Разработка семантической модели данных. Определение системы как семантической модели

При проектировании баз данных используются семантическое моделирование для создания концептуальной модели предметной области и отражение ее спецификаций в среде конкретной СУБД. Однако зачастую полученная концептуальная схема базы данных существенно отличается от первоначальной концептуальной модели.
В 70-е годы реляционная модель данных возникла как ответ на потребность в простой СУБД, соответствующей уровню развития компьютерной технологии своего времени. Реляционная база данных - это совокупность отношений, содержащих всю информацию, которая должна храниться в БД; пользователи могут воспринимать такую базу данных как совокупность таблиц.Сегодня гораздо важнее удобство проектирования и эксплуатации баз данных, а то, что когда-то казалось простым, математически строгим и логичным, стало восприниматься как неудобное. Семантическое расширение реляционной модели
Большая часть данных, возникающих в ходе деятельности, например, предприятия, представляется в виде электронных и бумажных документов. С точки зрения манипулирования этими данными все аспекты хозяйственной деятельности либо являются документооборотом, либо могут быть формально к нему сведены. Сегодня доминирующее положение занимают реляционные СУБД, которые обеспечивают удобный способ хранения информации в виде таблиц.Структуру данных большинства реальных документов можно представить как произвольное иерархическое дерево с горизонтальными связями. Документы полностью хранятся в одной ячейке таблицы реляционной базы либо разбиваются на множество таблиц, а некоторые таблицы из разных документов объединяются. Однако в реляционной базе данных мы уже имеем дело с другими документами, поэтому алгоритм обработки реального документа нельзя сделать основой алгоритма программного кода хранимой процедуры. Реальные документы снова появляются лишь на уровне приложения. Здесь, по сути, мы имеем дело не с отображением, а с перепроектированием документов и, соответственно, документооборота.Как известно, целью реляционного подхода было преодоление ограничений ранних систем — иерархических и сетевых. Реляционная модель достаточна для моделирования предметных областей, но само проектирование базы в терминах отношений часто оказывается очень сложным. Потребность проектировщиков в более удобных и мощных средствах представления предметной области вызвала появление семантического моделирования .Основная цель исследований в этой области состоит в том, чтобы сделать СУБД более «разумными», максимально отражающими особенности прикладной области. Если в основу СУБД будет положена модель данных, более соответствующая семантике предметной области, то и построенные на ее основе базы данных будут больше соответствовать реальным системам, а проектирование баз данных значительно упростится. Семантическое моделирование представляет собой моделирование структуры данных, опираясь на смысл этих данных. В качестве инструмента семантического моделирования используются различные варианты диаграмм сущность-связь (ER - Entity-Relationship). Первый вариант модели сущность-связь был предложен в 1976 г. Питером Пин-Шэн Ченом. В дальнейшем многими авторами были разработаны свои варианты подобных моделей (нотация Мартина, нотация IDEF1X, нотация Баркера и др.). Кроме того, различные программные средства, реализующие одну и ту же нотацию, могут отличаться своими возможностями.По сути, все варианты диаграмм сущность-связь исходят из одной идеи - рисунок всегда нагляднее текстового описания. Все такие диаграммы используют графическое изображение сущностей предметной области, их свойств (атрибутов), и взаимосвязей между сущностями.Основные понятия ER-диаграмм (близко к нотации Баркера)Определение 1. Сущность - это класс однотипных объектов, информация о которых должна быть учтена в модели.Каждая сущность должна иметь наименование, выраженное существительным в единственном числе.Примерами сущностей могут быть такие классы объектов как "Поставщик", "Сотрудник", "Накладная".Каждая сущность в модели изображается в виде прямоугольника с наименованием:Определение 2. Экземпляр сущности - это конкретный представитель данной сущности.Например, представителем сущности "Сотрудник" может быть "Сотрудник Иванов".Экземпляры сущностей должны быть различимы, т.е. сущности должны иметь некоторые свойства, уникальные для каждого экземпляра этой сущности .Определение 3. Атрибут сущности - это именованная характеристика, являющаяся некоторым свойством сущности.Наименование атрибута должно быть выражено существительным в единственном числе (возможно, с характеризующими прилагательными).Примерами атрибутов сущности "Сотрудник" могут быть такие атрибуты как "Табельный номер", "Фамилия", "Имя", "Отчество", "Должность", "Зарплата" и т.п.Атрибуты изображаются в пределах прямоугольника, определяющего сущность:Определение 4. Ключ сущности - это неизбыточный набор атрибутов, значения которых в совокупности являются уникальными для каждого экземпляра сущности. Неизбыточность заключается в том, что удаление любого атрибута из ключа нарушается его уникальность.