Экспертные системы классического типа содержат так называемый блок (или машину) логического вывода, который способен делать логические выводы на основании знаний, имеющихся в базе знаний [3]. Имеются определенные ограничения на форму представления знаний (в базе знаний) и на методы их преобразования (вывода) в блоке логического вывода. Широкое распространение получила так называемая продукционная модель представления знаний, основанная на использовании правил следующего вида [c.127]
В главе 1 даны основные понятия информации, управления, информационной технологии. Глава 2 посвящена рассмотрению базовой информационной технологии на концептуальном, логическом и физическом уровнях представления. Главы 3-6 содержат описание основных информационных процессов - обработки, накопления, обмена, представления знаний -также с использованием трехуровневого подхода. В главе 7 детально рассматривается применение информационной технологии в управлении предприятием. Здесь излагаются концепция управления предприятием, его фаз, содержание функциональных задач и описывающих их моделей, приводится взаимосвязь базовых информационных процессов, рассматривается проектирование информационной технологии, включая эскизное и автоматизированное, В главе 8 дан обзор современного состояния российского рынка информационных технологий в экономике. [c.10]
Одной из попыток расширения возможностей СИИ является использование сочетания различных МПЗ фреймов и продукций (продукционные правила в слотах фрейма являются формой присоединения к фрейму процедурных знаний) семантических сетей и логических моделей семантических сетей и продукций. Однако простое объединение в одной БЗ нескольких МПЗ, получивших название комбинированных или смешанных, как правило, малоэффективно. Различные МПЗ не обязательно несовместимы друг с другом, однако они отличаются по степени соответствия конкретным внутренним представлениям эксперта. [c.254]
Продукции наряду с фреймами являются наиболее популярными средствами представления знаний в системах, основанных на знаниях. Продукции, с одной стороны, близки к логическим моделям, что позволяет организовывать с ними более эффективные процедуры вывода, а с другой стороны — более наглядно отражают знания, чем классические логические модели, поскольку в них отсутствуют жесткие ограничения, характерные для логических исчислений. В общем виде под продукцией понимается выражение вида [c.566]
Оценка глубины содержания существующего понятия информация . Информационная гибкость модели оказалась следствием неполноты охвата проблемы выявления упомянутого в п. 2 закона связанности на основе существующего сейчас понятия информация , толкование которого можно дать с помощью следующей цепочки определений [2] 1) информация — сведения об окружающем мире 2) сведения — знания, представление о чем-нибудь 3) знания — постижение действительности сознанием 4) сознание — способность человека логически мыслить. Таким образом, существующее понятие привязано только к сознанию, в то время как све- [c.238]
Вторая стадия предусматривает разработку технических предложений. Приступая к ней, конструктор вызывает программу поиска вариантов технических решений. По ней происходит обращение к массиву информации, представленной И—ИЛИ деревом технических решений или семантической моделью. И то и другое аккумулирует знания о технических системах определенного класса, включая сведения по уже созданным объектам, заключенные в проектах, авторских свидетельствах и патентах. При поиске вариантов по И—ИЛИ дереву программным путем будут составляться описания вариантов объекта в соответствии с алгоритмом, изложенным в п. 4.4. Используя программы графического отображения, описание можно представить в виде компоновки из включенных в него элементов на экране видеотерминала или на графопостроителе. При использовании семантического моделирования конструктору необходимо по концептуальному описанию, включающему цели проектирования и признаки объекта, составить описание функциональное, а по нему схему логических связок в соответствии с рекомендациями п. 4.4. По логической схеме связок будет выбрана из БД структурная схема, которая и составит вариант объекта проектирования. Здесь, как и в первом случае, описание варианта может быть представлено в виде графического отображения с указанием наименований составных элементов. [c.241]
Модель отражает, прежде всего, направления методического воздействия теории организации на формирование и развитие состава и содержания любой науки и каждой области знаний в целом. Вместе с тем она еще раз подчеркивает участие теории организации в становлении конкретной области знаний в качестве процесса ее построения и представления в виде определенной информационно-логической последовательности. [c.64]
