RU2017109702A - Система и способ для хранения и обработки данных - Google Patents

Система и способ для хранения и обработки данных Download PDF

Info

Publication number
RU2017109702A
RU2017109702A RU2017109702A RU2017109702A RU2017109702A RU 2017109702 A RU2017109702 A RU 2017109702A RU 2017109702 A RU2017109702 A RU 2017109702A RU 2017109702 A RU2017109702 A RU 2017109702A RU 2017109702 A RU2017109702 A RU 2017109702A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
graph
node
nodes
afferent
information
Prior art date
Application number
RU2017109702A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2017109702A3 (ru
RU2670781C9 (ru
RU2670781C2 (ru
Inventor
Илья Николаевич Логинов
Original Assignee
Илья Николаевич Логинов
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Илья Николаевич Логинов filed Critical Илья Николаевич Логинов
Priority to RU2017109702A priority Critical patent/RU2670781C9/ru
Publication of RU2017109702A3 publication Critical patent/RU2017109702A3/ru
Publication of RU2017109702A publication Critical patent/RU2017109702A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2670781C2 publication Critical patent/RU2670781C2/ru
Publication of RU2670781C9 publication Critical patent/RU2670781C9/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F15/00Digital computers in general; Data processing equipment in general
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/20Natural language analysis
    • G06F40/232Orthographic correction, e.g. spell checking or vowelisation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Claims (46)

