Извлечение - данные
Cтраница 4
Для квазипараллельного выполнения процессов при моделировании необходимо осуществлять определение типа события после извлечения его из списка событий, вызов стандартных программ для приведения переменных состояния в соответствие с определенным событием, идентификацию конкретных состояний, хранение и извлечение данных из списков, таблиц или массивов, в том числе из списка событий и списков состояний процессов модели. На языке моделирования исследователь может четко и ясно описывать модельные понятия. Таким образом, возможности языка моделирования и близость его к языку формализации обычно являются определяющими при выборе вычислительных средств для реализации программы модели большой системы. [46]
Необходимость разработки в рамках системы ДИСОР транзитной области была вызвана, помимо необходимости поддержки гибридной модели данных-знаний, также тем, что использование универсальной СУБД как компонента сложного программного комплекса наряду с такими очевидными преимуществами, как надежность, удобный сервис, разнообразные возможности извлечения данных и подготовки выходных документов привносит и ряд осложнений. В частности, возрастают требования к памяти при одновременной работе СУБД и больших прикладных программ, снижается их быстродействие, особенно при организации диалога из прикладных программ. [47]
 |
Состояние стека микропроцессора во время выполнения подпрограммы второго уровня. [48] |
Это означает, что данные, загруженные в стек последними, будут извлекаться из стека первыми. Извлечение данных из стека производится в порядке, обратном загрузке в стек. [49]
При выполнении операции PUSH - занесения в стек, значение ST предварительно уменьшается ST - - ST-1 и указывает номер регистра, куда заносится данное. При извлечении данных из стека по команде POP значение ST автоматически увеличивается на единицу STV-ST 1 после извлечения данного. [50]
Полученная информация должна быть собрана, а в необходимых случаях преобразована к требуемому виду. Современные средства извлечения данных часто имеют очень высокую информативность, благодаря чему можно достаточно быстро провести всестороннее исследование. Однако при этом наряду с полезной информацией накапливается значительное количество малоценных данных, которые должны быть отсеяны. Обогащенная таким образом информация накапливается с целью облегчить требуемую полноту описания исследуемого явления. Далее для повышения объективности первичной информации ее обобщают. На основе математической обработки этой информации определяют эмпирические зависимости, характеризующие исследуемое явление. [51]
Шум вызывает две проблемы: сначала при построении правил, а затем при классификации объектов с использованием этих правил. Когда система извлечения данных строит описания на основе зашумленных данных, она должна учитывать сам факт искажения данных. Как правило, эта проблема решается с использованием статистических методов для определения того, какие значения следует считать истинными. Основная идея заключается в том, что небольшое количество исключительных данных рассматривается как шум и не участвует в построении правил. [52]
В противном случае поиск и извлечение данных произведены не будут. [53]
Страницы: 1 2 3 4