Сущность может иметь несколько различных ключей.Ключевые атрибуты изображаются на диаграмме подчеркиванием:Определение 5. Связь - это некоторая ассоциация между двумя сущностями. Одна сущность может быть связана с другой сущностью или сама с собою.Связи позволяют по одной сущности находить другие сущности, связанные с нею.Например, связи между сущностями могут выражаться следующими фразами - "СОТРУДНИК может иметь несколько ДЕТЕЙ", "каждый СОТРУДНИК обязан числиться ровно в одном ОТДЕЛЕ".Графически связь изображается линией, соединяющей две сущности:Каждая связь имеет два конца и одно или два наименования. Наименование обычно выражается в неопределенной глагольной форме: "иметь", "принадлежать" и т.п. Каждое из наименований относится к своему концу связи. Иногда наименования не пишутся ввиду их очевидности.Каждая связь может иметь один из следующих типов связи:Связь типа один-к-одному означает, что один экземпляр первой сущности (левой) связан с одним экземпляром второй сущности (правой). Связь один-к-одному чаще всего свидетельствует о том, что на самом деле мы имеем всего одну сущность, неправильно разделенную на две.Связь типа один-ко-многим означает, что один экземпляр первой сущности (левой) связан с несколькими экземплярами второй сущности (правой). Это наиболее часто используемый тип связи. Левая сущность (со стороны "один") называется родительской, правая (со стороны "много") - дочерней.Связь типа много-ко-многим означает, что каждый экземпляр первой сущности может быть связан с несколькими экземплярами второй сущности, и каждый экземпляр второй сущности может быть связан с несколькими экземплярами первой сущности. Тип связи много-ко-многим является временным типом связи , допустимым на ранних этапах разработки модели. В дальнейшем этот тип связи должен быть заменен двумя связями типа один-ко-многим путем создания промежуточной сущности.Каждая связь может иметь одну из двух модальностей связи :Модальность "может" означает, что экземпляр одной сущности может быть связан с одним или несколькими экземплярами другой сущности, а может быть и не связан ни с одним экземпляром.Модальность "должен" означает, что экземпляр одной сущности обязан быть связан не менее чем с одним экземпляром другой сущности.Связь может иметь разную модальность с разных концов.Описанный графический синтаксис позволяет однозначно читать диаграммы, пользуясь следующей схемой построения фраз:Каждый экземпляр СУЩНОСТИ 1 МОДАЛЬНОСТЬ СВЯЗИ НАИМЕНОВАНИЕ СВЯЗИ ТИП СВЯЗИ экземпляр СУЩНОСТИ 2 .Каждая связь может быть прочитана как слева направо, так и справа налево. Например,
Слева направо: "каждый сотрудник может иметь несколько детей".
Справа налево: "Каждый ребенок обязан принадлежать ровно одному сотруднику".Разработкa простой ER-модели При разработке ER-моделей мы должны получить следующую информацию о предметной области:*Список сущностей предметной области.
*Список атрибутов сущностей.
*Описание взаимосвязей между сущностями.ER-диаграммы удобны тем, что процесс выделения сущностей, атрибутов и связей является итерационным. Разработав первый приближенный вариант диаграмм, мы уточняем их, опрашивая экспертов предметной области. При этом документацией, в которой фиксируются результаты бесед, являются сами ER-диаграммы.Например, проектируемая система должна выполнять следующие действия:Хранить информацию о покупателях.
Печатать накладные на отпущенные товары.
Следить за наличием товаров на складе.Выделим все существительные в этих предложениях - это будут потенциальные кандидаты на сущности и атрибуты, и проанализируем их (непонятные термины будем выделять знаком вопроса):Покупатель - явный кандидат на сущность.
Накладная - явный кандидат на сущность.
Товар - явный кандидат на сущность
(?)Склад - а вообще, сколько складов имеет фирма? Если несколько, то это будет кандидатом на новую сущность.
(?)Наличие товара - это, скорее всего, атрибут, но атрибут какой сущности?
Сразу возникает очевидная связь между сущностями - "покупатели могут покупать много товаров" и "товары могут продаваться многим покупателям". Первый вариант диаграммы выглядит так:Куда поместить сущности "Накладная" и "Склад" и с чем их связать? Спросим себя, как связаны эти сущности между собой и с сущностями "Покупатель" и "Товар"? Покупатели покупают товары, получая при этом накладные, в которые внесены данные о количестве и цене купленного товара. Каждый покупатель может получить несколько накладных. Каждая накладная обязана выписываться на одного покупателя. Каждая накладная обязана содержать несколько товаров (не бывает пустых накладных). Каждый товар, в свою очередь, может быть продан нескольким покупателям через несколько накладных. Кроме того, каждая накладная должна быть выписана с определенного склада, и с любого склада может быть выписано много накладных. Таким образом, после уточнения, диаграмма будет выглядеть следующим образом:Пора подумать об атрибутах сущностей:Каждый покупатель является юридическим лицом и имеет наименование, адрес, банковские реквизиты.