1. Способ для хранения данных, выполняемый на электронном вычислительном устройстве, причем способ содержит этапы, на которых
- получают информацию об объекте информации из внешней среды в виде набора данных;
- формируют из набора данных по крайней мере две информационные сущности, причем вторая информационная сущность является связующим свойством первой информационной сущности, в виде двух афферентных узлов графа;
- формируют, по крайней мере, один вставочный узел графа для каждого из упомянутых афферентных узлов графа, причем вставочный узел графа имеет, по крайней мере, один вход, по крайне мере, от одного афферентного узла графа или вставочного узла графа;
- формируют связи между первым и вторым афферентными узлами графа, причем связи формируются через вставочные узлы графа;
- сохраняют сформированные узлы графа в, по крайней мере, одной графовой базе данных, реализованной, по крайней мере, одной матрицей в машиночитаемой памяти упомянутого вычислительного устройства или внешнего устройства, связанного с упомянутым вычислительным устройством.
2. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что сформированные узлы графа сохраняют в виде уникальных идентификаторов.
3. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что при сохранении сформированных узлов графа им присваивают уникальные идентификаторы.
4. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что связь между первым и вторым афферентными узлами формируется в виде вставочного узла графа.
5. Способ по п. 1, дополнительно включающий создание вставочного узла, являющегося результатом связывания:
по крайней мере одного афферентного узла и по крайней мере одного вставочного узла графа
или по крайней мере одного афферентного узла и по крайней мере одного афферентного узла графа,
или по крайней мере одного вставочного узла и по крайней мере одного вставочного узла графа.
6. Способ по п. 1, дополнительно включающий
- формирование из набора данных или другого набора данных информационной сущности, являющейся действием, совершаемым над, по крайней мере, одной информационной сущностью, упомянутой в п. 1, в виде эфферентного узла графа;
- формирование, по крайней мере, одной связи между, по крайней мере, одним вставочным узлом графа и эфферентным узлом графа.
7. Способ по п. 6, характеризующийся тем, что формирование связи с эфферентными узлами осуществляется в результате анализа узлов графа и/или создания афферентных узлов графа и/или вставочных узлов графа.
8. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что указанный граф является квазиграфом, в котором, по крайней мере, одна связь между, по крайней мере, двумя связями в графе хранится в виде, по крайней мере, одного узла и/или, в котором, по крайней мере, одна связь между, по крайней мере, двумя узлами графа хранится в виде, по крайней мере, одного узла графа, и/или в котором, по крайней мере, одна связь между, по крайней мере, одним узлом графа и, по крайней мере, одной связью хранится в виде, по крайней мере, одного узла графа.
9. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что получение информации об объекте информации из внешней среды в виде набора данных осуществляется посредством интерфейса ввода данных.
10. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что интерфейс ввода данных реализован интерфейсом пользователя и позволяет вводить, по крайней мере, один входной набор данных.
11. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что сформированные узлы графа используются для создания, по крайней мере, одного вставочного узла графа и/или, по крайней мере, одного афферентного узла графа, и/или, по крайней мере, одного эфферентного узла графа.
12. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что совокупность сформированных вставочных узлов графа являются логикой, которая используется для систематизации информации, хранящейся в графе в виде сформированных узлов.
13. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что наборы данных содержат информацию, по крайней мере, об одном объекте внешнего мира и описание такого объекта.
14. Способ по п. 1 характеризующийся тем, что вставочный узел является интеллектом первого порядка и является абстрактной связью между объектами внешней среды от общего к частному.
15. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что вставочный узел является интеллектом второго порядка и характеризует изменение объектов внешней среды, как функцию от времени.
16. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что вставочный узел является интеллектом третьего порядка и является причинно следственной связью между наборами данных и/или объектами внешней среды.
17. Способ по п. 1 характеризующийся тем, что объекты внешней среды распознаются посредством сравнения сформированных узлов графа и/или связей между узлами графа.
18. Способ по п. 17, характеризующийся тем, что для нераспознанного объекта внешней среды формируются вставочные узлы, причем для нераспознанного объекта не были ранее сформированы афферентные узлы графа или эфферентные узлы графа.
19. Способ по п. 18, характеризующийся тем, что распознавание нераспознанного объекта осуществляется с использованием, по крайней мере, одного набора данных, соответствующего нераспознанному объекту и сохраненного в виде афферентного узла графа, и/или с использованием, по крайней мере, одного ранее сохраненного набора данных в виде афферентного узла графа, и/или с использованием созданного ранее, по крайней мере, одного вставочного узла графа.
20. Способ по п. 19, характеризующийся тем, что, по крайней мере, один набор данных, сохраненный в виде афферентного узла графа, и/или, по крайней мере, один вставочный узел графа описывает объект физического мира, отличный от нераспознанного объекта физического мира, причем между такими афферентными узлами графа и/или вставочными узлами графа создаются связи с афферентными узлами графа и/или вставочными узлами графа, описывающими нераспознанный объект физического мира с целью накопления информации о логических связях между распознанными объектами физического мира и нераспознанным объектом физического мира, тем самым реализовывая прогнозирование поведения объекта физического мира.
21. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что формирование информационных сущностей включает использование словаря афферентных значений, в котором каждому афферентному значению сопоставляется, по крайней мере, один узел графа.
22. Способ по п. 21, характеризующийся тем, что информационная сущность связана с афферентным узлом по крайней мере одним вставочным узлом.
23. Способ по п. 21, характеризующийся тем, что афферентные узлы содержат данные, преобразованные афферентным когнитивным преобразователем, характеризующимся способностью преобразовывать набор данных, по крайней мере, в один когнитивный кадр, представляющий собой, по крайней мере, одну информационную структуру, элементами которой являются когнитивные кванты информации/фрагменты информации, неделимые для интеллекта.
24. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что формирование, по крайней мере, одного узла графа в виде квантового узла графа, являющимся наивысшей степенью абстракции и входом, по крайней мере, для одного вставочного узла графа и содержащим описание набора данных.
25. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что матрица реализована трехмерной матрицей, пересечение осей X, Y и Z которой содержат единицы и нули, а оси матрицы являются идентификаторами (ID) или афферентными значениями.
26. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что осуществляется преобразование, по крайней мере, одного сформированного узла графа, по крайней мере, в одну связь между узлами графа и/или, по крайней мере, в один вставочный и/или другой афферентный узел графа, и осуществляется сохранение, по крайней мере, одного такого узла графа в графовой базе данных.
27. Система для хранения и обработки данных, включающая:
- интерфейс ввода данных, обеспечивающий ввод информации об объекте информации из внешней среды и преобразующий введенную информацию, по крайней мере, в один набор данных;
- конвертор информации, преобразующий информацию, по крайней мере, в один набор данных и передающий набор данных в афферентный когнитивный преобразователь;
- афферентный когнитивный преобразователь, реализованный программным модулем, преобразующий набор данных в когнитивные кадры, представляющие собой информационные структуры, элементами которых являются когнитивные кванты информации, неделимые для интеллекта, причем из набора данных формируются по крайней мере две информационные сущности, причем вторая информационная сущность является связующим свойством первой информационной сущности;
- программный модуль когнитивной памяти, осуществляющий:
- создание и хранение информационных структур в виде афферентных узлов графа;
- создание и хранение вставочных узлов графа для афферентных узлов графа, причем вставочный узел графа имеет, по крайней мере, один вход, по крайне мере, от одного афферентного узла графа или вставочного узла графа;
- создание и сохранение связей между афферентными узлами графа, причем связи формируются через вставочные узлы графа.
28. Система по п. 27, дополнительно включающая создание и сохранение модулем когнитивной памяти, по крайней мере, из одного набора данных информационной сущности, являющейся действием, совершаемым, по крайней мере, над одной информационной сущностью, в виде эфферентного узла графа.
29. Система по п. 27, дополнительно включающая сохранение модулем когнитивной памяти узлов графа в виде уникальных идентификаторов, по крайней мере, в одной графовой базе данных, реализованной, по крайней мере, одной матрицей в машиночитаемой памяти упомянутого вычислительного устройства или внешнего устройства, связанного с упомянутым вычислительным устройством.
RU2017109702A 2017-03-23 2017-03-23 Система и способ для хранения и обработки данных RU2670781C9 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017109702A RU2670781C9 (ru) 2017-03-23 2017-03-23 Система и способ для хранения и обработки данных

