Обработка - знание
Cтраница 1
Обработка знаний: Пер с япон. [1]
 |
Основные направления в ИИ. ( 1 - й этап - расхождение, 2 - й этап - схождение. [2] |
Поскольку обработка знаний означает анализ свойств и манипулирование отношениями, базовой логической моделью знаний в ИИ является логика предикатов. Любой предикат выражает какое-то свойство или отношение. [3]
Для обработки знаний с помощью исчисления предикатов ис ключительно важное значение приобретает возможность логиче ски выводить новые факты и правила из некоторого заданног набора, причем делать это так, чтобы существовала возможност подтвердить достоверность новой информации. [4]
Механизм обработки знаний, хранящихся в БЗ, определяется на основе причинно-следственных связей и выявленных зависимостей между элементами сценария, которые формулируются аналитиками, поставляющими знания в систему. Программно реализованный интерпретатор синтезирует различные последовательности событий на основе информации из БЗ. [5]
Блок обработки знаний содержит и выполняет алгоритмы решения, осуществляет поиск в базе знаний по правилам логики для получения решений. [6]
Механизм обработки знаний, хранящихся в БЗ, определяется на основе причинно-следственных связей и выявленных зависимостей между элементами сценария, которые формулируются аналитиками, поставляющими знания в систему. Программно реализованный интерпретатор синтезирует различные последовательности событий на основе информации из БЗ. [7]
В системах обработки знаний такую процедуру называют механизмом вывода, логическим выводом или машиной вывода. Принципы построения механизма вывода в СИИ определяются способом представления знаний и видом моделируемых рассуждений. [8]
 |
Функция принадлежности результата нечеткого вывода. [9] |
Рассмотрим пример обработки нечетких знаний, в частности учет неопределенности пути решения задачи в пространстве состояний на примере разработки программы, способной играть с человеком в позиционную игру. [10]
Средства представления и обработки знаний в системе РКЬ / Р5 / / Всесоюзная конф. [11]
На этапе анализа обработки знаний как есть проявляются такие недостатки, как монополизация и слабое использование существующих знаний. Например, на одном из инновационных предприятий колоссальная власть была сосредоточена в руках финансового директора, который монопольно собирал информацию и очень редко и неохотно ею-делился. В результате работники слабо представляли характер ситуации на предприятии. [12]
Ниже рассматривается задача обработки знаний опытных специалистов для принятия решений по управлению УКПГ. [13]
 |
Пример решения конкретной задачи диагностики. [14] |
Программная реализация процедур поиска и обработки знаний не вызывает принципиальных трудностей. [15]
Страницы: 1 2 3 4