Каждый товар имеет наименование, цену, а также характеризуется единицами измерения.
Каждая накладная имеет уникальный номер, дату выписки, список товаров с количествами и ценами, а также общую сумму накладной. Накладная выписывается с определенного склада и на определенного покупателя.
Каждый склад имеет свое наименование.Снова выпишем все существительные, которые будут потенциальными атрибутами, и проанализируем их:Юридическое лицо - термин риторический, мы не работаем с физическими лицами. Не обращаем внимания.
Наименование покупателя - явная характеристика покупателя.
Адрес - явная характеристика покупателя.
Банковские реквизиты - явная характеристика покупателя.
Наименование товара - явная характеристика товара.
(?)Цена товара - похоже, что это характеристика товара. Отличается ли эта характеристика от цены в накладной?
Единица измерения - явная характеристика товара.
Номер накладной - явная уникальная характеристика накладной.
Дата накладной - явная характеристика накладной.
(?)Список товаров в накладной - список не может быть атрибутом. Вероятно, нужно выделить этот список в отдельную сущность.
(?)Количество товара в накладной - это явная характеристика, но характеристика чего? Это характеристика не просто "товара", а "товара в накладной".
(?)Цена товара в накладной - опять же это должна быть не просто характеристика товара, а характеристика товара в накладной. Но цена товара уже встречалась выше - это одно и то же?
Сумма накладной - явная характеристика накладной. Эта характеристика не является независимой. Сумма накладной равна сумме стоимостей всех товаров, входящих в накладную.
Наименование склада - явная характеристика склада.С возникающим понятием "Список товаров в накладной" все довольно ясно. Сущности "Накладная" и "Товар" связаны друг с другом отношением типа много-ко-многим. Такая связь, как мы отмечали ранее, должна быть расщеплена на две связи типа один-ко-многим. Для этого требуется дополнительная сущность. Этой сущностью и будет сущность "Список товаров в накладной". Связь ее с сущностями "Накладная" и "Товар" характеризуется следующими фразами - "каждая накладная обязана иметь несколько записей из списка товаров в накладной", "каждая запись из списка товаров в накладной обязана включаться ровно в одну накладную", "каждый товар может включаться в несколько записей из списка товаров в накладной", " каждая запись из списка товаров в накладной обязана быть связана ровно с одним товаром". Атрибуты "Количество товара в накладной" и "Цена товара в накладной" являются атрибутами сущности " Список товаров в накладной".Точно также поступим со связью, соединяющей сущности "Склад" и "Товар". Введем дополнительную сущность "Товар на складе". Атрибутом этой сущности будет "Количество товара на складе". Таким образом, товар будет числиться на любом складе и количество его на каждом складе будет свое.Теперь можно внести все это в диаграмму:Концептуальные и физические ER-модели Разработанный выше пример ER-диаграммы является примером концептуальной диаграммы. Это означает, что диаграмма не учитывает особенности конкретной СУБД. По данной концептуальной диаграмме можно построить физическую диаграмму, которая уже будут учитываться такие особенности СУБД, как допустимые типы и наименования полей и таблиц, ограничения целостности и т.п. Приведенный физический вариант диаграммы может выглядеть, например, следующим образом:На данной диаграмме каждая сущность представляет собой таблицу базы данных, каждый атрибут становится колонкой соответствующей таблицы. Обращаем внимание на то, что во многих таблицах, например, "CUST_DETAIL" и "PROD_IN_SKLAD", соответствующих сущностям "Запись списка накладной" и "Товар на складе", появились новые атрибуты, которых не было в концептуальной модели - это ключевые атрибуты родительских таблиц, мигрировавших в дочерние таблицы для того, чтобы обеспечить связь между таблицами посредством внешних ключей.Таким образом, реальным средством моделирования данных является не формальный метод нормализации отношений, а так называемое семантическое моделирование.В качестве инструмента семантического моделирования используются различные варианты диаграмм сущность-связь (ER - Entity-Relationship).Диаграммы сущность-связь позволяют использовать наглядные графические обозначения для моделирования сущностей и их взаимосвязей.Сущности, определенные в концептуальной диаграмме становятся таблицами, атрибуты становятся колонками таблиц (при этом учитываются допустимые для данной СУБД типы данных и наименования столбцов), связи реализуются путем миграции ключевых атрибутов родительских сущностей и создания внешних ключей .Основное достоинство метода состоит в том, модель строится методом последовательных уточнений первоначальных диаграмм.Не рассматривались более сложные аспекты построения диаграмм, такие как подтипы, роли, исключающие связи, непереносимые связи, идентифицирующие связи и т.п.

