В данной статье рассказывается о миварных технологиях, миварном подходе к обработке информации. Показано, что в рамках миварного подхода все объекты разделены на параметры и классы, связи – на отношения и правила, а также введены ограничения. Рассмотрено использование перспективного миварного подхода в решении задач, связанных с имитационным моделированием. Представлена возможность применения миварных технологий к разработке экспертных систем и искусственного интеллекта. Экспертные системы, основанные на миварных принципах, представляют данные в виде семантического миварного графа «Вещь - Свойство - Отношение». Показана возможность создания программной платформы интеллектуализации роботов на основе миварных технологий. Сделан вывод о том, что миварные технологии позволяют перейти к новому поколению экспертных систем и интеллектуальных пакетов прикладных программ.
This article tells of mivar technologies, mewarna approach to information processing. It is shown that in the framework of mivar approach all objects are divided into classes and settings, communications – relations and rules, as well as restrictions. Considered using the perspective of mivar approach to solving problems associated with simulation modeling. Presents the possibility of using mivar technology to the development of expert systems and artificial intelligence. Expert systems, based on mivar principles that represent the data as a semantic graph mivar «Thing-Property-Relation». The possibility of creating the software platform of intellectualization of robots on the basis of mivar technologies. It is concluded that mivar technologies enable a shift to a new generation of expert systems and intelligent software packages.
1. Брешенков А.В., Гудзенко Д.Ю., Терехова Н.Ю. Методы проектирования реляционных баз данных на основе информации табличного вида: учеб. пос. для вузов. – М.: Изд-во МГОУ, 2012. – 184 с.
2. Варламов О.О. Логический искусственный интеллект создан на основе миварного похода! МИВАР: активные БД с линейным логическим выводом > 3млн правил = > понимание смысла + сингулярность в виртуальной реальности. – Саарбрюкен, Германия: LAP LAMBERT Academic Publishing Gmbh & Co. KG, 2012. – 700 с.
3. Варламов О.О., Майборода Ю.И., Сергушин Г.С., Хадиев А.М. Применение миварных экспертных систем для решения задач понимания текста и распознавания изображений // В мире научных открытий. – 2015. – № 6 (66). – С. 205–214.
4. Варламов О.О. Практическая реализация линейной вычислительной сложности логического вывода на правилах «если-то» в миварных сетях и обработка более трех миллионов правил // Автоматизация и управление в технических системах. – 2013. – № 1. – С. 60–97.
5. Варламов О.О. Эволюционные базы данных и знаний для адаптивного синтеза интеллектуальных систем. Миварное информационное пространство. – М.: Радио и связь, 2002. – 288 с.
6. Самойлова М.О., Сергушин Г.С., Антонов П.Д., Хадиев А.М. Миварные технологии в экспертных системах // Сборник тезисов докладов Национального суперкомпьютерного форума «НСКФ-2015» (г. Переславль-Залесский, 24–27 ноября 2015 г.). – URL: http://2015.nscf.ru/nauchno-prakticheskaya-konferenciya/tezisy-dokladov/ (дата обращения 07.03.2016).
7. Цибизова Т.Ю., Неусыпин К.А. Некоторые аспекты реструктуризации системы управления современными учебно-научными центрами // Автоматизация и современные технологии. – 2012. – № 1. – С. 30–34.
8. Цибизова Т.Ю., Слепцова К.А. Автоматизированная система учета данных внутрикорпоративной НСКФ’2015сети управления информацией // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 1–1. – С. 429. – URL: http://www.science-education.ru/121-19593 (дата обращения: 07.03.2016).