Алгоритмы формирования знаний для экспертных систем в слабоструктурированных предметных областях

Алгоритмы формирования знаний для экспертных систем в слабоструктурированных предметных областях

Автор: Муратова, Елена Анатольевна

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2004

Место защиты: Томск

Количество страниц: 187 с. ил.

Артикул: 2628981

Автор: Муратова, Елена Анатольевна

Стоимость: 250 руб.

ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ДАННЫХ И ФОРМИРОВАНИЕ ЗНАНИЙ В ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
1.1. Экспертные системы и их место при анализе слабоструктурированных проблем.
1.2. Основные понятия и определения, исходный материал
1.3. Постановка задачи при формировании знаний для экспертных систем в слабоструктурированных предметных областях
1.4. Модели представления данных и знаний.
1.5. Методы анализа данных и формирования знаний .
1.6. Интерактивный анализ данных и знаний.
Выводы
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА АДАПТИВНОГО КОДИРОВАНИЯ РАЗНОТИПНОЙ ИНФОРМАЦИИ
2.1. Методы преобразования разнотипных данных
2.2. Разработка алгоритма адаптивного кодирования разнотипной информации.
2.2.1. Метод адаптивного эвристического кодирования признаков
2.2.2. Построение аппроксимирующей функции методом наименьших квадратов.
2.2.3. Выявление различий в распределениях значений признака
в диагностируемых классах.
2.2.4. Алгоритм адаптивного кодирования разнотипной информации.
2.3. Оценка информативности признака
2.4. Алгоритм адаптивного кодирования в задачах конструирования
локальных диагностических шкал
Выводы
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ФОРМИРОВАНИЯ ЗНАНИЙ В СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ПРЕДМЕТНЫХ ОБЛАСТЯХ
3.1. Информационная технология основные принципы построения
3.2. Этап 1. Построение логических моделей методом локальной геометрии
3.3. Этап 2. Построение логических моделей методом ограниченного перебора.
3.4. Этап 3. Построение логических моделей с использованием деревьев решений.
3.5. Этап 4. Выявление устойчивых логических закономерностей в
изучаемой предметной области.
Выводы.
ГЛАВА 4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И АПРОБАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ.
4.1. Программная реализация алгоритма адаптивного кодирования разнотипной информации
4.2. Оценка эффективности алгоритма адаптивного кодирования разнотипной информации на примере решения задачи прогнозирования адаптации студентов к обучению в вузе
4.3. Формирование информативных диагностических диапазонов в программе итЭа1а при изучении влияния комплекса реабилитационных мероприятий на уровень здоровья беременных женщин
4.3. Применение информационной технологии формирования знаний при исследовании специфики когнитивного обеспечения интеллектуальной
деятельности студентов.
Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Это особенно важно для слабоструктурированных предметных областей, к которым, в частности, относятся социальные, экономические, медицинские, психологические науки, поскольку на их основе становится, возможным получать целостную интерпретацию неформализованных данных в контексте как научных знаний, так и личного опыта специалиста, выступающего в. Эффективность принимаемых решений интеллектуальными системами существенно зависит от подготовки и. Обучающие системы применяются для профессионального обучения будущих специалистов, которые нередко называют тьюторами. Основной особенностью тьюторов является их способность давать обоснованные, методически эффективные для обучения объяснения с адаптивной степенью детализации по рассматриваемым диагностическим решениям . Экспертные системы ЭС аккумулируют профессиональные знания опытных квалифицированных экспертов и предназначены для решения практических задач, возникающих у специалиста, работающего в слабоструктурированной и трудно формализуемой предметной области , . Термин слабоструктурируемые проблемы i был введен Г. Саймоном 7. Такой класс проблем охватывает широкий спектр реальных ситуаций. Для них характерно следующее определения размыты понятия меняются ситуации зависят от множества контекстов велика неопределенность, неоднозначность, неполнота, ошибочность, противоречивость, ненадежность и разнотипность исходных данных. На рис. Рис. Основу любой экспертной системы составляют база данных БД и база знаний БЗ. В БД накапливаются эмпирические факты из исследуемой предметной области фактические данные, примеры экспертных заключений, элементарные высказывания с некоторой оценкой и т. В БЗ заносятся сведения, выражающие закономерности структуры множества эмпирических фактов и способы решения возникающих в этой области задач. Кроме того, в БЗ помещается информация об их важности, а также сведения о том, каким образом эти связи и закономерности могут быть использованы . Закономерности в БЗ представляются в виде различных математических моделей. От качества представления данных и знаний зависит эффективность принимаемых решений экспертной системой, которые строятся в логическом блоке, или решателе. Блок общения, или интеллектуальный интерфейс организует взаимодействие пользователя с системой в удобной для него форме, максимально приближенной к реальному общению людей. Функция блока объяснения заключается в выдаче информации, объясняющей или иллюстрирующей путь получения того или иного вывода, если он интересует пользователя. Создание экспертных систем состоит из следующих основных этапов 4, ,. Структуризация имеющихся данных и знаний об изучаемых объектах с привлечением квалифицированных экспертов в рассматриваемой предметной области. Выбор математического аппарата и формализация, данных и знаний. Создание, заполнение и управление БЗ системы. Доработка экспертной системы по результатам эксплуатации. Специалистами предложены десятки различных толкований. Рассмотрим некоторые из них. Определение знаний вне контекста искусственного интеллекта, приведенное в , звучит следующимобразом Проверенный практикой результат познания действительности, верное ее отражение в мышлении человека. Это определение достаточно общее и не проясняет особенностей знаний, связанных с компьютерными системами. Другое определение термина знание, уже в рамках инженерии знаний, предлагается в , где знания определяются как формализованная информация, на которую ссылаются или которую используют в процессе решения. Соответственно, под базой знаний понимают совокупность знаний, относящихся к некоторой предметной области и формально представленных таким образом, чтобы на их основе можно было осуществлять рассуждения. Кроме того, в знания определяются как . Множественность, и многообразие определения знания, согласно , заключается в его материальном носителе. Например, это могут быть знания, хранящиеся в памяти человека материализованные знания, в виде статей, энциклопедий или формализованные знания на языках представления знаний.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.225, запросов: 244