Модель семантическая

система значений, приписываемых выражениям некоторого формализованного языка, то же, что интерпретация. Логические системы часто строятся в виде формального исчисления, принимающего во внимание лишь внешний вид формул и символов. Исчисление превращается в язык после того, как его символом придано некоторое значение и указана область объектов, к которой относятся его выражения и формулы. После этого мы можем говорить об истинности и ложности формул исчисления. М. с. как раз и называют систему значений или область объектов, которые превращают формулы логического исчисления в истинные или ложные утверждения.

Словарь по логике. - М.: Туманит, изд. центр ВЛАДОС . А.А.Ивин, А.Л.Никифоров . 1997 .

Смотреть что такое "модель семантическая" в других словарях:

Модель управления схема, наглядно отражающая семантические и синтаксические актанты лексемы и способы их морфосинтаксического оформления. Понятие введено в теории «Смысл ↔ Текст». Синтаксис Основные понятия Предложение: простое, осложнённое … Википедия

У этого термина существуют и другие значения, см. Сеть … Википедия

Пример семантической сети Семантическая сеть информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут… … Википедия

Книга И. А. Мельчука «Русский язык в модели „Смысл ↔ Текст“» Теория «Смысл ↔ Текст» теория языка, созданная И. А. Мельчуком и представляющая его как многоуровневую модель преобразований смысла в текст и обратно (модель «Смысл ↔ Текст»);… … Википедия

МОДЕЛЬ ЧЕРТ - Класс моделей человеческой памяти, основывающихся на допущении, что информация хранится в форме набора отличительных (семантических) черт, которые однозначно идентифицируют каждое понятие. Более подробно см. семантическая черта и ср. с… …

Семантическая сеть (модель) - – класс теоретических моделей структуры человеческой долговременной памяти. В таких моделях считается, что информация хранится в форме слов, понятий или предложений как независимых единиц, объединённых определёнными связями или отношениями.… … Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

СЕМАНТИЧЕСКАЯ СЕТЬ (МОДЕЛЬ) - Класс теоретических моделей структуры человеческой долговременной памяти. В таких моделях считается, что информация хранится в форме слов, понятий или предложений как независимых единиц, связанных определенными связями или отношениями. Например,… … Толковый словарь по психологии

У этого термина существуют и другие значения, см. Модель. Сетевая модель теоретическое описание принципов работы набора сетевых протоколов, взаимодействующих друг с другом. Модель обычно делится на уровни, так, чтобы протоколы вышестоящего уровня … Википедия

В данной статье или разделе имеется список источников или внешних ссылок, но источники отдельных утверждений остаются неясными из за отсутствия сносок … Википедия

Модель основанная на правилах, позволяет представить знание в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)». Продукционная модель фрагменты Семантической сети, основанные на временных отношениях между состояниями объектов. Продукционная… … Википедия

Книги

• Русские глагольные предложения. Экспериментальный синтаксический словарь , . Экспериментальный синтаксический словарь является принципиально новым лексикографическим изданием, так как в нем впервые в русской лексикографии систематизированы семантические модели русских…
• Теория функционального синтаксиса. От семантических структур к языковым средствам , А. Мустайоки. В книге представлена новая модель функционального синтаксиса, систематически следующая принципу "от значения к форме" . Исходным пунктом концепции является семантическая структура, отражающая…

Логическая модель знаний.

