Bilginin sözdizimi ölçüsü. Ekonomik bilgilerin seviyeleri ve yapısı. Ekonomik bilgilerin sözdizimi, anlamsal ve pragmatik düzeyleri

Bu bilgi miktarının ölçüsü, nesneye yönelik anlamsal tutumu ifade etmeyen kişisel olmayan bir bilgi ile çalışır. Sözdizimi seviyesi, bilgi sunma, aktarma hızı ve işleme, bilgi sunum kodlarının boyutunu sunma medya türünü ve yöntemini dikkate alır.

Veri hacmi (V.), kelimenin bir mesaj bilgisi olarak veya mesajı herhangi bir değişiklik yapmadan kaydetmek için gereken bir bellek hacmi olarak teknik anlamında anlaşılmaktadır.

Bilgi hacmi içinde ölçülür bit. ve mesajın kodlandığı ikili rakamın ("0" ve "1") sayısına eşittir.

Bilgisayar uygulamasında, "bit" kelimesi de bellek ölçümü birimi olarak kullanılır. 1 bitlik boyutunda bir bellek hücresi iki durumda ("Etkin" ve "Kapalı") ve bir ikili hane (0 veya 1) yazılabilir. Bitin çok küçük olduğu açıktır, bu nedenle, birden fazla değer tutulurlar. Bilgi ölçümünün ana birimidir bayt. 1 bayt 8 bittir. 1 baytın hücre boyutunda, 8 ikili rakamı yerleştirebilirsiniz, yani bir patikada 256 \u003d 2 8 farklı sayı saklayabilirsiniz. Daha fazla bilgi hacmini ölçmek için, bu tür değerler kullanılır:

Örnek 1.Kilobayt, megabayt veya gigabayt konusundaki bilginin ne kadar bilgi sahibi olabileceği bir fikre sahip olmak önemlidir.

· İkili metin kodlamasıyla, her harf, noktalama işaretleri, bir boşluk 1 bayt işgal eder.

· Orta formatın sayfasında, yaklaşık 50 satır, her satırda yaklaşık 60 karakter, bu nedenle, tamamen doldurulmuş sayfanın 50 x 60 \u003d 3000 bytes ≈3 kilobayt birimine sahiptir.

· Orta formatın tamamı ≈ 0.5 megabayt gerektirir. Dört sayfalık gazeteden bir numara 150 kilobayt. Bir kişi bir mola olmadan günde 8 saat konuşursa, 70 yılda yaklaşık 10 gigabayt bilgi hakkında konuşacaktır.

· Bir siyah ve beyaz çerçeve (her noktada 32 parlaklık dereceli) yaklaşık 300 KB bilgi içerir, yaka çerçevesi yaklaşık 1 MB bilgi içerir.

· Saniyede 25 kare frekansı ile 1.5 saat süren televizyon filmi - 135 GB.

Bilgi Sayısı Sözdizimsel düzeyde sistemin entropisi kavramı ile belirlenir.

Tüketicinin, α sistemiyle ilgili bazı ön (bir priori) bilgisine sahip olduğunu varsayalım. Cehaletin sistemle ilgili ölçüsü, H (α) işlevidir. entropi Aynı zamanda sistem durumunun belirsizliğinin bir ölçüsü olarak hizmet veren sistemler.

Belirli bir mesaj aldıktan sonra, alıcı, bir priori cehaletini azaltmış olan bazı ek bilgileri (α) satın aldı, böylece sistemin durumunun belirsizliği β (α) oldu.

Ardından, i β (a) ξ bilgi miktarı β mesajında \u200b\u200belde edilen sistem olarak belirlenir.

İ β (a) \u003d h (a) -h β (α).

şunlar. Bilgi miktarı, sistem durumunun belirsizliğini değiştirerek (azalan) ölçülür. Nihai belirsizlik h β (α) sıfıra itiraz ederse, ilk eksik bilgi tam bilgi ve i β (α) \u003d H (α) olan bilgi miktarı ile değiştirilecektir. Başka bir deyişle, N (A) sisteminin entropisi, eksik bilgilerin bir ölçüsü olarak kabul edilebilir.

Shannon formülüne göre, olası durumlara sahip olan sistemin H (α) entropisi, şunlara göre eşittir:

p, sistemin I-M durumunda olduğu olasılığıdır. Sistemin tüm durumları eşit derecede eşit olduğunda durum için, yani Olasılıkları p i \u003d, entropisi oranla belirlenir

Misal 2. Genellikle, bilgiler belirli bir sayı sisteminde sayısal kodlar tarafından kodlanır, özellikle de bilgisayarda bilgi sunarken bu doğrudur. Doğal olarak, farklı sayı sistemlerinde aynı sayıda deşarj, bir ilişki olarak gösterilebilecek, görüntülenen nesnenin farklı sayıda durumunu iletebilir.

n, N, her türlü görüntülenen durumun sayısıdır;
m, sayı sisteminin temelidir (alfabede kullanılan çeşitli karakterler);
N-numarası deşarj (karakterler) mesajda.

N-deşarj mesajının, çeşitli karakterleri kullanarak iletişim kanalı üzerinden iletildiğini varsayalım. Her türlü kod kombinasyonunun sayısı n \u003d m, daha sonra bunlardan herhangi birinin eşit olasılık olacağından, mesajın alınması sonucu abone tarafından edinilen bilgi sayısı

I \u003d log n \u003d n log m, Hartley Formula'dır.

M'yi alırsanız, o zaman logaritmanın tabanı olarak i \u003d n. Bu durumda, bilgi miktarı (Mesaj içeriğinin abonesi tarafından öncelikli bir cehaletin tamamlanmasına tabi), iletişim kanalı aracılığıyla elde edilen, I \u003d v D verilerinin hacmine eşit olacaktır.

En yaygın kullanılan ikili ve ondalık logaritmalar. Bu durumlarda ölçüm birimleri sırasıyla olacaktır. bit ve dit.

Katsayısı (güç) bilişim (özlü) mesajın, bilgi sayısının veri hacmine oranıyla belirlenir, yani.

Y artırılarak, sistemdeki bilginin (veri) dönüşümü üzerindeki çalışma miktarı azalır. Bu nedenle, bilgiyi özel olarak optimal kodlama yöntemlerinin geliştirileceği bilgileri artırmaya çalışırlar.

İş bitimi -

Bu konu bölüme aittir:

Ders 1. Giriş. Bilişim kavramı

Bilgisayar bilimi yapısı .. geniş bir anlamda bilişim, çeşitli birliğin birliğidir. Bilişim dar bir anlamda, teknik araçların üç birbiriyle ilişkili parçasından oluşan olarak temsil edilebilir.

