350 руб
Журнал «Информационно-измерительные и управляющие системы» №12 за 2016 г.
Статья в номере:
Предикатное описание метаграфовой модели данных
Ключевые слова: предикатное описание логическое программирование метаграф гиперграф метавершина метаребро метаграфовый агент
Авторы:
Ю.Е. Гапанюк - к.т.н., доцент, кафедра «Системы обработки информации и управления», Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана E-mail: gapyu@bmstu.ru Г.И. Ревунков - к.т.н., доцент, кафедра «Системы обработки информации и управления», Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана E-mail: revunkov@bmstu.ru Ю.С. Федоренко - аспирант, кафедра «Системы обработки информации и управления», Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана E-mail: fedyura1992@yandex.ru
Аннотация:
Представлено предикатное описание метаграфовой модели данных, которое используется в логических языках программирования, а также критика языков на основе предикатного описания и критика логической парадигмы программирования. Показано, что предикатная форма синтаксиса является достаточно удобной и используется в ряде современных языков программирования. Рассмотрена метаграфовая модель данных, в качестве активного элемента которой используются метаграфовые агенты. Изложено, как метаграфовая модель данных, включая агентов, может быть преобразована в предикатное описание, важным свойством которого является самоотображаемость, что позволяет агентам модифицировать как метаграфовые данные, так и структуру агентов нижнего уровня.
Страницы: 122-131
Список источников

 

  1. Евин И.А. Введение с теорию сложных сетей // Компьютерные исследования и моделирование. 2010. Т. 2. № 2. С. 121-141.
  2. Кузнецов О.П., Жилякова Л.Ю. Сложные сети и когнитивные науки // Сб. науч. трудов XVII Всеросс. научно-технич. конф. «Нейроинформатика-2015». Ч. 1. М.: МИФИ. 2015. С. 18.
  3. Анохин К.В. Когнитом: гиперсетевая модель мозга // Сб. науч. трудов XVII Всеросс. научно-технич. конф. «Нейроинформатика-2015». Ч. 1. М.: НИЯУ МИФИ. 2015. С. 14-15.
  4. Черненький В.М., Терехов В.И., Гапанюк Ю.Е. Представление сложных сетей на основе метаграфов // Сб. науч. трудов XVIII Всеросс. научно-технич. конф. «Нейроинформатика-2016». Ч. 1. М.: НИЯУ МИФИ. 2016.
  5. Самохвалов Э.Н., Ревунков Г.И., Гапанюк Ю.Е. Использование метаграфов для описания семантики и прагматики информационных систем // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. «Приборостроение». 2015. № 1. С. 83-99.
  6. Черненький В.М., Терехов В.И., Гапанюк Ю.Е. Структура гибридной интеллектуальной информационной системы на основе метаграфов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. № 9. С. 3-14.
  7. Comparing Mercury with Haskell. Режим доступа: https://www.mercurylang.org/ about/comparison_with_haskell.html (дата обращения 20.10.2016).
  8. Пирс Б. Типы в языках программирования. Добросвет. 2012. 680 с.
  9. Gelfond M., Kahl Yu. Knowledge representation, reasoning, and the design of intelligent agents: the answer-set programming approach. Cambridge University Press. 2014. 366 p.
  10. Flora-2 User-s Manual. Version 1.1. September 5, 2015. Режим доступа: http://flora.sourceforge.net/docs/floraManual.pdf (дата обращения 20.10.2016).
  11. Miller D., Nadathur G. Programming with Higher-Order Logic. Cambridge University Press. 2012. 322 p.
  12. Bratko I. Prolog Programming for Artificial Intelligence. Fourth Edition. Pearson Education Limited. 2012. 697 p.
  13. SUPPLE Parser. Режим доступа: https://gate.ac.uk/sale/tao/splitch18.html#x23-43700018.3 (дата обращения 20.10.2016).
  14. TuProlog Interpreter Integration With HyperGraphDB. Режим доступа: https://github.com/hypergraphdb/hyper­graphdb/wiki/TuProlog (дата обращения 20.10.2016).