Логическая модель представляет собой формальную систему - некоторое логическое исчисление. Все знания о предметной области описываются в виде формул этого исчисления или правил вывода. Описание в виде формул дает возможность представить декларатив­ные знания, а правила вывода - процедурные знания. Языки представлений знаний логического типа широко использо­вались на ранних стадиях развития интеллектуальных систем, но вскоре были вытеснены (или, во всяком случае, сильно потеснены) языками других типов. Объясняется это громоздкостью записей, опирающихся на классические логические исчисления. При формировании таких записей легко допустить ошибки, а поиск их очень сложен. Отсутствие наглядности, удобочитаемости (особенно для тех, чья деятельность не связана с точными науками) затрудняло распространение языков такого типа.

Фреймовая модель знаний .

Фрейм (англ. frame - каркас или рамка) предложен М. Минским в 1970-е гг. как структура знаний для восприятия пространственных сцен. Эта модель имеет глубокое психологическое обоснование. Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. Фреймом называется также и формализованная модель для отображения образа. Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных ситуаций на основе поступающих данных. Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через: - фреймы-структуры, для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель); - фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент); - фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров); - фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др. Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является способность отражать концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность. Специальные языки представления знаний в сетях фреймов FRL (Frame Representation Language) и другие позволяют эффективно строить промышленные ЭС. Широко известны такие фреймоориентированные экспертные системы, как ANALYST, МОДИС.

Термин семантическая означает "смысловая", а сама семантика - это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, т.е. наука, определяющая смысл знаков. Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершины которого - понятия, а дуги - отношения между ними. Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений: - класс - элемент класса; - свойство - значение; - пример элемента класса. Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, соответствующей поставленному вопросу. Основное преимущество этой модели - в соответствии современным представлениям об организации долговременной памяти человека. Недостаток модели - сложность поиска вывода на семантической сети. Для реализации семантических сетей существуют специальные сетевые языки, например NET и др. Широко известны экспертные системы, использующие семантические сети в качестве языка представления знаний - PROSPECTOR, CASNET, TORUS.

По форме описания знания подразделяются на:

Декларативные (факты) - это знания вида "А есть А". Декларативные знания подразделяются на объекты, классы объектов и отношения. Объект - это факт, который задается своим значением. Класс объектов - это имя, под которым объединяется конкретная совокупность объектов-фактов. Отношения - определяют связи между классами объектов и отдельными объектами, возникшие в рамках предметной области.

Процедурные - это знания вида "Если А, то В". К процедурным знаниям относят совокупности правил, которые показывают, как вывести новые отличительные особенности классов или отношения для объектов. В правилах используются все виды декларативных знаний, а также логические связки. При обработке правил следует отметить рекурсивность анализа отношений, т.е. одно правило вызывает глубинный поиск всех возможных вариантов объектов БЗ.

Граница между декларативными и процедурными знаниями очень подвижна, т.е. проектировщик может описать одно и то же как отношение или как правило.

Нормализация

Основная статья: Нормальная форма

При проектировании реляционных баз данных обычно выполняется так называемая нормализация.

Модели ʼʼсущность-связьʼʼ

Основная статья: ER-модель данных

Модель ʼʼсущность-связьʼʼ (англ. “Entity-Relationship model” ), или ER-модель, предложенная П. Ченом в 1976 ᴦ., является наиболее известным представителœем класса семантических (концептуальных, инфологических) моделœей предметной области. ER-модель обычно представляется в графической форме, с использованием оригинальной нотации П. Чена, называемой ER-диаграмма , либо с использованием других графических нотаций (Crow"s Foot , Information Engineering и др.).

Основные преимущества ER-моделœей:

· наглядность;

· модели позволяют проектировать базы данных с большим количеством объектов и атрибутов;

· ER-модели реализованы во многих системах автоматизированного проектирования баз данных (к примеру, ERWin).

Основные элементы ER-моделœей:

· объекты (сущности);

· атрибуты объектов;

· связи между объектами.

Сущность - объект предметной области, имеющий атрибуты.

Связь между сущностями характеризуется:

· типом связи (1:1, 1:N, N:М);

· классом принадлежности. Класс должна быть обязательным и необязательным. В случае если каждый экземпляр сущности участвует в связи, то класс принадлежности - обязательный, иначе - необязательный.