Bu konuda ek materyallere ihtiyacınız varsa veya aradıklarını bulamadıysanız, çalışma tabanımızı aramayı kullanmanızı öneririz:

Elde edilen malzeme ile ne yapacağız:

Bu malzeme sizin için faydalı olduğu ortaya çıktıysa, sosyal ağ sayfanıza kaydedebilirsiniz:

Cıvıldamak

Bu bölümün tüm temaları:

Bilişim kavramı
Bilişim terimi 60'larda ortaya çıktı. Fransa'da, elektronik bilgi işlem makinelerini kullanarak bilginin otomatik işlenmesinde bulunan alanın adı için. Fransızca

Bilgi toplumu
Bilgi Kültürü - Bilgisayarla çalışma ve bilgisayar bilgisi teknolojisini elde etmek, süreç ve iletmek için bilgi ile çalışabilme yeteneği, modern

Bilgi Hizmetleri Pazarının Geliştirilmesi Tarihi
50'li yılların ortalarından. Sürdürülebilir bir bilgi hizmetleri pazarının oluşumu başladı. Bilgi hizmetlerinin ana tedarikçileri: Akademik, profesyonel ve bilimsel bilgi hizmetleri

Bilgi, mesajlar, sinyaller
Madde ve enerji ile birlikte bilgi, dünyamızın birincil kavramıdır ve bu nedenle katı bir anlamda belirlenemez. Biri, örneğin aşağıdaki gibi temel özelliklerini listeler:

Anlamsal bilgi ölçüsü
Bilginin anlamsal içeriğini ölçmek için, yani. Anlamsal düzeydeki miktarları, en fazla tanınma, bilgilerin semantik özelliklerini ortak girişimle bağlayan Theusausuri Ölçüsü tarafından alındı.

Bilginin pragmatik ölçüsü
Bu önlem, verilen zincirin kullanıcısını elde etmek için bilgi (değer) kullanışlılığını belirler. Bu önlem aynı zamanda bu bilgilerin kullanımının özelliklerinden dolayı göreceli değerdir.

Bilginin kalitatif özellikleri
Bilgi kullanımının olasılığı ve verimliliği, bu tür temel tüketici kalitesi göstergelerinden kaynaklanmaktadır, temsilci, anlamlanabilirlik, yeterli

Kodlama Metin Bilgileri
Halen, bir bilgisayar kullanan kullanıcıların çoğu, sembollerden oluşan metin bilgilerini ele alır: harfler, sayılar, noktalama işaretleri vb. Geleneksel olarak, TV için

Grafik Bilgilerini Kodlama
Grafik bilgisi iki şekilde gösterilebilir: Analog veya ayrık. Resimli tuval, rengi sürekli değişir - bu ne zaman

Raster görüntü
Bir büyüteç yardımı ile, örneğin gazeteden, belirli bir paternin oluşturduğu en küçük noktalardan oluştuğunu görebilirsiniz. Fransa'da 19 ve

Model CMYK.
Bu modelin temeli, çıkarılan renk üremesidir (yansıtıcı nesnelerin özelliği). Ana renklerin her biri ek renge uygun şekilde konur (ana için tamamlayıcı)

Grafik modları
Birkaç renk grafik gösterimi modu vardır: · Tam renkli (gerçek renk) - Bileşenlerin her birinin parlaklığını kodlamak için 256 değer (sekiz ikili deşarj) kullanın

Vektör ve fraktal görüntü
Vektör görüntüsü, temel segmentlerden ve yaylardan oluşan bir grafik nesnesidir. Görüntünün temel elemanı çizgidir. Herhangi bir nesne gibi, var

Ses bilgisini kodlama
Söylentiler için, bir kişi, 16 Hz ila 20 KHz aralığında bir yerde bir frekansa sahip olan elastik dalgaları algılar (saniye başına 1 Hz - 1 salınım). Buna uygun olarak, frekansları l olan herhangi bir ortamda elastik dalgalar

Dijital Analog ve Analog Dijital Ses Bilgisi Dönüştürme
Bir mikrofon kullanarak ses dalgaları bir analog değişken elektrik sinyaline dönüşür. Analog-to-dijital dönüştürücüye (ADC) girer - sinyali dijital olarak çeviren bir cihaz

Örnekleme parametreleri
Frekans - Saniyede analog sinyalin genliğinin ölçümlerinin miktarı. Segment frekansı, en üst yüzün frekansının iki katından fazla geçmezse

Bilgileri sıkıştır
Kodlama, üç büyük gruba ayrılır - sıkıştırma (etkili kodlar), gürültüye dirençli kodlama ve şifreleme. Bilgileri sıkıştırmak için tasarlanmış kodlar, sırayla,

Kayıpsız sıkıştırma
Bilgi kodlamasını sıkıştırmanın en kolay yollarından biri. Bir dizi tekrarlayan değerin bu şemasına göre (örneğin, sayı) tek değerlerle değiştirilir.

Bilgi kaybı ile sıkıştırma
Grafik görüntüleri paketlemek için kullanılır. Bu yöntem, insanın görüntü algısının özelliklerine dayanmaktadır. İnsan gözü parlaklığı için renk bilgisi daha önemlidir

Bilgi Devreleri
Medeniyetin gelişimi tarihinde, birkaç bilgi devri, bilgi işlem alanındaki radikal değişikliklerden dolayı sosyal ilişkilerin dönüşümleri ortaya çıkmıştır. Bu üretim öncesi sonuçların sonucu

Bilgi sistemi kavramı
Sistem altında, aynı anda tek bir bütün olarak kabul edilen herhangi bir nesneyi anlar ve çözünür unsurların hedeflerine ulaşmanın çıkarlarında birleştirilir. Sistemler

Bilgi sistemlerinin geliştirilmesinin aşamaları
Bilgi sistemlerinin gelişmesinin geçmişi ve farklı dönemlerde kullanımlarının amacı Tablo 1'de sunulmaktadır: Tablo 1. Bilgi sistemlerinin kullanımına yaklaşımın değiştirilmesi

İçindeki işlemler.
Herhangi bir değerin IC'nin çalışmasını sağlayan işlemler, koşulsuz olarak bir şema olarak temsil edilebilir. IP bloklardan oluşur: · Harici veya dahili kaynaklardan bilgi girme;

Bilgi Sistemi Yapısı
IP'nin genel yapısı, uygulama kapsamından bağımsız olarak bir subsistem seti olarak kabul edilebilir. Böylece, herhangi bir IP'nin yapısı aşağıdaki gibi gösterilebilir.

