Модель - представление - знание
Cтраница 3
Наиболее распространены логические и эвристические ( продукционные, сетевые и фреймовые) модели представления знаний. [31]
 |
Классификация ИтС по уровню используемого языка.| Классификация ИтС по парадигмам программирования ( механизм реализации исполняемых утверждений. [32] |
Напомним также, что ИтС, имеющие в своем составе более двух моделей представления знаний, называются гибридными. [33]
Средства автоматизированного создания ЭС представляют собой гибкие программные системы, допускающие использование нескольких моделей представления знаний, способов логического вывода и видов интерфейса, и содержащие вспомогательные средства создания ЭС. Построение ЭС с помощью рассматриваемых средств заключается в формализации исходных знаний, записи их на входном языке представления знаний и описании правил логического вывода решений. Далее экспертная система наполняется знаниями. [34]
Рассмотрим наиболее популярные методы решения задач Data Mining в зависимости от того, какая модель представления знаний может быть выбрана. [35]
Продукционно-вычислительный ( ПВ) алгоритм позволяет на основе выбора и переработки неформализуемых знаний, отображаемых продукционно-фреймовыми моделями представления знаний, а также логико-вычислительных процедур построения ДВР, сгенерировать оптимальную последовательность выделения целевых продуктов из исходной зеотропной МКС. [36]
При разработке СУ каждого класса необходимо учитывать не только типы решаемых задач и требования к СУ, но и возможности моделей представления знаний, соответствующих данному классу. [38]
При этом следует учитывать, что информационные ресурсы, подлежащие использованию в создаваемой ИС, могут быть реализованы с помощью разных моделей представления данных, моделей представления знаний, языков программирования и функционировать в различных операционных системах. Следовательно, инструментальные средства, применяемые для создания ИС, а также среда создаваемой ИС, в которой будут функционировать прикладные программы, должны включать в себя компоненты, позволяющие обеспечивать унифицированные представления информационных ресурсов и способы обращения к ним. [39]
Для синтеза систем регенерации отработанной технологической воды можно применять не только подход, рассмотренный выше, но и любые другие комбинации термодинамического водного пинч-метода в сочетании с моделями представления знаний в данной области, которые реализуются в виде прикладных гибридных экспертных систем ( см. раздел 2.5), и знаний экспертов для проектирования экологически безопасных и экономически эффективных систем водопотребления различных интегрированных ХТС. [40]
Инженер знаний - специалист, создающий интеллектуальное обеспечение ЭС, владеющий теорией искусственного интеллекта, теорией ЭС, умеющий проводить концептуальный анализ знаний в предметной области и создавать модель представления знаний, владеющий языками интеллектуального программирования, знакомый с разнообразными источниками знаний для данной предметной области и имеющий опыт решения неформализованных задач в этой области. [41]
По разработанной методике осуществлена оценка агрегатов и технологической установки УЗК 21 - 10 / 300 АО НУНПЗ, что позволила получить более объективную информацию об объекте диагностирования, используемой при разработке моделей представления неформализованных знаний. [42]
База знаний - это основа интеллектуального обеспечения ЭС, представляющая собой совокупности программных средств, которые обеспечивают хранение, накопление, удаление, поиск, обработку и запись в память рачлообраз ных моделей представления знаний. Она содержит информацию о том, что известно о данном предмете в настоящий момент, т.е. известные факты, выраженные в виде объектов, атрибутов и условий. Знания представляются в виде символов - т.е. последовательности букв, которой поставлено в соответствие некоторое понятие в предметной области. Такие символы должны связываться в выражения и образовывать символьные строки. [43]
Опыт создания гибридных ЭС в химии и химической технологии позволяет выделить шесть основных этапов их разработки: 1) идентификация областей применения ЭС; 2) концептуальный анализ предметной области; 3) разработка моделей представления знаний и выбор методов компьютерной переработки знаний; 4) построение базы знаний; 5) создание программно-информационного обеспечения; 6) тестирование качества функционирования ЭС. Рассмотрим суть каждого из этих этапов. [44]
Опыт создания гибридных ЭС в химии и химической технологии позволяет выделить шесть основных этапов разработки, или проектирования, ЭС: 1) идентификация областей применения ЭС; 2) концептуальный анализ ПО; 3) разработка моделей представления знаний и выбор методов компьютерной переработки знаний; 4) построение БЗ; 5) создание программно-информационного обеспечения; 6) тестирование качества функционирования ЭС. Рассмотрим сущность каждого этапа проектирования ЭС. [45]
Страницы: 1 2 3 4