Need help
Уважаемые френды, которые свободно вдадеют английским, - можно ли понять что либо из этих двух вариантов коротеньких текстов, приведенных ниже и какой из этих вариантов лучше?
Вариант 1:
Some methods of knowledge processing and generalization in situation centre decision mailing support intellectual system built on the basis of functional neurons
A problem of knowledge base volume reduction by automatic search of affinity and formation of entities group abstract generalization, described in knowledge base, is set and solving. The problem is solving for functional neurons network formalism, which set functional and parametric description of subjects interaction carrying out needed operations. The formalism assumes that knowledge base keeps one-type entity classes descriptions with each of them a scene is corresponding (functional neurons named network), which determines functional and parametric links. Reduction of scenes volume and number, which are being kept in knowledge base, is achieved by selection of scenes with similar graphs of functional links and their substitution by one common scene. In this common scene roles of similar entities are played by an abstract entities got by grouping of initial elements in nodes of functional graph and their substitution by an abstract entity which has common properties for all elements of a group.
Вариант 2:
Processing and generalization of knowledge for intelligent system decision support situational center, built on the basis of networks of functional neurons.
This article sets and solves the problem of knowledge base size reduction by automated search for similarities and formation of the abstract generalization of essences group contained in the knowledge base. The problem is being solved for functional neuron nets formalism (FN-net) which specifies functional and parametric description of interacting subjects, who execute some operations. Formalism assumes KB stores classes of descriptions of similar essences; each class has its related scene (named FN-net), which determines functional and parametric relations. The reduction of stored in the knowledge base scenes amount achieved by allocation the scenes with similar columns of functional links and replacement these scenes by one common scene. The abstract essences obtained by clustering of initial elements in functional graph’s nodes and replacing them by a new abstract essence with common properties for all group elements act as similar essences in such scenes.
На всякий случай, что было написано в исходном варианте по русски (наверное тоже не очень понятно)
Обработка и обобщение знаний в интеллектуальной системе поддержки принятия решений ситуационного центра, построенной на базе сетей функциональных нейронов.
В статье ставится и решается задача уменьшения объема базы знаний путем автоматического поиска сходства и формирования абстрактного обобщения группы сущностей, описанных в базе знаний. Задача решается для формализма сетей функциональных нейронов, задающих функциональное и параметрическое описание взаимодействия субъектов, выполняющих некоторые операции. Формализм предполагает, что база знаний хранит описания классов однотипных сущностей, с каждым из которых связана сцена (именованная сеть функциональных нейронов), которая определяет функциональные и параметрические связи. Уменьшение объема и количества сцен, хранимых в базе знаний, достигается путем выделения сцен со сходными графами функциональных связей и замены их одной общей сценой. В этой общей сцене роли сходных сущностей играют абстрактные сущности, получаемые путем группировки исходных элементов в узлах функционального графа и замены их новой абстрактной сущностью, обладающей общими свойствами для всех элементов группы.
Теперь все подробности, как это работает и зачем это нужно можно найти здесь:
Бетин В.Н., Лукьянов С.Э., Супрун А.П.
ОБРАБОТКА И ОБОБЩЕНИЕ ЗНАНИЙ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЕ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ СИТУАЦИОННОГО ЦЕНТРА, ПОСТРОЕННОЙ НА БАЗЕ СЕТЕЙ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ НЕЙРОНОВ
Информатизация и связь. 2013. № 3. С. 10-15.
Если кому интересно, я могу выслать статью в формате pdf - пишите в личку.
Буду очень признателен за любые замечания. :)
Вариант 1:
Some methods of knowledge processing and generalization in situation centre decision mailing support intellectual system built on the basis of functional neurons
A problem of knowledge base volume reduction by automatic search of affinity and formation of entities group abstract generalization, described in knowledge base, is set and solving. The problem is solving for functional neurons network formalism, which set functional and parametric description of subjects interaction carrying out needed operations. The formalism assumes that knowledge base keeps one-type entity classes descriptions with each of them a scene is corresponding (functional neurons named network), which determines functional and parametric links. Reduction of scenes volume and number, which are being kept in knowledge base, is achieved by selection of scenes with similar graphs of functional links and their substitution by one common scene. In this common scene roles of similar entities are played by an abstract entities got by grouping of initial elements in nodes of functional graph and their substitution by an abstract entity which has common properties for all elements of a group.
Вариант 2:
Processing and generalization of knowledge for intelligent system decision support situational center, built on the basis of networks of functional neurons.
This article sets and solves the problem of knowledge base size reduction by automated search for similarities and formation of the abstract generalization of essences group contained in the knowledge base. The problem is being solved for functional neuron nets formalism (FN-net) which specifies functional and parametric description of interacting subjects, who execute some operations. Formalism assumes KB stores classes of descriptions of similar essences; each class has its related scene (named FN-net), which determines functional and parametric relations. The reduction of stored in the knowledge base scenes amount achieved by allocation the scenes with similar columns of functional links and replacement these scenes by one common scene. The abstract essences obtained by clustering of initial elements in functional graph’s nodes and replacing them by a new abstract essence with common properties for all group elements act as similar essences in such scenes.
На всякий случай, что было написано в исходном варианте по русски (наверное тоже не очень понятно)
Обработка и обобщение знаний в интеллектуальной системе поддержки принятия решений ситуационного центра, построенной на базе сетей функциональных нейронов.
В статье ставится и решается задача уменьшения объема базы знаний путем автоматического поиска сходства и формирования абстрактного обобщения группы сущностей, описанных в базе знаний. Задача решается для формализма сетей функциональных нейронов, задающих функциональное и параметрическое описание взаимодействия субъектов, выполняющих некоторые операции. Формализм предполагает, что база знаний хранит описания классов однотипных сущностей, с каждым из которых связана сцена (именованная сеть функциональных нейронов), которая определяет функциональные и параметрические связи. Уменьшение объема и количества сцен, хранимых в базе знаний, достигается путем выделения сцен со сходными графами функциональных связей и замены их одной общей сценой. В этой общей сцене роли сходных сущностей играют абстрактные сущности, получаемые путем группировки исходных элементов в узлах функционального графа и замены их новой абстрактной сущностью, обладающей общими свойствами для всех элементов группы.
Теперь все подробности, как это работает и зачем это нужно можно найти здесь:
Бетин В.Н., Лукьянов С.Э., Супрун А.П.
ОБРАБОТКА И ОБОБЩЕНИЕ ЗНАНИЙ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЕ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ СИТУАЦИОННОГО ЦЕНТРА, ПОСТРОЕННОЙ НА БАЗЕ СЕТЕЙ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ НЕЙРОНОВ
Информатизация и связь. 2013. № 3. С. 10-15.
Если кому интересно, я могу выслать статью в формате pdf - пишите в личку.
Буду очень признателен за любые замечания. :)