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017109702A RU2670781C9 (ru) 2017-03-23 2017-03-23 Система и способ для хранения и обработки данных

Publications (4)

Publication Number Publication Date
RU2017109702A3 RU2017109702A3 (ru) 2018-09-24
RU2017109702A true RU2017109702A (ru) 2018-09-24
RU2670781C2 RU2670781C2 (ru) 2018-10-25
RU2670781C9 RU2670781C9 (ru) 2018-11-23

Family

ID=63668738

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017109702A RU2670781C9 (ru) 2017-03-23 2017-03-23 Система и способ для хранения и обработки данных

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2670781C9 (ru)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019175880A1 (en) * 2018-03-14 2019-09-19 Intelici - Cyber Defense System Ltd. Method and system for classifying data objects based on their network footprint
CN109768935B (zh) * 2019-03-14 2023-10-10 海南梯易易智能科技有限公司 带智能识别与过滤功能的无线路由器及其安全运行方法
RU2755935C2 (ru) * 2019-06-20 2021-09-23 Сергей Александрович Шумский Способ и система машинного обучения иерархически организованному целенаправленному поведению
WO2021075997A1 (ru) * 2019-10-16 2021-04-22 Публичное Акционерное Общество "Сбербанк России" Способ обработки информации для наполнения библиотеки моделей данных и устройство для его осуществления.
CN110941742A (zh) * 2019-11-04 2020-03-31 国网辽宁省电力有限公司葫芦岛供电公司 一种营配贯通数据图谱的建立方法
RU2739473C1 (ru) * 2020-04-27 2020-12-24 Публичное Акционерное Общество "Сбербанк России" (Пао Сбербанк) Способ и система формирования структуры данных на основе многослойного графа

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU13512U1 (ru) * 1999-12-30 2000-04-20 Бекренев Виталий Леонидович Система учета и контроля за состояниями объектов (варианты)
US7388488B2 (en) * 2003-10-30 2008-06-17 Peter Lupoli Method and system for storing, retrieving, and managing data for tags
RU2544739C1 (ru) * 2014-03-25 2015-03-20 Игорь Петрович Рогачев Способ преобразования структурированного массива данных
RU2571405C1 (ru) * 2014-06-27 2015-12-20 Игорь Петрович Рогачев Способ предварительного преобразования структурированного массива данных
RU2707708C2 (ru) * 2015-04-03 2019-11-28 Общество с ограниченной ответственностью "Колловэар" Система и способ поиска данных в базе данных графов

Also Published As

Publication number Publication date
RU2017109702A3 (ru) 2018-09-24
RU2670781C9 (ru) 2018-11-23
RU2670781C2 (ru) 2018-10-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2017109702A (ru) Система и способ для хранения и обработки данных
CN107977704B (zh) 权重数据存储方法和基于该方法的神经网络处理器
WO2021000556A1 (zh) 一种工业设备剩余有效寿命预测方法、系统及电子设备
CN107944545B (zh) 应用于神经网络的计算方法及计算装置
CN105260776A (zh) 神经网络处理器和卷积神经网络处理器
Zhuo et al. Action-model based multi-agent plan recognition
CN113222150B (zh) 一种量子态的变换方法及装置
CN113485792A (zh) 一种kubernetes集群内Pod调度方法、终端设备及存储介质
CN116894413B (zh) 一种基于硬件的逻辑映射方法、装置、设备及存储介质
WO2018135515A1 (ja) 情報処理装置、ニューラルネットワークの設計方法及び記録媒体
CN110750945B (zh) 一种芯片的仿真方法、装置、仿真芯片以及相关产品
Li et al. Smoothness of Itô maps and diffusion processes on path spaces (I)
Tao et al. A projection-based decomposition for the scalability of evolvable hardware
CN115423105A (zh) 一种预训练语言模型构建方法、系统及装置
US11797277B2 (en) Neural network model conversion method server, and storage medium
Yatake et al. SMT-based enumeration of object graphs from UML class diagrams
EP3783542A1 (en) A method for computing explanations for inconsistency in ontology-based data sets
CN108108472B (zh) 数据处理方法以及服务器
Morales-Romero et al. Time-multiplexing cellular neural network in FPGA for image processing
CN112380351B (zh) 一种文本分类方法、系统、终端以及存储介质
Liang et al. Exponential stability for a class of stochastic reaction-diffusion Hopfield neural networks with delays
CN114912544B (zh) 自动化特征工程模型的训练方法及自动化特征工程方法
US20220405584A1 (en) Method and system for machine learning based understanding of data elements in mainframe program code
Gegov et al. Rule base identification in fuzzy networks by Boolean matrix equations
Kucera et al. On k# $-rewriting systems

Legal Events

Date Code Title Description
TH4A Reissue of patent specification
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190324

HE4A Change of address of a patent owner

Effective date: 20210415

NF4A Reinstatement of patent

Effective date: 20210608