Eskiden fırsat.
Çünkü oxtolette oldukları ve yenilendikleri oldukça doğaldır. Misal. Bilgisayar Merkezi'ndeki büyük bir bilgisayarda toplu işleme programlarının teknolojisini değiştirmek için teknolojiler geldi

Metodoloji kullanıyor
Bilgisayar Bilgi İşlem Merkezleri hakkındaki bilgilerin merkezi işlenmesi, tarihsel olarak kurulan ilk teknolojiydi. Büyük Bilgi İşlem Merkezleri (HC) Kollektif Kullanımı

Bazı bilgisayarların komutları sistemi, bu bilgisayarın gerçekleştirebileceği bir dizi komuttur.
Bilgisayar tarafından yürütme için önerilen komutların dizisi programa çağrılır. Modern bilgisayarların çeşitliliğine rağmen, yapıları ortak mantığa dayanır.

Temel PC Blokları ve Anlamları
İncir. Kişisel bilgisayar mikroişlemcisinin yapısal diyagramı (MP). Bunlar merkezi

Lastik uzantıları
ISA Tire (Endüstri Standart Mimarisi-Endüstriyel Standart Mimarlık) - 16 bit Veri Otobüsü ve 24 bit Adres Otobüsü, 10 MHz çalışma frekansı, ancak yapabiliriz

Yerel lastikler
Yerel lastikler doğrudan MP veriyoluna bağlanır, MP'nin saat frekansında çalışır ve MP cihazlarına göre bazı yüksek hızlı harici ile iletişime geçer: Ana ve dış görev.

MP'nin amacı ve türleri
MP aşağıdaki işlevleri gerçekleştirir: · OP'den komutların okunması ve şifresini çözme; · OP ve WC adaptör kayıtlarından veri okumak; · Adaptörlerden gelen istek ve komutların resepsiyonu ve işlenmesi

Mp yapısı
Mikroişlemciler iki bölümden oluşur: · Birkaç adres kayıt hariç, UU, ALU ve MPP'leri içeren ameliyathane; · MPP adres kayıtlarını içeren arayüz,

Ön bellek
Nakit belleği, OP ve MP arasında bir tampon olan ve operasyonların hızını artırmaya izin veren yüksek hızlı bir bellekdir. Önbellek bellek kayıtları kullanıcı için mevcut değildir; Dolayısıyla "nakit" adı

OP'nin fiziksel yapısı
OP RAM ve ROM, yani RAM ve ROM içerir. RAM, bilgiyi (programlar ve veriler) doğrudan bilgisayarın geçerli aşamasına katılmak için tasarlanmıştır.

OP mantık yapısı
Bin yakalı RAM bölgesinin dağılımı, Şekil 2'de gösterilmiştir. 3.4. Tüm opin mantıksal yapısı, Şekil 2'de gösterilmiştir. 3.5. Her bir bellek hücresinin kendine özgü (diğerlerinden farklı) adresine sahiptir.

Dış hafızanın disk sürücüleri
Diskteki bellek aygıtları doğrudan erişimi olan cihazlara aittir. Diskin herhangi bir kısmına hızlı erişim sağlanır: · Diskin hızlı dönüşü (esnek - yaklaşık 300 rpm, zor - Tamam)

Video çekirdek cihazları
Video terminali bir video monitör (ekran) ve bir video denetleyicisinden (adaptör) oluşur. Video denetleyicileri PC sistem biriminin bir parçasıdır (maternal konektöre takılı video kartında bulunur)

Yazıcılar
Yazıcılar (yazdırma cihazları), bilgi ASCII kodlarını, onlara karşılık gelen grafik sembollerine dönüştüren bir bilgisayardan veri çıkışı için cihazlardır (harfler, sayılar, işaretler vb.) Ve sabitleme

Tarayıcılar
Tarayıcı, bilgisayar bilgilerindeki doğrudan bir kağıt belgesinden bir giriş cihazıdır. Metinler, şemalar, çizimler, grafikler, fotoğraflar ve diğer grafik bilgileri girebilirsiniz. Tarayıcılar ağırlığı

Superevm
Süper e-posta, saniyede yüz milyonlarca - on milyarlarca işlem hızı olan güçlü çok işleme makineleri içerir. Superem 2000 G'nin tipik modeli var

Taşınabilir bilgisayarlar
Taşınabilir bilgisayarlar - kişisel bilgisayarların hızlı büyüyen alt sınıfı. Uzmanlara göre, 1998'de, kullanıcıların% 50'sinden fazlası taşınabilir makineleri kullanacak ve

Bilgi Transfer Süreci
Herhangi bir iletişim şebekesi aşağıdaki bileşenleri içermelidir: Verici, İletim, Alıcı. Verici - Veri kaynağı olan bir cihaz.

Abone bilgisayarların etkileşimi biçimleri
Abone bilgisayarlar arasındaki aşağıdaki temel etkileşim biçimleri vardır. 1. Terminal-Uzaktan İşlem - Abone bilgisayarlarından birinin bir terminalinden işlem için temyiz başvurusunda bulunur.

Açık sistemlerin etkileşimi modeli
Ağ ve ağların üreticilerinin manifoldları, çeşitli mimarilerin ağlarını birleştirme sorunu oluşturdu. Bunun için bir açık sistem mimarisi modeli geliştirilmiştir. Açık

Bilgisayar Ağ Protokolleri
Ağ hakkında bilgi alışverişinde bulunurken, açık sistemlerin etkileşimi modelinin her bir seviyesi başlığına yanıt verir, yani modelin tek satır seviyeleri arasında çeşitli abo arasında etkileşim var.

Yerel Bilgi İşlem Ağları
Herhangi bir bilgisayar ağının temel amacı, BT kullanıcılarına bağlı bilgi ve bilgi işlem kaynaklarının sunulmasıdır. Bu açıdan, LAN bir kepçe olarak kabul edilebilir.

Ana Topoloji Lan
LAN Topolojisi, ağ düğümlerinin bağlantılarının ortalama geometrik diyagramıdır. Güneş, bir dizi düğüm olarak görülebilir - doğrudan bağlı cihazlar

Fiziksel Şanzıman Çarşamba Lan
Fiziksel Şanzıman Orta LAN üç tip olarak gösterilebilir. 1. Bükülmüş buhar. İki yalıtımlı telden oluşur, kendi aralarında iade edilir. Kablolama büküm etkileri azaltır

Çevre iletmek için erişim yöntemleri
Verici orta erişim yöntemi, ağ düğümlerinin ağ kaynağına erişebileceği bir dizi kural sunan bir yöntemdir. İki ana sınıf var

LAN'ın birleştirilme yöntemleri
LAN'ın çeşitli birleştirilmesinin çeşitli yöntemlerinin kullanım nedenleri aşağıdaki gibidir: LAN'ın teknik özellikleri tükenmiştir, başka bir LAN oluşturmak, yeni kullanıcıları birbirine bağlamak ve zaten mevcut l ile birleştirilmesi gerekir.

