Методическое и программное обеспечение процессов выявления и представления знаний в интеллектуальных системах поддержки принятия решений

Методическое и программное обеспечение процессов выявления и представления знаний в интеллектуальных системах поддержки принятия решений

Автор: Смольянинова, Валерия Аполлоновна

Шифр специальности: 05.13.11

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2011

Место защиты: Москва

Количество страниц: 168 с. ил. Прил. ( 150 с. : ил. )

Артикул: 4916424

Автор: Смольянинова, Валерия Аполлоновна

Стоимость: 250 руб.

Методическое и программное обеспечение процессов выявления и представления знаний в интеллектуальных системах поддержки принятия решений  Методическое и программное обеспечение процессов выявления и представления знаний в интеллектуальных системах поддержки принятия решений 

Введение.
Глава 1. Анализ методов и средств концептуализации предметной области и языков представления знаний.
1.1. Системноконцептуальный анализ в процессе проектирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений.
1.2.1. Основные свойства концептуальных моделей
1.2.2. Языки семиотических моделей
1.2.2.1. Языки традиционной математической логики.
1.2.2.2. Языки сетевого типа
1.2.2.3. Реляционные языки языки отношений
1.3. Языки описания ситуаций
1.3.1. Язык ситуационного управления
1.3.2. Синтагматические цепи и ЯХкоды
1.4. Обзор технологий разработки баз знаний ИСППР.
Глава 2. Описание базовых методов исследования
2.1. Методология концептуального анализа и проектирования.
2.2. Метод ситуационного управления большими системами
2.3. Метод ситуационного анализа и проектирования моделей предметной области.
Структурная модель действия.
Глава 3. Методика анализа концептуальных структур действий
3.1. Концептуальная структура действия
3.2. Формирование пространства поддействий
3.3. Структура понятийного пространства предметной области
3.4. Пример анализа задачи
Глава 4. Понятийнообъектная модель и система приобретения знаний Помощник эксперта
4.1. Представление понятийного пространства предметной области задачи в виде понятийнообъектной модели
4.1.1. Структура понятийнообъектной модели предметной области
4.1.2. Использование объектноориентированной парадигмы для описания структур понятийнообъектной модели
4.2. Система приобретения знаний Помощник эксперта
4.2.1. Программная реализация понятийнообъектной модели
4.2.2. Функции системы
4.2.3. Структура системы
4.2.3.1. Редактор понятийнообъектной модели.
4.2.3.2. Редактор понятийдействий.
4.2.3.3. Редактор понятийобъектов.
4.2.3.4. Редактор понятийсвойств
4.2.3.5. Редактор понятийотношений
4.2.3.6. Редактор условий
4.2.3.7. Модуль формирования и исследования ситуационного пространства.
4.2.4. Обобщенный алгоритм функционирования системы
4.2.5. Обобщенный алгоритм функционирования модуля формирования и исследований
ситуационного пространства.
4.3. Программный комплекс Помощник Решатель
4.3.1. Инструментальная экспертная система ситуационного управления Решатель1
4.3.1.1. Модуль преобразования понятийнообъектиой модели
4.3.1.2. Формализм продукционных правил Решателя.
4.3.1.3.Модель ситуации
4.3.1.4. Логический вывод
Глава 5. Апробация предложенных методики и средств на примере разработки базы знаний для Системы поддержки администрирования корпоративных информационных систем
5.1. Теоретические основы концепгуального проектирования модели предметной области задачи администрирования.
5.1.1. Нормативная и событийная концептуальные модели предметной области.
5.2. Концептуальный анализ событийинцидентов в системе поддержки администрирования .
5.2.1. Интерпретация методики анализа КСД для задачи администрирования.
5.3. Предметноориентированный интерфейс с экспертом в процессе концептуального анализа и проектирования
5.3.1. Принципы построения интерфейса.
5.3.2. Практическая реализация интерфейса.
5.3.2.1. Структура программы
5.3.2.2. Основные алгоритмы работы интерфейса.
5.4. Визуализация сетевых отношений в Системе приобретения знании.
5.4.1. Состав подсистемы визуализации.
5.4.2. Примеры визуализации сетей поддсйствий.
5.5. Применение методики анализа КСД для построения онтологии предметной области задачи администрирования КИС
5.5.1. Вопросы проектирования онтологий.
5.5.2. Проекция онтологии с концептуальной модели предметной области
5.5.3. Методика построения онтологии инцидентов.
Глава б. Преобразование структур ПОМ в различные форматы
6.1. Построение объектной модели на основе структур ПОМ.
6.1.1. Функции модуля преобразования
6.1.2. Структура программы
б. 1.2.1. Блок преобразования ПОМ в объектную модель представления знаний.
6.1.2.2 Блок транслитерации идентификаторов.
6.1.2.3 Блок навигации по объектной модели
6.1.2.4 Блок смысловой замены в объектной модели согласно логике и структуре программного кода.
6.1.3. Описание алгоритмов программы
6.1.3.1.Общий алгоритм работы программы.
6.1.3.2. Алгоритм формирования текста результирующего модуля
6.2. Система моделирования логики высказываний ЛогикИВ
6.2.1. Структура системы ЛогикИВ
6.2.1.1. Редактор системы аксиом
6.2.1.2. Редактор атомов исчисления высказываний
6.2.1.3. Редактор формул исчисления высказываний
6.2.1.4. Модуль логического вывода
6.2.5. Алгоритм представления понятийнообъектной модели в структуры исчисления
высказываний
6.3. Применение методики анализа КОД и ПОМ для разработки многоагентных систем
6.3.1. Интерпретация методики для задачи разработки многоагентных систем
6.3.2. Алгоритм преобразования структур ПОМ в конструкции языка
Заключение
Литература


