Методологические аспекты выявления, представления и использования знаний в АСК-анализе и интеллектуальной системе "Эйдос"
Методологические аспекты технологии выявления знаний из эмпирических данных, представления знаний и их использования для решения задач прогнозирования, принятия решений. Меню режима задания параметров импорта данных из внешних баз в систему "Эйдос".
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Предмет | Программирование |
Вид | статья |
Язык | русский |
Прислал(а) | Аля |
Дата добавления | 28.04.2017 |
Размер файла | 1,9 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
База знаний - структурированная информация из области знаний для использования кибернетическим устройством (человеком). Классификация, структура, формат представления знаний, интеллектуальные системы поиска информации. Базы знаний на примере языка Пролог.
презентация [51,3 K], добавлен 17.10.2013Изучение фреймового способа представления знаний, его специфики и основных характеристик. Обзор других методов представления знаний, их плюсы и минусы. Иерархическая структура данных фрейма. Механизм управления выводом с помощью присоединенной процедуры.
реферат [2,6 M], добавлен 22.12.2014Сущность данных и информации. Особенности представления знаний внутри ИС. Изучение моделей представления знаний: продукционная, логическая, сетевая, формальные грамматики, фреймовые модели, комбинаторные, ленемы. Нейронные сети, генетические алгоритмы.
реферат [203,3 K], добавлен 19.06.2010Изучение в реальных условиях способов представления знаний во Всемирной сети. Представления данных в интернет и способы эффективной публикации данных. Конфигурация Web-сервера на виртуальном хостинге. Настройка и отладка работы сайтов на разных CMS.
отчет по практике [947,2 K], добавлен 09.02.2012Основные модели представления знаний. Системы поддержки принятия решений. Диаграмма UseCase. Разработка базы данных на основе трех моделей: продукционные правила, семантическая сеть, фреймовая модель. Программная реализация системы принятия решений.
курсовая работа [715,1 K], добавлен 14.05.2014Проблема представления знаний. Представление декларативных знаний как данных, наделенных семантикой. Представление процедурных знаний как отношений между элементами модели, в том числе в виде процедур и функций. Представление правил обработки фактов.
курсовая работа [33,1 K], добавлен 21.07.2012Классы и группы моделей представления знаний. Состав продукционной системы. Классификация моделей представления знаний. Программные средства для реализации семантических сетей. Участок сети причинно-следственных связей. Достоинства продукционной модели.
презентация [380,4 K], добавлен 14.08.2013Представление знаний в когнитологии, информатике и искусственном интеллекте. Связи и структуры, язык и нотация. Формальные и неформальные модели представления знаний: в виде правил, с использованием фреймов, семантических сетей и нечетких высказываний.
контрольная работа [29,9 K], добавлен 18.05.2009Определения знаний и приобретения знаний человеком. Виды знаний и способы их представления. Приобретение и извлечение знаний. Визуальное проектирование баз знаний как инструмент обучения. Программное обеспечение для проведения лабораторных работ.
дипломная работа [960,9 K], добавлен 12.12.2008Анализ процессов диагностики повреждений трубопровода. Разработка модели продукционной базы знаний: обзор методов представления знаний, описание создания базы знаний и разработки механизма логического вывода. Экономическое обоснование концепции проекта.
дипломная работа [3,0 M], добавлен 16.04.2017