Семантическая модель (концептуальная модель, инфологическая модель) – модель предметной области, предназначенная для представления семантики предметной области на самом высоком уровне абстракции. Это означает, что устранена или минимизирована крайне важно сть использовать понятия ʼʼнизкого уровняʼʼ, связанные со спецификой физического представления и хранения данных.

Семантическое моделирование стало предметом интенсивных исследований с конца 1970-х годов. Основным побудительным мотивом подобных исследований (ᴛ.ᴇ. проблемой, которую пытались разрешить исследователи) был следующий факт. Дело в том, что системы баз данных обычно обладают весьма ограниченными сведениями о смысле хранящихся в них данных. Чаще всœего они позволяют лишь манипулировать данными определœенных простых типов и определяют некоторые простейшие ограничения целостности, наложенные на эти данные. Любая более сложная интерпретация возлагается на пользователя. При этом было бы замечательно, в случае если бы системы могли обладать немного более широким объёмом сведений и несколько интеллектуальнее отвечать на запросы пользователя, а также поддерживать более сложные (ᴛ.ᴇ. более высокоуровневые) интерфейсы пользователя. […] Идеи семантического моделирования бывают полезны как средство проектирования базы данных даже при отсутствии их непосредственной поддержки в СУБД.

Наиболее известным представителœем класса семантических моделœей является модель ʼʼсущность-связьʼʼ (ER-модель).

Семантические модели - понятие и виды. Классификация и особенности категории "Семантические модели" 2017, 2018.

На рис. 8 изображен пример семантической сети.

Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети или подсети, соответствующей поставленному вопросу.

Семантическая связь (СС) от-ражает отношение понятий в понятийной системе. В лексике им соответствуют лексемы любого вида, в том числе представляющие предикаторы «меньше», «равно», «если, то» и др.
Внелексические свойства СС выражаются через:

• Rf — рефлексивность;
• Nrf — нерефлексив-ность;
• Arf — антирефлексивность (ни одной рефлексии);
• Sm — симметричность;
• Ns — несимметричность;
• Ans — антисим-метричность (ни одной симметрии);
• As — асимметричность (кон-текстное свойство — обращение связи дает иную связь из списка);
• Тг — транзитивность;

Ntr — нетранзитивность.

Внелексические свойства семантических связей в суждениях проверяются следующим образом.

Относительно сочетания перечисленных свойств СС делятся на типы, представленные в (табл. 2.1.).
1. Рефлексивность определяется по критерию подстановки:

вме-сто объекта А подставляется объект В(АгВ -> ВгВ) и выбирается один из следующих ответов:
вполне возможно (тавтология) ~» Rf;
не исключено -> Nrf;
невозможно —> Arf.
Пример. Вегетативные расстройства сопровождаются вегета-тивными расстройствами. Ответ 1 для Com.

2. Симметричность определяется по критерию перестановки:
объекты А и В меняются местами (АгВ -» ВгА) и выясняется спра-ведливость полученного предложения. При утвердительном ответе высказыванию приписывается свойство Sm, в противном слу-чае — свойство Ns.

Пример. Головная боль всегда сопровождается вегетативными расстройствами, и Вегетативные расстройства всегда сопровожда-ются головной болью. Ответ «Нет» для Com. Это соответствует свой-ству Ns.
Свойство Ns уточняется на более сильные свойства: Ans и As. Первое имеет место для любых примеров анализируемой связи. Например, для связи Com имеет место свойство Ans.

Плюс модели: Легка в реализации.

Минус модели: Плохо структурирована - при большом количестве элементов можно запутаться, а при увеличении объема информации - может произоти комбинаторный взрыв.При создании любой вещи, любого изделия, любого произведения человек встает перед необходимостью неизбежного выбора среди огромного числа возможных вариантов. К чему при этом может привести простой перебор этих вариантов проследим на следующем явлении. Это явление известно в кибернетике под названием комбинаторный взрыв. Что это за "зверь" нетрудно продемонстрировать на простом примере. Допустим, что имеется некий алфавит, состоящий всего из 10 символов (букв). ...
Из такого алфавита можно составить 10^^100 текстов длиной по 100 букв. Гипотетический компьютер, обладающий возможностью обрабатывать 10^^18 таких текстов в секунду, потратит на общий анализ всех текстов 10^^74 лет. Для сравнения - по современным космогоническим представлениям с момента Большого взрыва исследованной части Вселенной прошло ~10^^10 лет.