Global Internet ağı
İnternet, bireysel ağları birleştiren bir ağdır. İnternetin mantıksal yapısı, kendi sanal alanı olan bir tür sanal ilişkidir. Ana BS

Sistem yazılımı
Sistem Yazılımı - Bilgisayarın ve bilgi işlem ağlarının çalışmasını sağlamak için bir program ve yazılım paketi kümesi. Sistem Sistemi Sistemi: · Bir çalışma ortamı oluşturmak

Programlama Teknolojisi Toolkit
Programlama Technology Toolkit, programlar geliştirmek için programlar sunar ve takım geliştirme olan uzman bir yazılım içerir. Bu sınıfta

Uygulamaların paketleri
Uygulamalı yazılım, işlevsel görevleri çözmek için bir yazılım aracı olarak hizmet vermektedir ve en çok sayıda yazılım sınıfıdır. Bu sınıf, bilgi işlemi yapan yazılım ürünlerini içerir.

Yazılım Koruması
Yazılımın Korunması Aşağıdaki hedefleri takip ediyor: · Programlara veya kasıtlı yıkımlarına ve hırsızlığına yetkisiz erişimin kısıtlanması; · İzinsiz kopya hariç

Bilginin anlamsal içeriğini ölçmek için, yani. Anlamsal düzeydeki miktarları, en fazla tanıma, bilginin anlamsal özelliklerini kullanıcının alınan bir mesaj alma yeteneği ile bağlayan Thesaousurus ölçüsünü aldı. Bunun için kavramı kullanır thesaurus kullanıcısı.

Eşbukat - Bu, kullanıcının sahip olduğu veya sistemin sahip olduğu bir dizi bilgidir.

Bilginin anlamsal içeriği arasındaki ilişkiye bağlı olarak S. ve kullanıcı theusarus S P. Anlamsal bilgi değişikliği sayısı Ben,kullanıcı tarafından algılanan ve onun eş anlamlılarında geleceğine dahil edildi. Böyle bir bağımlılığın doğası Şekil 22'de gösterilmiştir. Anlamsal bilgi sayısı olduğunda iki sınırlayıcı vakayı düşünün Ben C. 0'a eşit:

için S p 0 Kullanıcı algılamıyor, gelen bilgileri anlamıyor;

için Sp; Kullanıcı her şeyi bilir, gelen bir bilgiye ihtiyaç duymaz.

İncir. 2.2. Anlamsal bilgi sayısının bağımlılığı. Tüketici tarafından, eşiğinden algılandı IC \u003d F (SP)

Maksimum anlamsal bilgi sayısı Ben C.tüketici, anlamsal içeriğini koordine ederken kazanır. S. Onun eş anlamlısı ile S p (s p = S P. OPT) Gelen bilgi kullanıcının ve daha önce bilinmeyen (eş anlamlılarında bulunmadığı) bilgi için anlaşılabilir olduğunda.

Sonuç olarak, mesajdaki anlamsal bilgilerin sayısı, kullanıcının kazandığı yeni bilgi sayısının görecelidir. Aynı mesaj, yetkin bir kullanıcı için anlamsal bir içeriğe sahip olabilir ve kullanıcı yetersizliği için anlamsız (anlamsal gürültü) olabilir.

Bilginin anlamsal (anlamlı) bir yönünü değerlendirirken, değerlerin koordinasyonu için çaba göstermek gerekir. S. ve S p.

Anlamsal bilgi sayısının göreceli önlemi anlamlılık katsayısıdır. İLEanlamsal bilgi sayısının hacmine oranı olarak tanımlanır:

Bilginin pragmatik ölçüsü

Bu önlem, kullanıcının hedefine ulaşmak için bilgi (değer) kullanışlılığını belirler. Bu önlem aynı zamanda bu bilgileri belirli bir sistemde kullanmanın özelliklerinden kaynaklanan göreceli değerdir. Bilginin değeri, hedef fonksiyonun ölçüldüğü aynı birimlerde (veya bunlara yakın) ölçülmesi tavsiye edilir.

Örnek 2.5. Ekonomik sistemde, bilginin pragmatik özellikleri (değer), bu bilgilerin sistemini kontrol etmek için bu bilgilerin kullanımıyla elde edilen işleyişin ekonomik etkisindeki artışla belirlenebilir:

İnb (g) \u003d p (g / b) -p (g),

nerede İnb (g) - G kontrol sistemi için B bilgilerinin içeriği,

P (g) -Areten G Kontrol Sisteminin İşleyişinin Beklenen Ekonomik Etkisi ,

P (g / b) - G sisteminin çalışmasının beklenen etkisi, B mesajında \u200b\u200bbulunan bilgilerin kontrol etmek için kullanılacaktır.

Tanıtılan bilgi önlemlerini karşılaştırmak için Tablo 2.1'de sunulacaktır.

Tablo 2.1. Ölçme Bilgisi ve Örnekler Birimleri

Bilgi kalitesi

Bilgi kullanmanın olasılığı ve verimliliği, bu tür ana tüketicilerden kaynaklanmaktadır. kalite göstergeleri, Temsilcilik, içerik, yeterlilik, kullanılabilirlik, uygunluk, zaman aşımı, doğruluk, doğruluk, istikrar olarak.

• Temsil edilebilirlik Bilgi, nesnenin özelliklerini yeterince yansıtmak için seçiminin ve oluşumunun doğruluğu ile ilişkilidir. Buradaki en önemli şey:

• asıl konseptin formüle edildiği temelinde kavramın doğruluğu;

• görüntülenen fenomenin temel özellikleri ve bağlantıları seçiminin geçerliliği.

• Bilgi temsilciliğinin ihlali, temel hatalara yol açar.

• İçerik bilgi, mesajdaki anlamsal bilgilerin işlendiği verilerin hacmine oranına eşit anlamsal kapasiteyi yansıtmaktadır. C \u003d IC / VD.

Bilgi içeriğinde bir artışla, bilgi sisteminin anlamsal bant genişliği büyüyor, çünkü aynı bilgilerin bir kısmını elde etmek için daha az miktarda veriyi dönüştürmek gerekiyor.

Yansıtıcı bir anlamsal yönüyle anlam katsayısı ile birlikte, sözdizimsel bilgi sayısının (Shannon tarafından) veri hacmine oranı ile karakterize edilen bilgi içeriğinin katsayısı ile birlikte. Y \u003d i / vd.

