рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Философия
/
Системы с интеллектуальным интерфейсом

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Системы с интеллектуальным интерфейсом

Системы с интеллектуальным интерфейсом - раздел Философия, Тема 1 Особенности и признаки интеллектуальности информационных систем. Системы с интеллектуальным интерфейсом 1. Интеллектуальные Бд Отличаются От Обычных Бд Возмо...

1. Интеллектуальные БД отличаются от обычных БД возможностью выборки по запросу необходимой информации, к-е могут явно не храниться, а выводиться из имеющейся в БД. Интеллектуальная Система без помощи пользователя по структуре БД сама строит путь доступа к файлам данных. Формирование запроса осуществляется в диалоге с пользователем, последовательность шагов которого выполняется в максимально удобной для пользователя форме. Запрос к БД может формироваться и с помощью естественно-языкового интерфейса.

2. Естественно языковой интерфейс предполагает трансляцию естественно языковых конструкций на внутримашинный уровень представления знаний. Для этого необходимо решать задачи морфологического, синтаксического и семантического анализа и синтеза высказываний на естественном языке.

Естественно языковой интерфейс используется для:

1. доступа к интеллектуальным БД,

2. контекстного поиска документальной текстовой информации,

3. голосового ввода команд в систему управления,

4. машинного перевода с иностранных языков.

3. Гипертекстовые системы – предназначены для реализации поиска по ключевым словам в базах текстовой информации, поиска мультимедийной информации, включающий помимо текстовой и цифровой информации – графические, аудио и видео образы.

4. Системы контекстной помощи - частный случай интеллектуальных, гипертекстовых и естественно языковых систем. В отличии от обычных систем помощи, пользователь описывает проблемную область, а система с помощью дополнительного диалога ее конкретизирует и сама выполняет поиск относящихся к ситуации рекомендаций. Такие системы относятся к классу систем распространения знаний.

5. Системы когнитивной графики позволяют осуществлять интерфейс пользователя с ИИС с помощью графических образов, которые генерируются с происходящими событиями. Такие системы используются в мониторинге и управлении оперативными процессами. Системы когнитивной графики широко используются также в обучающих и тренажерных системах, на основе использования принципов виртуальной реальности, когда графические образы моделируют ситуацию, в которых обучаемому необходимо принимать решения и выполнять определенные действия.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Тема 1 Особенности и признаки интеллектуальности информационных систем. Системы с интеллектуальным интерфейсом

Т о операционные знания алгоритм и фактуальные знания структура данных неотъемлемы друг от друга Однако если в ходе эксплуатации... Следствием этого является плохая жизнеспособность ИС слабая адаптивность к... В системах основанных на обработке БД происходит отделение фактуального и операционного знаний друг от друга Первое...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Системы с интеллектуальным интерфейсом

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Тема 1 Особенности и признаки интеллектуальности информационных систем. Системы с интеллектуальным интерфейсом
Особенности и признаки интеллектуальности ИС. Принятие решений относительно действий или поведения в той или иной ситуации любых субъектов (людей, роботов, сложных систем

СБД=программа ó СУБД óБД
Концепции независимости программы от данных позволяет повысить гибкость ИС по выполнению производственных информационных запросов. Общие недостатки традиционных ИС: 1. Слабая адап

Экспертные системы.
Назначение экспертных систем заключается в решении достаточно трудных для эксперта задач на основе накапливаемой БЗ, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области.

Многоагентные системы
Для таких динамических систем характерна интеграция в БЗ нескольких разнородных источников знаний, обменивающихся между собой получаемыми результатами на динамической основе (например, доска объявл

Тема 4 Самообучающиеся системы: индуктивные системы, нейронные сети, системы, основанные на прецедентах, информационные хранилища
Самообучающиеся системы. В основе самообучающихся систем лежат методы автоматической классификации примеров ситуаций реальной практики (обучение на примерах). Примеры реал

Извлечение знаний на основе информационных хранилищ
В отличие от интеллектуальной базы данных информационное хранилище представляет собой хранилище извлеченной значимой информации из оперативных баз данных, которое предназначено, в первую очередь, д

Этап 1. Идентификация
Этап идентификации проблемной области включает определение назначения и сферы применения экспертной системы, подбор экспертов и группы инженеров по знаниям, выделение ресурсов, постановку и парамет

Этап 2. Концептуализация
На этапе построения концептуальной модели создается целостное и системное описание используемых знаний, отражающее сущность функционирования проблемной области. От качества построения концептуально

Этап 3. Формализация
На этапе формализации базы знаний осуществляется выбор метода представления знаний. В рамках выбранного формализма осуществляется проектирование логической структуры базы знаний. На этапе

Этап 4. Реализация
На этапе реализации экспертной системы происходит физическое наполнение базы знаний и настройка всех программных механизмов в рамках выбранного инструментального средства, а при необходимости и доп

Этап 5. Тестирование
На этапе тестирования созданные экспертные системы оцениваются с позиции двух основных групп критериев: точности и полезности. С точностью работы связаны такие характеристики, как правильн

Тема 9 Системы нечеткой логики с фаззификатором и дефаззификатором. Методика построения систем нечеткой логики в RESOLVER’е и в среде MatLab
Для того, чтобы использовать рассмотренные выше простые системы нечеткой логики в технических приложениях, когда входы и выходы систем принимают реальные значения, наиболее простым путем является д