Модель знаний — это представление системы знаний с помощью формализма, универсального математического аппарата. Может использоваться функциональный, логический, алгоритмический (алгоритма Тьюринга) и объектный (теория акторов) формализм. Модели знаний можно разделить на реляционные, объектные и ассоциативные. [c.95]
Второе издание является развитием первой книги, посвященной этой теме. Помимо опубликованных ранее и затем скорректированных 13 тренажеров, добавлены еще пять (в 2000 г. еще не была закончена их экономико-математическая и алгоритмическая разработка). По своей модельной архитектуре новые тренажеры намного сложнее (количество уравнений в каждой динамической модели примерно в 10-40 раз больше, чем у первых тринадцати). Большая размерность моделей требуется для получения необходимой степени корректности отражения социально-экономических процессов, возникающих при взаимодействии и влиянии множества обратных связей, существующих в реальных объектах, игнорирование которых не позволяет получать достоверные результаты. Простыми способами (логическими рассуждениями, использованием моделей малой размерности, применением статистической информации для прогнозирования будущих изменений и т.п.) сложные социальные, экономические, политические и другие проблемы решить невозможно. Вместе с тем экономико-математические модели большой размерности демонстрируют возможность прогнозирования на ЭВМ процессов функционирования практически любых сложных объектов без специальных профессиональных знаний языков программирования. Для синтеза таких моделей и их реализации на ЭВМ необходимо лишь ясное представление о предмете моделирования и немного навыков работы с системой динамического моделирования (в данном случае ДИН). [c.7]
Одной из важнейших составляющих ИАСУ производством является информационная поддержка принятия решений, основанная, в частности, на использовании знаний. В качестве моделей представления знаний в настоящее время используются семантические сети, фреймы (вычислительные фреймы и вычислительные модели), продукционные правила, логические модели, аксиоматические модели и т. д. В связи с тем, что в СППР используются и хранятся разнородные знания, для их формализации используют интегрированную модель, включающую интенсиональную, экстенсиональную и процедурную составляющие. Интенсиональная со- [c.565]
Знания существуют в следующих формах в памяти человека (эксперта) материализованные (канонизированные) знания (учебники, монографии и т.п.) полуформаишзованная структурированная модель (поле) знаний формализованное знание на некотором языке представления и в БЗ. Знания в СИИ представлены на уровнях внешнем, логическом и физическом. [c.247]
Познавательное научение включает усвоение знаний и развитие мнений и взглядов без непосредственного закрепления. Механическое научение заключается в усвоении двух или нескольких понятий без обусловливания. Если потребитель видит заголовок "Lemsip — против гриппа", то он и без использования обсуждаемых выше обусловливания и закрепления может запомнить, что Lemsip — это лекарство от гриппа. При опосредованном научении используются полученные от других знания без непосредственного закрепления на опыте или поощрения. Так можно самостоятельно прийти к заключению, какие модели одежды привлекают потенциальных поклонников, наблюдая за другими людьми. Такие выражения, как "восхищенный взгляд", могут применяться в рекламных сообщениях, чтобы вызвать у людей чувство одобрения представленных моделей. Мы воображаем, что то же самое может произойти с нами (т.е. нас тоже будут провожать восхищенными взглядами), если мы будем одеваться подобным образом. Рассуждение — это более сложная форма познавательного обучения, которая, как правило, связана с более высоким уровнем вовлеченности. Например, некоторые рекламные сообщения рассчитаны на то, что их получатель сделает собственные выводы с помощью логических рассуждений. В свое время в США проходила рекламная кампания, направленная против Ричарда Никсона, в которой использовалась его фотография со слоганом "Купили бы вы подержанную машину у этого человека " Это должно было убеждать людей не голосовать за Никсона на президентских выборах. [c.81]
Важной технологией представления и обработки слабоформализуемых знаний является технология экспертных систем как направление искусственного интеллекта [Васильев и др., 1991]. Экспертные системы, основываясь на правилах и логическом выводе, позволяют повысить уровень интеллектуальности ГИС, осуществить более гибкий и комплексный анализ карт, выступить альтернативным средством моделирования в дополнение к количественным моделям, упоминавшимся ранее [Fedra e.a., 1993]. Однако разработка и применение экспертных систем, интегрируемых с ГИС, БД и математическими моделями, пока не получили должного развития в научных и вузовских организациях г. Иркутска. [c.243]
Смотреть страницы где упоминается термин Логические модели представления знаний
: [c.57] [c.235]Смотреть главы в:
Организация работы с документами -> Логические модели представления знаний