• Yeterlilik (dolgunluk) Bilgi, minimum, ancak doğru çözelti bileşimini (göstergeler kümesi) almak için yeterli olduğu anlamına gelir. Bilgi eksiksizliği, anlamsal içerik (anlamsal) ve pragmatik ile ilişkilidir. Nasıl eksik, yani Kabul edilen uygun kararlar için yeterli olmayan ve gereksiz bilgiler, kullanıcı tabanlı çözümlerin verimliliğini azaltır.

• Kullanılabilirlik Kullanıcı algısına ilişkin bilgiler, hazırlık ve dönüşümü için ilgili prosedürlerin uygulanması ile sağlanır. Örneğin, bilgi sisteminde, bilgiler uygun ve kullanıcı dostu bir forma dönüştürülür. Bu, özellikle ve anlamsal formunu kullanıcının eş anlamlılarıyla koordine ederek elde edilir.

• İlgi Bilgi, kullanım sırasında kontrol için bilgilerin değerini koruma derecesi ile belirlenir ve özelliklerdeki değişikliklerin dinamiklerine ve bu bilgilerin ortaya çıktığı zaman aralığına bağlıdır.

• Zaman aşımı Bilgi, görevi çözmek için zamanla tutarlı olan öngörülen zamandan daha sonra alındığı anlamına gelir.

• Doğruluk Bilgi, nesnenin gerçek durumuna, işlem, fenomen vb. İçin elde edilen bilgilerin yakınlığı ile belirlenir. Dijital kod tarafından görüntülenen bilgiler için, Dört Sınıflandırma Doğruluk Kavramı bilinmektedir:

• alt kategori numarasının biriminin değeri ile ölçülen resmi doğruluk;

• sadakat, saydamın, sayısının son deşarjının değerinin değeri ile belirlenen gerçek doğruluk;

• belirli çevresel işleme koşullarında elde edilebilecek azami doğruluk;

• göstergenin işlevsel amacıyla belirlenen gerekli doğruluk.

Güvenilirlik Bilgi, mevcut mevcut nesneleri gerekli doğrulukla yansıtacak şekilde tespit edilir. Bilginin güvenilirliği, gerekli doğruluk olasılığı ile ölçülür, yani. Parametre tarafından görüntülenen bilgilerin, gerekli doğruluk içinde bu parametrenin gerçek değerinden farklı olma olasılığı.

Sürdürülebilirlik Bilgi, gerekli doğruluğu ihlal etmeden kaynak verilerindeki değişikliklere cevap verme yeteneğini yansıtmaktadır. Bilginin kararlılığı, temsilcilik, seçimi ve oluşumu için seçilen metodolojiye bağlıdır.

Sonuç olarak, bu bilgi kalitesi parametrelerinin temsili, anlamlanabilirlik, yeterlilik, kullanılabilirlik, istikrar, metodolojik bilgi sistemlerinin metodolojik düzeyinde belirlendiği belirtilmelidir. İlgi, zaman aşımına, doğruluğunun ve güvenilirliğin parametreleri de metodolojik düzeyde daha büyük bir ölçüde neden olur, ancak değerleri, öncelikle güvenilirliğini, sistemin çalışmasının doğasını önemli ölçüde etkiler. Bu durumda, alaka düzeyinin parametreleri ve doğruluğunun parametreleri, zamanında ve güvenilirlik parametreleri ile buna göre sağlam bir şekilde bağlanır.

Konu 2. Bilgisayardaki Bilgilerin Sunum ve İşlenmesi Temelleri

Edebiyat

1. Ekonomide Bilişim: Eğitim / Ed. B.E. Odintsova, A.N. Romanova. - M.: Üniversite ders kitabı, 2008.

2. Bilişim: Temel Kurs: Eğitim / Ed. S.V. Simonovich. - SPB .: Peter, 2009.

3. Bilişim. Genel Kurs: Eğitim / Sowt.: A.N. Guda, MA Buttakova, n.m. Nevitailo, A.V. Chernov; Toplamın altında. ed. İçinde ve. Kolesnikova. - m.: Dashkov ve K, 2009.

4. Ekonomistler için Bilişim: Ders Kitabı / Ed. Matyushka v.m. - m.: İnfra-m, 2006.

5. Ekonomik Bilişim: Bilgi sistemlerinin ekonomik analizine giriş. - m.: Infra-M, 2005.

Bilgi önlemleri (sözdizimsel, anlamsal, pragmatik)

Bilgileri ölçmek için çeşitli yaklaşımlar kullanılabilir, ancak en büyük dağıtımı aldılar. istatistiksel (olasılıksal), anlamsal ve P. ragmatik Yöntemler.

İstatistiksel (Olasılıksal) Bilgi ölçüm yöntemi, 1948'de K. Shannon tarafından geliştirilmiştir; bu, bilgi edinme sonucu alınan sistemin durumunun belirsizliğinin bir ölçüsü olarak dikkate alınacak bilgi miktarını önermiştir. Kantitatif olarak belirgin belirsizlik isim entropiyi aldı. Belli bir mesaj aldıktan sonra, gözlemci sistem hakkında ek bilgi edinmiştir. X,bu belirsizlik azaldı. Ek olarak, elde edilen bilgi miktarı aşağıdaki şekilde tanımlanır:

nerede - sistem hakkında ek bilgi miktarı H.Mesaj formuna kayıtlı;

İlk Belirsizlik (Entropi) Sistemi X.;

Sonlu belirsizlik (entropi) sistemi Xmesajı aldıktan sonra geliyor.

Eğer sistem X. numarası olan ayrık devletlerden birinde olabilir n.ve her birinde sistemi bulma olasılığı eşittir ve tüm devletlerin olasılıklarının toplamı birine eşittir, entropi Shannon'un formülü ile hesaplanır:

nerede - X sisteminin entropisi;

fakat - Bilgi ölçümü birimini belirleyen logaritmanın tabanı;

n. - Sistemin yerleştirilebileceği durumların (değerlerin) sayısı.

Entropi değeri pozitiftir ve olasılık her zaman bir birimden daha azdır ve logaritmaları negatiftir, bu nedenle K. Formula'daki eksi belirtisi. Stonnon entropiyi pozitif hale getirir. Böylece, aynı entropi bilgi ölçüsü için kabul edilir, ancak zıt işaretiyle.

Bilgi ve entropinin ilişkisi aşağıdaki gibi anlaşılabilir: bilgi edinmek (artışı) eşzamanlı olarak cehalet veya bilgi belirsizliğinde bir düşüş anlamına gelir (entropi)

Böylece, istatistiksel yaklaşım, Mesaj görünümünün olasılığını dikkate alır: daha fazla bilgilendirici olma olasılığı daha düşük olan, yani. Beklenenden daha az. Etkinlikler eşitse, bilgi miktarı maksimum değere ulaşır.

