Mapowanie informacji z baz danych za pomocą sieci neuronowych samoorganizujących się

Abstract

W chwili obecnej do pomiaru stopnia informatyzacji urzędów państwowych stosuje się różnego rodzaju mierniki i co najwyżej statystyczne mapy informacyjne. Metody te w dobie prac przygotowawczych do programu zwanego Administracja w ramach programów ePolska [13] i eEurope [4] nie spełniają oczekiwanych funkcji, gdyż decydenci potrzebują informacji wizyjnej z możliwością jej drążenia. Podejmując tę problematykę opracowano Administracji jako systemu sztucznej inteligencji [18] i w dalszych badaniach opracowano dla tych potrzeb sposób mapowania wiedzy na przykładzie wiedzy zawartej w bazach danych. Dla celów weryfikacji opracowanego algorytmu opracowano przykładowe bazy danych zawierające informację dotyczącą wyposażenia urzędów państwowych w sprzęt i oprogramowanie. Do mapowania wiedzy wykorzystano sieci neuronowe samoorganizujące się – algorytm Kohenona z Euklidesową miarą odległości.