Нормальные формы знаний

Abstract

В новом способе представления и использования знаний знания предельно отделены от данных. В описании и в представлении знания и данные разделены физически: знания сконцентрированы в информационной структуре, представление же и обработка данных локализованы в терминальных алгоритмах. Эти две компоненты представлены двумя разными подпространствами единого пространства решения задач. Разделение пространств и механизмов обработки знаний и данных позволяет применить для каждого из них оптимальные аппаратные средства интерпретации при сохранении единства двуединного процесса решения задач.

У новому способi подання й використання знань знання гранично вiддiленi вiд даних. В описi та у поданнi знання й данi роздiленi фiзично: знання сконцентрованi в iнформацiйнiй структурi, подання ж i обробка даних локалiзованi в термiнальних алгоритмах. Цi двi компоненти представлено двома рiзними пiдпросторами єдиного простору розв’язку задач. Подiл просторiв i механiзмiв обробки знань i даних дозволяє застосувати для кожного з них оптимальнi апаратнi засоби iнтерпретацiї при збереженнi єдностi двоєдиного процесу розв’язання задач.

In a new method of representation and use of knowledge, the separation of knowledge from data is maximized. The knowledge and data are physically separated both in the description and in the representation: the knowledge is concentrated in the information structure, while the representation and the data processing are located in terminal algorithms. These two components are represented by two different subspaces of the common space for problem solving. The separation of spaces and mechanisms of data and knowledge processing allows the user to apply the optimal hardware interpretation tools, while preserving the unity of the two-pronged problem solving process.