое проектирование баз данных предметной
области и программирование на языке Prolog.
28.23.13 Инженерия знаний.
См. № 83
28.23.15 Распознавание образов. Обработка
изображений
Ж2-09/47650
70. Алексеев С.С. Методы машинного обучения в задачах
извлечения информации из текстов по эталону/ С. С. Алексеев, В. В. Морозов,
К. В. Симаков // Электрон. б-ки: перспектив. методы и технологии, электрон.
коллекции: ХI Всерос. науч. конф. RCDL'2009, Петрозаводск, 17–21 сент. 2009
г.: тр. конф. – Петрозаводск, 2009. – С. 237–246. – Библиогр.:
28 назв.
Работа посвящена решению частного случая задачи извлечения
информации из текстов – извлечению по эталону, при котором заранее известны
эталонные (канонические) формы всех структур, подлежащих распознаванию в
тексте. Основной акцент сделан на методах обучения, позволяющих снимать
неоднозначности распознавания. Освещено использование нейронных сетей для
решения задач аппроксимации.
Ж2-09/47650
71. Кормалев Д.А. Извлечение информации из текста в
системе ИСИДА-Т/ Д. А. Кормалев, Е. П. Куршев, Е. А. Сулейманова, И. В.
Трофимов // Электрон. б-ки: перспектив. методы и технологии, электрон.
коллекции: ХI Всерос. науч. конф. RCDL'2009, Петрозаводск, 17–21 сент. 2009
г.: тр. конф. – Петрозаводск, 2009. – С. 247–253. – Библиогр.: 14 назв.
Освещены методы и подходы к извлечению информации из текста на
естественном языке, реализованные в системе ИСИДА-Т. Основной акцент сделан на
представлении знаний и распознавании текстовых ситуаций.
Ж2-09/47650
72. Прокофьев П.А. Использование методов извлечения
информации при географической привязке текстов на русском языке/ П. А.
Прокофьев // Электрон. б-ки: перспектив. методы и технологии, электрон.
коллекции: ХI Всерос. науч. конф. RCDL'2009, Петрозаводск, 17–21 сент.
2009 г.: тр. конф. – Петрозаводск, 2009. – С. 254–258. – Библиогр.: 14 назв.
Предлагается метод выделения фрагментов текста, позволяющих
осуществлять географическую привязку текстов на русском языке. Настраиваются и
оцениваются обучаемые методы MaxEnt, MEMM, CRF выделения объектов для
разрешения неоднозначностей. Оценивается комбинированный метод выделения
объектов. Методы сравниваются по показателям полноты и точности.
Ж2-09/47650
73. Фамхынг Д.К. Частичное обучение в логико-марковской
сети в задаче извлечения временной информации из текста/ Д. К. Фамхынг //
Электрон. б-ки: перспектив. методы и технологии, электрон. коллекции:
ХI Всерос. науч. конф. RCDL'2009, Петрозаводск, 17–21 сент. 2009 г.:
тр. конф. – Петрозаводск, 2009. – С. 259–263. – Библиогр.: 7 назв.
Описан метод использования
логико-марковской сети для задачи извлечения временной информации в тексте на
естественном языке. Предложенный метод является полным интегрированным
решением, обеспечивающим строгие продукционные правила и правила с весом,
указывающим уровень их доверия. Предложен новый алгоритм использования не
аннотированных данных для повышения адекватности работы логико-марковской
сети.
28.23.35 Экспертные системы
См. № 10, 33, 83
28.23.37 Нейронные сети
См. № 69, 70, 108
|
