рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Философия
/
Проблема представления знаний

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Проблема представления знаний

Проблема представления знаний - раздел Философия, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ Целое Направление Искусственного Интеллекта – «Инженерия Знаний» – Занимается...

Целое направление искусственного интеллекта – «Инженерия знаний» – занимается вопросами проектирования баз знаний, т.е. проблемами обработки знаний. Обработка знаний включает в себя:

· извлечение знаний из источников (под источниками понимаются материальные средства хранения знаний, а также события и явления, но при этом считается, что человек источником не является);

· приобретение знаний от профессионалов (экспертов);

· представление знаний, т.е. их формализация, позволяющая в дальнейшем использовать знания для проведения логического вывода на ЭВМ;

· манипулирование знаниями, включающее пополнение, классификацию, обобщение знаний и вывод на знаниях;

· объяснение на знаниях, позволяющее дать ответ, как и почему проведен тот или иной вывод.

Центральной проблемой искусственного интеллекта является проблема представления знаний (смотри рис. 1.1).

Рис. 1.1. Представление знаний

Представление знаний – это процесс (способ) описания знаний человека о проблемной области посредством выражений на формальном языке, называемом языком представления знаний.

Способ представления знаний определяет, каким образом знания описываются в памяти ЭВМ, а также каковы возможности работы с ними. Для того, чтобы ЭВМ имела возможность манипулирования знаниями о проблемной области, они должны быть представлены в виде модели.

Модель представления знаний – это способ и результат формального описания знаний.

При проектировании модели представления знаний следует учитывать такие факторы, как – однородность представления и простота понимания. Однородность представления приводит к упрощению механизма управления логическим выводом и управлением знаниями. Простота понимания предполагает доступность понимания представления знаний и экспертам, и пользователем системы. В противном случае затрудняется приобретение знаний и их оценка.

К настоящему времени разработано достаточно много различных моделей представления знаний, и работа по созданию новых моделей продолжается. Однако наибольшее распространение получили четыре модели – семантическая сеть, фреймовая, продукционная, логическая.

В этом также просматривается аналогия с базами данных. Как известно, в теории баз данных число наиболее распространенных моделей ограничено (ими являются иерархическая, сетевая и реляционная модели).

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

Государственное образовательное учреждение... высшего профессионального образования... Санкт Петербургский государственный...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Проблема представления знаний

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:

Целый ряд других направлений
· Генетические алгоритмы · Когнетивное моделирование; · Интеллектуальные интерфейсы; · Распознавание и синтез речи; · Дедуктивные модели; · Многоагентны

Понятие «Знание» в ИИ
Разумное поведение человека базируется на знании и опыте, являющихся результатом обучения. Т.е. способность к обучению и накоплению знаний является основным признаком интеллекта. Получением, накопл

Логическая модель представления знаний
Одним из способов представления знаний является язык математической логики, позволяющий формально описывать понятия предметной области и связи между ними. Все логические модели знаний представляютс

Семантические сети
Семантическая сеть наиболее близка к тому, как представляются знания в текстах на естественном языке. В ее основе лежит идея о том, что вся необходимая информация может быть

Продукционная модель представления знаний
В общем случае продукционное правило можно представить в следующем виде: i : S; L; A®B; Q , где i – индивидуальный номер продукции;

Представление знаний с применением фреймов
1.6.1. Понятие фрейма и слота Термин фрейм (frame — каркас, рамка) предложен М. Минским в 70-е годы. Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. В психологии и философии

Назначения и основные свойства ЭС
Существенный прорыв в практических приложениях ИИ произошел в середине 70-х годов, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-э

Особенности построения и организации ЭС
Основой любой ЭС является совокупность знаний, структурированная в целях упрощения процесса принятия решения. Для специалистов в области ИИ термин знания означает совокупность сведений о сущ

Преимущества использования экспертных систем
Возникает вопрос: «Зачем разрабатывать ЭС? Не лучше ли обратиться к человеческому опыту, как это было раньше?» Отметим лишь основные преимущества, которые дает использование ЭС: 1

Технология разработки экспертных систем
Технология разработки ЭС включает в себя шесть этапов (см. рис. 2.5): этапы идентификации, концептуализации, формализации, выполнения, тестирования, опытной эксплуатации.

Основные режимы работы экспертных систем
В работе ЭС можно выделить два основных режима: режим приобретения знаний и режим решения задачи (режим консультации или режим использования). В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуще

Отличия ЭС от традиционных программ
Особенности ЭС, отличающие их от обычных программ, заключаются в том, что они должны обладать: 1) Компетентностью, а именно: Ø Достигать экспертного уровня решений (

История возникновения теории нечетких множеств
Теория нечетких множеств (fuzzy sets theory) ведет свое начало с 1965г., когда профессор Лотфи Заде (Lotfi Zadeh) из университета Беркли опубликовал основополагающую работу “Fuzzy Sets” в журнале “

Понятие нейронной сети
Нейронные вычисления – это теория разработки и исследования систем обработки информации, использующих механизмы восприятия и переработки информации естественных информационны

Задачи, решаемые с помощью нейронных вычислений
Классификация образов. Задача состоит в указании принадлежности входного образа (например, речевого сигнала или рукописного символа), представленного вектором признаков, одному или нескольки

Принципы организации и функционирования ИНС
Нейронная сеть – это параллельная распределенная структура обработки информации в виде направленного графа с учетом следующих определений и ограничений: 1) вершинами

Архитектуры искусственных нейронных сетей
На сегодняшний день можно выделить четыре основные разновидности архитектуры ИНС. 1. Однослойные прямонаправленные сети. K-слойной называется ИНС, состоящая из k групп