Рассматриваемая технология проектирования распределенных интеллектуальных систем обеспечивает методическую и автоматизированную поддержку этапа системноконцептуального анализа предметной области, а также программную поддержку этапа формализации. Однако в целом про процесс разработки БЗ нельзя сказать, что он легок в освоении, в первую очередь потому, что ориентирован на пользователя, владеющего навыками программирования, которые требуются при описании вычислительных процедур. Корифей у. Корифей г, свободное распространение это инструментальная система фреймовопродукционного типа, обладающая достаточно обширными функциональными возможностями может проводить прямой, обратный и смешанный логический вывод позволяет организовывать вывод на основе байесовской модели имеет подсистему объяснений имеет собственный процедурный язык, позволяющий проектировать пользовательские интерфейсы, организовывать работу с файлами, списками, массивами объектов. Корифей можно охарактеризовать как систему, предназначенную для решения задач классификации, интерпретации, прогнозирования, планирования действий. Однако подсистема приобретения знаний Корифея представляет собой простой текстовый редактор, в котором разработчик БЗ должен по определенным правилам описывать фреймы объектов и продукции. Вывод. Система Корифей не предусматривает какойлибо поддержки и автоматизации процессов системноконцептуального анализа. Однако имеется очень хорошая методическая и программная поддержка этапа формализации. Малый Решатель Проблем у. Малый Решатель Проблем Решатель, г, договорные условия является учебной инструментальной экспертной системой продукционного типа. Основное его назначение поддержка лабораторного практикума по дисциплине Системы Искусственного Интеллекта, читаемой на кафедре ВТ МИРЭА. В основное назначение решение задач планирования действий. База знаний, проектируемая в Решателе, приближена по своей, организации к структуре концептуальной модели предметной области, как она понимается в работах , имеются редакторы для описания объектов, свойства, отношений между объектами, процессов, происходящих над объектами. Решатель работает с правилами двух типов правиламидействиями, которые моделируют решения субъектов, и вспомогательными правилами, которые моделируют влияние изменения параметров одних объектов на параметры других. Решатель позволяет анализировать проблемные ситуации посредством прямого логического вывода, а также настраивать машину вывода на особенности конкретной БЗ благодаря специальному редактору стратегий управления правилами. Вывод. Система Решатель обладает программной и методической поддержкой этапов концептуализации и формализации. Средства автоматизации отсутствуют. Система x , коммерческий продукт была разработана для того, чтобы обеспечить простое решение проблемы интеграции средств искусственного интеллекта с существующей вычислительной. Анализируемый вариант системы содержит только интеллектуальное ядро Ипредназначен для практического знакомствам средствами разработки прикладных экспертных систем Интеллектуальное ядро представляет собой объектноориентированную, продукционную среду разработки. Основными понятиями БЗ являются класс, объект, свойство, правило. Из них формируются более сложные понятия, например пространство представлений сеть объектов, пространство рассуждений сеть правил и др. Имеются средства для визуализации указанных пространств в виде графов и навигации по ним. Для разработки БЗ x предлагает набор специальных редакторов. БЗ с целью выявления в ней т. Использование понятия остров знаний также позволяет организовать процесс представления знаний по определенной методике, направленной на последовательное описание отдельных островов знаний. Данная методика подразумевает последовательное формирование правил для каждого острова, объединенных некоторой общей гипотезой, из которых потом автоматически будет восстановлено пространство представлений. Машина логического вывода в x обеспечивает прямую, обратную и смешанную стратегии, а сам процесс вывода иллюстрируется на графе. Вывод. Система x методически и программно поддерживает этапы концептуализации и формализации. Также имеются средства автоматизации этапа формализации. Соотношение ПП и АП оценивается как на .

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: 0.302, запросов: 244