Средства - представление
Cтраница 1
Средства представления и обработки знаний в системе РКЬ / Р5 / / Всесоюзная конф. [1]
Средства представления данных и манипулирования ими в системах АРИУС - и ДИЛОС во многом аналогичны принятым в реляционном подходе. [2]
Средства представления интерфейса пользователя обеспечивают реализацию трех форм диалога: многооконный последовательный, многооконный с наложением и однооконный с индикацией пути. Первые две формы диалога относятся к классу систем откидных меню, третий - к вытягивающим меню. Система может использоваться самостоятельно как инструментальное средство. [3]
Место, где сосредоточиваются средства представления информа ции и органы управления объектом, называется пунктом ( постом) управления. Различают местные ( МП), операторские ( ОП) и диспетчерские ( ДП) пункты управления. [4]
ГИС ObjectLand предоставляет возможность построения макета - средства представления и печати информации, хранящейся в ГБД. Макет может содержать области, в которых отображаются темы, легенду и масштабную линейку для каждой темы, произвольные графические объекты, растровые картинки, деловую графику, построенную на основе выборок. Если размеры макета превышают размер страницы текущего принтера, то при печати производится автоматическое разбиение листа макета на страницы. Открытый макет всегда отражает текущее состояние ГБД. ГИС ObjectLand позволяет сохранять в ГБД построенные макеты. [5]
Наоборот, когда объем результатов расчета соизмерим с объемом входной информации, как, например, в программах централизованного контроля технологических параметров и расчета технико-экономических показателей ( ТЭП), наращивание программы целесообразнее начинать с конца, так как в состав программы входит блок ( подпрограмма, модуль) вывода результатов расчета с помощью какого-либо устройства воспроизведения информации и, следовательно, отпадает необходимость в разработке и отладке вспомогательных программ для вывода на средства представления результатов решения при постепенном наращивании программы. [6]
Поскольку блок-схема графически интерпретирует решение задач, то в целом она строится на базе положений теории графов, а для изображений отдельных блоков служат различные геометрические фигуры ( прямоугольники, квадраты, круги, овалы, ромбы), а также линии. Разные геометрические средства представления блоков образуют топологию структуры блок-схемы. [7]
 |
Схема расположения позиций и оборудования сборочного цеха для ремонта контейнеров. [8] |
Система сетевого планирования и управления представляет собой комплекс расчетных методов, организационных мероприятий и контрольных приемов. Она обеспечивает средства динамического и координированного представления и анализа производственных процессов любой сложности. Конечными целями действия системы сетевого планирования и управления являются: выявление и мобилизация резервов времени и материальных ресурсов; осуществление управления программой по принципу ведущего звена, с прогнозированием и предупреждением возможных сбоев в ходе выполнения программы работ; улучшение технических показателей планируемой программы и повышение эффективности управления в целом при четком распределении ответственности между руководителями и исполнителями. [9]
При этом ЛПР приходится оперировать с нечеткими понятиями, отношениями и высказываниями естественного языка. Для этого модели ППР должны содержать средства представления и использования нечеткой информации для выбора альтернатив и принятия решений. Получаемая от экспертов информация при подборе катализатора имеет некоторую неопределенность, и окончательное решение несет на себе ее отпечаток. Поэтому применяемый для решения этой проблемы метод вывода должен носить характер неточного или приближенного вывода, обеспечивающего достижение наиболее достоверного ответа. Особенность данной ситуации обусловливает подход к решению этой проблемы средствами теории нечетких множеств. В данном разделе изложен метод прогнозирования каталитической активности, в котором приоритет отдается именно информации качественного характера. Метод нечетких множеств особенно полезен при наличии неопределенностей, обусловленных уровнем знаний, а также в тех случаях, когда процесс прогнозирования невозможно описать другими известными математическими методами. Привлечение качественной информации в виде неформализованных знаний позволяет уменьшить неопределенность. Кроме того, использование данного метода в сочетании с другими рассмотренными выше математическими методами может способствовать повышению эффективности и точности прогнозирования каталитической активности за счет формализации таких знаний. [10]
Для расширения потенциала управления ( включая задачи автоматической реконфигурации, планирования действий и др.) традиционные методы управления, помимо сравнительно новых средств ( нечеткие логики, нейронные сети и генетические алгоритмы), нуждаются дополнительно в методах повышенного уровня интеллекта. Предложены оригинальные и эффективные в приложениях логические средства представления и обработки знаний, обладающие высокой совместимостью с эвристиками и модифицируемостью под разные классы задач. [11]
 |
Схема передачи информации на базе системы устройств ЕС ЭВМ. [12] |
Сообщение информации потребителю осуществляется как в оперативном, так и в обычном режиме. При оперативном режиме по запросу потребителя используются средства представления данных, а при обычном режиме предполагается непосредственная пересылка потребителю из ВЦ выходных форм. [13]
Но начнем мы с разъяснения таинственного термина представление знаний, используя в качестве примера разработанную приблизительно в это же время другую программу искусственного интеллекта - программу планирования STRIPS, - которую еще нельзя было отнести к классу экспертных систем. Затем будет описана система MYCIN, использованные в ней средства представления знаний и алгоритмы. Будет показано, как в процессе эксплуатации совершенствовалась система и с помощью каких средств разработчики пытались повысить ее производительность. В заключение мы сравним обе системы и отметим, что есть в них общего и в чем существенная разница. Анализ отличий между системами поможет проиллюстрировать тот существенный вклад, который внесли разработчики ранних экспертных систем в теорию и практику искусственного интеллекта в начале 70 - х годов. [14]
Для эффективного построения ИИС инженер по знаниям должен владеть специальными неформальными методами и математическим аппаратом, позволяющими ему воссоздавать полученные от эксперта знания с помощью различных моделей, например, таких, как продукционная или фреймовая. Не навязывая эксперту какой-либо модели, аналитик должен подобрать средства представления знаний, имеющие максимально высокую семантическую репрезентативность. [15]
Страницы: 1 2