R. Hartley, bilgi ölçmek için aşağıdaki formülü sundu:

I \u003d log2n. ,

nerede n. - Eşdeğer olayların sayısı;

BEN. - Birinin oluşumu hakkında bir mesajdaki bilgilerin ölçülmesi n. Etkinlikler

Ölçüm bilgisi hacminde ifade edilir. Çoğu zaman, bu, bilgisayar hafızasının hacmi ve iletişim kanalları aracılığıyla iletilen veri miktarı ile ilgilidir. Ünite, belirsizliğin iki kez azaldığı bu tür bir bilgi birimi kabul etti, böyle bir bilgi birimi seçildi. bit .

Bir doğal logaritma (), Hartley Formula'daki logaritmanın temeli olarak kullanılıyorsa, bilgilerin ölçülmesi birimidir. nat (1 bit \u003d ln2 ≈ 0.693 nat). Bir numara 3 logaritma temeli olarak kullanılırsa, o zaman tripEğer 10, sonra - dIT (Hartley).

Uygulamada, daha sık daha büyük bir birim uygular - bayt(bayt) sekiz parçaya eşit. Böyle bir birim seçilir, çünkü onunla birlikte, bilgisayar klavye alfabesinin 256 karakterinden herhangi birini kodlayabilirsiniz (256 \u003d 28).

Baytlara ek olarak, bilgi yarım-by-catch (2 bayt), kelime (4 bayt) ve çift kelime (8 bayt) ile ölçülür. Daha büyük bilgi birimleri bile yaygın olarak kullanılmaktadır:

1 Kilobyte (Krib - kilobyte.) \u003d 1024 byte \u003d 210 bayt,

1 megabayt (MB - megabayt) \u003d 1024 kb \u003d 220 bayt,

1 GIGABYTE (GBB - gigabayt.) \u003d 1024 MB \u003d 230 bayt.

1 Terabayt (Tbait - teraste.) \u003d 1024 GB \u003d 240 bayt,

1 Peterable (PBB - petabayt) \u003d 1024 TB \u003d 250 bayt.

1980 yılında, Rus matematikçi Y. Manin, kuantum bir bilgisayar oluşturma fikrini sundu ve bu nedenle böyle bir bilgi birimi olarak ortaya çıktı. küba (kuantum biti, ısınma ) - Kuantum Bit - Kuantum ortamını kullanarak bir bilgisayarın teorik olarak mümkün olan bir bilgisayarın teorik olarak mümkün olduğunda bellek ölçüm ölçümünü ölçün, örneğin elektronlar döndürür. Qubit, iki farklı değer ("0" ve "1") ve birkaç olası kombinasyona sahip olan iki ana döner durumun normalleştirilmiş kombinasyonlarına karşılık gelir. Böylece, 32 Küba yaklaşık 4 milyar durumu kodlayabilir.

Anlamsal yaklaşım. Verilerin miktarını belirlemek gerekirse, sözdizimi ölçüsü yeterli değildir, ancak gerekli bilgi sayısı. Bu durumda, anlamlı bilginin anlamlı tarafını belirlemenizi sağlayan anlamsal özellik göz önünde bulundurulur.

Bilginin anlamsal içeriğini ölçmek için, alıcının eş anlamlılarını (tüketici) kullanmak mümkündür. Bir TheUSAUSURI yöntemi fikri N. kazanan tarafından önerildi ve yerli bilim adamımız tarafından geliştirildi. Schreder.

Eşbukat aranan bilgi kümesibu bilgilerin bir alıcısı var. Tsuorusa'nın alınan mesajın içeriğiyle korelasyonu, belirsizliği ne kadar azalttığını öğrenmemize izin verir ..

Alıcının eş anlamından gelen mesajın anlamsal bilgi miktarının bağımlılığı

Programın bağımlılığına göre, herhangi bir eş anlamlıların bir kullanıcının yokluğunda (alınan mesajın özü, yani, \u003d 0) veya bunun sonucu olarak değişmeyen bu tür Aezaurus'un varlığını Mesajın alınması (), anlamsal bilgi hacmi sıfıra eşittir. Optimum, anlamsal bilgilerin hacminin maksimum () olacağı bu tür aseuser () olacaktır. Örneğin, alınan mesajdaki anlamsal bilgiler yabancı yabancı dil sıfır olacakAncak aynı durum durumunda olacak mesaj artık haber değilse, Kullanıcı zaten bilindiğinden beri.

Pragmatik ölçü bilgi yararını belirler Hedeflerinin tüketicisine ulaşılmasında. Bunu yapmak için, daha önce hedefi elde etme olasılığını belirlemek ve mesajı aldıktan sonra bunları karşılaştırmak yeterlidir. Bilginin değeri (A.A. Kharkevich) Formül tarafından hesaplanır:

mesajı almadan önce hedefe ulaşma olasılığı nerede;

Mesajın alındığı hedef alanının gerçekleştirilmesi olasılığı;

Bilgi sayısı ve kalitesi

Bilgi Problem Sorunları

Bilgi işlemlerini uygularken, bilgi her zaman uzayda ve zamana, bilgi kaynağından alıcıya (alıcıya) sinyalleri kullanarak aktarılır. Sinyal - Fiziksel işlem (fenomen), gözlem nesnesinin olay veya durumunda bir mesaj (bilgi) taşıyan.

İleti- bilgi sunumu, iletmek için kullanılan bir işaret kümesi (semboller) şeklinde.

Göstergebilimin bakış açısına göre belirtilen işaretlerin bir kısmı olarak mesaj, işaretlerin ve ikonik sistemlerin özellikleri ile ilgili bilim, üç seviyede incelenebilir:

1) sözdizimselmesajların iç özelliklerinin göz önünde bulundurulduğunda, yani bu karakter sisteminin yapısını yansıtan işaretler arasındaki ilişki.

2) anlamsalİşaretler ve onlar tarafından belirtilen nesneler arasındaki ilişki, eylemler, nitelikler, yani, mesajın anlamsal içeriği, bilgi kaynağına karşı tutumu;

3) pragmatikmesaj ile alıcı arasındaki ilişkiler kabul edilirse, yani mesajın tüketici içeriği, alıcıya tutumu.

Sorunlar sözdizimsel seviyebina bilgi sistemlerinin teorik temellerinin oluşturulmasıyla ilgili olarak. Bu seviyede, mesajların alıcısına teslimat sorunlarını bir dizi işaret olarak görüyoruz, medya türünü ve bilgi sunma yöntemini, transfer hızı ve işleme, bilgi sunum kodlarının boyutunu göz önünde bulundururken, Bu kodların vb. Dönüşümünün güvenilirliği ve doğruluğu, mesajların anlamsal içeriğinden ve hedef hedeflerinden tamamen özetler. Bu seviyede, yalnızca sözdizimsel konumlardan göz önünde bulundurulan bilgiler genellikle veriler denir, çünkü anlam tarafı önemli değil.

Sorunlar anlamsal seviyeformalizasyon ile ilişkili ve bulaşan bilgilerin anlamını dikkate alarak, nesnenin nesnesinin ve nesnenin kendisinin uygunluğunun derecesini belirleme. Bu seviyede, bilgiyi yansıtan bilgilerle analiz edilir, anlamsal iletişim, kavramlar ve gönderim oluşturulur, anlam algılanır, bilgi içeriği tespit edilir, genellemesi gerçekleştirilir.

Pragmatik düzeydebu bilgiyi tüketici tarafından elde edip kullanmanın sonuçları ile ilgileniyorsunuz. Bu seviyenin sorunları, hedefine ulaşmak için bir tüketici çözümü geliştirirken bilgi kullanmanın değerini ve kullanışlılığını belirlemekle ilişkilidir. Buradaki ana karmaşıklık, bu değer, bilginin kullanışlılığı farklı alıcılar için tamamen farklı olabilir ve ek olarak, teslimat ve kullanımının zamanında, örneğin bir dizi faktöre bağlıdır.

Bilgi ölçerleri

Sözdizimsel seviyenin ölçülmesi

Sözdizimi seviyesindeki bilgileri ölçmek için, iki parametre girilir: bilgi miktarı (veri) - V d.(surround yaklaşımı) ve bilgi miktarı - BEN.(entropi yaklaşımı).

Bilginin hacmi V D.Bilgi işlemlerini uygularken, bilgiler herhangi bir alfabenin karakter kombinasyonunu temsil eden bir mesaj olarak iletilir. Mesajda bulunan bilgi sayısı tek bir sembolden, bir birim, bilgi tobotu (veri) alınsa V d. Başka bir mesajda, bu mesajdaki karakter sayısına (deşarj) eşit olacaktır.

Bu nedenle, ondalık sayı sisteminde, bir kategoride 10'a eşit bir ağırlığa sahiptir ve buna göre, bilgilerin ölçülmesi birimi bir diyet olacaktır (ondalık boşaltma). Bu durumda, formdaki mesaj n. V d.= pdit. Örneğin, 2003'ün dört basamaklı sayısı bir veri var. V d \u003d4 diyet.

İkili sayı sisteminde, bir kategorinin 2'ye eşit bir ağırlığa sahiptir ve buna göre, bilgilerin ölçülmesi birimi bit olacak (Bit (ikili basamak)- İkili deşarj). Bu durumda, formdaki mesaj n.-Ratural sayı veri miktarına sahiptir V d \u003d nbit. Örneğin, sekiz bit ikili kod 11001011 veri miktarına sahiptir V d. \u003d 8 bit.

Modern bilgi işlem teknolojisinde, minimum veri birimi ile birlikte bit, 8 bitin entegre bir bayt ölçüm birimi tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. Miktarı hesaplamak için büyük miktarda bilgi ile çalışırken, Kilobyte (KB), Megabayt (MB), Gigabayt (GB), Terabayt (TBA) gibi daha büyük ölçüm birimleri kullanılır:

1 KB \u003d 1024 byte \u003d 2 10 bayt;

1 MB \u003d 1024 Kbit \u003d 2 20 byte \u003d 1.048,576 bayt;

1 GB \u003d 1024 MB \u003d 2 30 byte \u003d 1 073 741 824 bayt; .

1 TB \u003d 1024 GB \u003d 2 40 byte \u003d 1 099 511 627 776 bayt.

Bilgi Sayısı I (Entropi Yaklaşımı).Bilgi teorisi ve kodlama, bilgi ölçme bilgisine bir entropi yaklaşımını benimsemiştir. Bu yaklaşım, bilgi edinme gerçeğine dayanır, her zaman sistemin çeşitliliğinde veya belirsizliğinde (entropi) bir düşüşle ilişkilendirilir. Buna dayanarak, mesajdaki bilgi miktarı, mesajı aldıktan sonra bu sistemin durumunun belirsizliğini azaltmak için bir ölçü olarak tanımlanır. Gözlemci fiziksel sistemde bir şey ortaya çıkmaz, sistem entropi azaldı, çünkü sistem gözlemci için daha fazla sipariş edildi.

Böylece, entropi yaklaşımı ile, herhangi bir işlem sırasında (testler, ölçümler vb.) Kaybolanların kantitatif değeri olarak anlaşılmaktadır. Aynı zamanda, entropi belirsizlik ölçüsü olarak tanıtılır. N,ve bilgi miktarı:

nerede H Nisan - Çalışma sırasında sistemin durumunda bir priori entropi;

H APS. - bir posteriorientient entropi.

Bir posteriori- Deneyimden (testler, ölçümler) nelerdir.

Önsel- Deneyimden önceki bilgileri (test) ve bundan bağımsız olarak tanımlamak.

Test sırasında ortaya çıkan belirsizlik giderildiği durumlarda (belirli bir sonuç elde edildi, yani. H APS. \u003d 0), elde edilen bilgi sayısı ilk entropi ile çakışıyor

Sonlu olası bir durum kümesi olan fiziksel sistemi anlayacağımız, çalışılan sistem olarak ayrık bilgi kaynağını (ayrık mesajların kaynağı)). Bu set FAKAT= (A. 1, a. 2 , ..., bir p)bilgi teorisindeki sistem durumları, mesaj kaynağının soyut bir alfabesi veya alfabesi olarak adlandırılır.

Ayrı devletler 1 ve 2, ..., ve " Harfler veya alfabe sembolleri denir.

Böyle bir sistem, her andaki son olası durumların son kümelerinden birini rastgele kabul edebilir. ve ben.

Bazı eyaletler kaynak tarafından daha sık seçildiğinden, diğerleri daha az muhtemeldir, genel olarak, bir toplulukla karakterize edilir. FAKAT,yani, birinin miktarında görünen olgularının olasılıklarına sahip eksiksiz bir devlet seti:

, ayrıca (2.2)

Kaynak durumunun belirsizliğinin ölçüsünü tanıtıyoruz. Kaynağın eşleşen durumları hakkındaki belirsizliğin tam ortadan kaldırılmasıyla elde edilen bilgi sayısının bir ölçüsü olarak kabul edilebilir.

(2.3)

Sonra ne zaman N \u003d 1.teslim almak ÜZERİNDE)= 0.

Bu önlem, 1928 yılında Amerikan bilimcisi R. Hartley tarafından önerildi. Formül (2.3) logaritmasının temeli, temel bir değeri yoktur ve logaritmin tabanına bağlı olarak, aşağıdaki gibi, yalnızca ölçek veya ölçüm birimini belirler. Boyut birimleri kullanılır.

1. bitler - logaritma temeli 2 ise:

(2.4)

2. Nits - Logaritma temeli eşittir e:

3. Dita - Logaritmun üssü 10:

Bilgisayar bilimi olarak, formül (2.4) genellikle belirsizlik ölçüsü olarak kullanılır. Aynı zamanda, belirsizlik biriminin bir ikili birim veya biraz denir ve iki eşdeğer olayın seçiminin belirsizliğini temsil eder.

Formül (2.4) ampirik olarak elde edilebilir: iki denge olayının bir durumundaki belirsizliği gidermek için, bir deneyim gereklidir ve buna göre, bir miktar bilgi, dört eşlik eden olaydan oluşan belirsizliğe sahip, 2 bit daha fazla bilgi yeterlidir. İstenilen gerçeği tahmin et. Kartın 32 karttan oluşan bir güverteden belirlemek için, 5 bit bilgi yeterlidir, yani istenen kartı belirlemek için "evet" veya "hayır" cevabları ile beş soru belirlemek yeterlidir.

Önerilen önlem, tüm olası kaynak durumların aynı olasılık olduğunda, bazı pratik görevleri çözmenizi sağlar.

Genel olarak, bilgi kaynağının durumunun belirsizlik derecesi sadece devlet sayısına değil, aynı zamanda bu durumların olasılıklarına da bağlıdır. Bilgi kaynağı, örneğin, 0,99 ve 0.01 olası olan iki olası durum varsa, seçimin belirsizliği, iki eşdeğer devlete sahip bir kaynağınkinden önemli ölçüde daha azdır, çünkü bu durumda sonuç neredeyse önceden belirlenir (durum) Uygulama, 0,99 olan olasılık).

Amerikan bilimcisi K. Shannon belirsizliğin bir ölçüsü kavramını özetledi H. durumunda H. Sadece devlet sayısına değil, aynı zamanda bu devletlerin olasılıklarına da bağlıdır (olasılıklar rİ.karakter seçimi bir I., Alfa beta). Bu önlem, bir devlet için ortalama olarak ortaya çıkan belirsizliği temsil eder, ayrık bilgi kaynağının entropisi:

(2.5)

Tekrar ikili birimlerde belirsizliği ölçmeye odaklanıyorsanız, logaritmanın tabanı ikiye eşit olarak alınmalıdır:

(2.6)

Eşdeğer seçim olasılığı ile p i \u003d 1 / n Formül (2.6), R. Hartley (2.3) formülüne dönüştürülür:

Önerilen ölçü, entropi tesadüfen değildi. Gerçek şu ki, ifadenin (2.5) resmi yapısının, daha önce Boltzman tarafından tanımlanan fiziksel sistemin entropisi ile çakışmasıdır.

Formül (2.4) ve (2.6) kullanarak, artıklık belirleyebilirsiniz D.alfabe kaynak mesajları FAKAT,bu alfabenin sembollerinin ne kadar rasyonel olarak uygulandığını gösterir:

nerede N Max (a) -formül (2.4) tarafından belirlenen maksimum mümkün entropi;

ÜZERİNDE) -formül (2.6) tarafından tanımlanan kaynağın entropisi.

Bu önlemin özü, dengesiz bir tercihte, aynı bilgi yükünün, daha küçük bir alfabe kullanılarak, eşitsiz bir seçim durumunda daha küçük bir alfabe kullanılarak sağlanabilir.

Bilgileri değerlendirirken, sözdizimsel, anlamsal, pragmatik gibi yönlerini ayırt eder. Sözdizimsel yönü anlamsal ve tüketici niteliklerinden bağımsız olarak bilgi iletme yöntemi ile ilişkilidir. Sözdizimsel düzeyde, transfer ve depolanmanın formları göz önünde bulundurulur. Tipik olarak, iletim için amaçlanan bilgiler bir mesaj denir. Mesaj, bir elektrik formuna dönüştürülen ve kodlanmış, yani, yani işaretler ve semboller olarak gösterilebilir. İletilen mesajları açıkça gösteren belirli bir elektrik sinyal dizisi biçiminde sunulmuştur. İletim için Mesaj Dönüşüm İşlemlerinin Özellikleri Sözdizimi yönünü tanımlar. Depolandığında, ayrıştırma yönü, bilgi tabanındaki bilgileri en iyi arama, kaydetme, güncelleme, değiştirmenize izin veren diğer bilgi sunumu formları ile belirlenir. SADECE sözdizimsel yönüne göre düşünülen bilgiler genellikle denir danis. Semantik yön Bilginin anlamsal içeriğini iletir ve daha önce mevcut bilgilerden ilerler. Kelimeler ile dilin diğer unsurları arasındaki anlamsal bağlantılar yansıtır "Thesaurus" (kelime hazinesi). İki bölümden oluşur: Anlam yoluyla gruplandırılan kelimelerin ve istikrarlı ifadeler listesi ve belirli bir sırayla kelimeleri düzenlemenizi sağlayan bir anahtar (alfabe). Bilgi alırken, eş anlamlılar değiştirilebilir ve bu değişikliğin derecesi yeniden üretilen bilgi sayısını karakterize eder. Pragmatik yönüalınan bilgileri dikkate alarak hedefe ulaşma olasılığını belirler. Bu özellik, bilginin tüketici özelliklerini yansıtır - eğer bilgiler değerli olacaksa, tüketicisinin davranışları doğru yönde değişir. Pragmatik yönü, tüketici birliğinin ve hedefin varlığında tezahür eder.

Böylece, oluşumu ve dönüşümleri ile ilgili bilgiler, anlamsal, sözdizimsel ve pragmatik yönünü belirleyen 3 aşamayı geçer. Adam ilk önce, bilincinde belirli bir veri kümesi biçiminde yansıtılan çevresindeki gerçekliğin bazı gerçeklerini gözlemler - burada kendisini tezahür eder sözdizimsel yönü. Ardından, bu verilerin yapıldıktan sonra, konu alanına uygun olarak, bir kişi nesnenin yapısı hakkında bilgi formalize eder - bu semantik yön bilgilendirme alındı. Bilgi formundaki bilgiler, çevre gerçeklikle ilgili tüm bilgileri tahsis etmenize ve çalışma altındaki nesnelerin bilgi modellerini oluşturmanıza olanak sağlayan yüksek bir yapı derecesine sahiptir. Burada kazanılan bilgi, uygulamasında kullanır, yani hedeflere ulaşmak için, yansıtır pragmatik yönü.