Модель знаний о законах [c.69]
Под представлением знаний подразумевают соглашение о том, как описывать реальную ПрО (понятия и отношения). Иногда такое соглашение называют нотацией. Каждая модель знаний определяет форму представления знаний и является формализмом, призванным отобразить объекты, связи между ними и отношения, иерархию понятий ПрО и изменение отношений между объектами. [c.249]
Указанные проблемы рассматриваются в плане облегчения и повышения эффективности взаимодействия эксперта и инженера по знаниям, повышения степени адекватности модели знаний ПрО реальной ПрО, построения языка структуризации и формализации относительно синтаксиса, семантики и прагматики семиотических МПЗ. [c.256]
Если область функционирования системы обширна и набор выделенных ситуаций велик и многообразен, то описывающую их модель в ряде случаев можно представить как модель знаний, а для сопоставления использовать какую-либо процедуру, характерную для искусственного интеллекта. [c.181]
В процессе обучения мастера и инструкторы производственного обучения на конкретных примерах показывают, что несоблюдение установленных приемов и методов труда приводит к ухудшению качества продукции, излишним затратам материальных средств. Как показал опыт работы лаборатории по труду, учащиеся ПТУ быстро и с большим интересом осваивают СКОР и методы моделирования трудовых процессов, проявляют высокую активность в моделировании и анализе моделей. Знание СКОР помогает им быстро овладевать секретами мастерства передовых рабочих. [c.89]
Для анализа сложившегося кадрового потенциала используются нормативные и плановые материалы. Анализ кадрового состава работников сферы управления базируется на типовой классификации работников аппарата управления и проводится как важнейшая часть перспективного планирования, прогноза, разработки организационно-экономической модели объекта и системы управления им. При анализе и оценке качественного состава кадров системы управления в качестве эталона используются требования к руководителям разного уровня и специалистам разных групп, разработанные в типовых моделях знаний и навыков руководителей и специалистов, которые формируются в централизованном порядке, а применительно к конкретному объекту могут быть скорректированы, если он имеет существенную специфику. Для анализа загруженности и организации работы широко привлекаются материалы индивидуальных творческих планов и аттестаций. [c.103]
БЗн — часть ЭС (СОЗ), предназначенная для генерации и поддержания динамической модели знаний о предметной [c.429]
Компонент приобретения знаний предназначен для обеспечения работы инженера знаний по созданию и поддержанию модели знаний, адекватной реальной предметной области (генерации БЗн, ее тестирования, пополнения новыми знаниями, исключения неверных (ставших таковыми) знаний и т. п.). [c.431]
При создании ЭС наибольшую трудность представляет разработка совершенной базы знаний, т. е. моделирование знаний экспертов о некоторой предметной области. Разработка любой модели — в том числе и модели знаний — представляет собой полностью неформализуемый процесс, содержащий элементы творчества и строго формальных действий. [c.434]
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]
Реляционная модель знаний задается в виде [c.95]
Объектная модель знаний представляется в семантической, фреймовой или универсальной форме. [c.96]
В основе ассоциативной модели знаний лежит ассоциативная логика. Представляются знания в виде ассоциативной сети узловых элементов, имеющих контактные связи между собой в соответствии с решаемой задачей. Ассоциативный подход позволяет формировать знания путем обучения и обработки их в реальном масштабе времени. [c.97]
Методы принятия решений в моделях знаний [c.103]
В процессе изложения материала несколько раз упоминались коэффициенты Фибо и говорилось о возможной взаимной пропорции основных волн внутри моделей. Знание наиболее распространенных соотношений помогает не только создавать пропорциональную волновую картину, но и прогнозировать дальнейшее движение цены. [c.127]
Принято говорить не о "знаниях вообще", а о знаниях, зафиксированных с помощью той или иной модели знаний. [c.197]
Продукционная модель знаний [c.198]
Трудности применения фреймовой модели знаний в основном связаны с программированием присоединенных процедур. [c.204]
Особенность семантической сети как модели знаний состоит в единстве базы знаний и механизма вывода новых фактов. На основании вопроса к базе знаний строится семантическая сеть, отображающая структуру вопроса, и ответ получается в результате сопоставления общей сети для базы знаний в целом и сети для вопроса. [c.205]
Модели знаний - продукционная, фреймовая и модель семантических сетей - обладают практически равными возможностями представления знаний, использующих отношения "есть-нек" и "сеть-часть". Дополнительно каждая модель знаний содержит средства усиления этой "базовой" конфигурации [c.206]
Предлагаемая модель знаний по проектному управлению представлена в форме трехмерной схемы. [c.33]
Однако, не всегда пользователя может интересовать полный вывод решения, содержащий множество ненужных деталей. В этом случае система должна уметь выбирать из цепочки только ключевые моменты с учетом их важности и уровня знаний пользователя. Для этого в базе знаний необходимо поддерживать модель знаний и намерений пользователя. Если же пользователь продолжает не понимать полученный ответ, то система должна быть способна в диалоге на основе поддерживаемой модели проблемных знаний обучать пользователя тем или иным фрагментам знаний, т.е. раскрывать более подробно отдельные понятия и зависимости, если даже эти детали непосредственно в выводе не использовались. [c.21]
Метод представления (модель) знаний - это совокупность средств структурирования и обработки единиц знаний. Методы представления знаний различаются характером представления объектного, функционального, поведенческого видов знаний и реализацией неопределенностей, т.е. ориентацией на определение структуры объектов или действий над ними, детерминированность или неопределенность, статику или динамику проблемной области. [c.70]
СЛАБОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НА ПРАКТИКЕ. Согласно ряду исследований уровень методов моделирования в рамках науки управления превосходит уровень использования моделей. Как указывалось выше, одна из причин такого положения дел — страх. Другие причины — это недостаток знаний и сопротивление переменам. Данная проблема подкрепляет желательность того, чтобы на стадии построения модели штабные специалисты привлекали к этому делу пользователей. Когда люди имеют возможность обсудить и лучше понять вопрос, метод или предполагаемое изменение, их сопротивление обычно снижается. [c.230]
Таким образом, необходимо выбрать теорию, наиболее подходящую для предприятия, разворачивающегося в атмосфере открытости и в постоянном взаимодействии с изменяющейся средой. Однако даже применительно к такой ситуации задачи менеджеров серьезно отличаются. В условиях традиционной модели управляющий достигает своего положения в результате собственных усилий и соответственно в силу выдающихся способностей и знаний. Его задачами были исключительно принятие решений и применение выработанных правил. Однако изменения в современной организационной структуре, технологии и во внешней по отношению к компании среде сделали этот подход нежизнеспособным. [c.62]
Целью курса "Макроэкономика" является формирование основ экономического мышления студента, необходимых для анализа и рациональной оценки массовых взаимодействий экономических субъектов, воздействия государства на экономику, способов использования народнохозяйственной информации при определении перспектив развития фирмы, отрасли, региона, сферы экономики, страны в системе мирового хозяйства. В процессе изучения данного курса студенты приобретают необходимые теоретические знания и практические навыки по основам макроэкономического анализа, механизма поддержания равновесия в экономике в целом, об основных моделях денежно-кредитной, бюджетно-налоговой, социальной, внешнеэкономической политики, о способах решения таких важных проблем как кризисы, безработица, инфляция. В результате изучения дисциплины студент должен знать [c.117]
Для многих существенной разрядкой становится самообразование. Нужно сказать, что японцы исторически приучены к самостоятельной работе над собой. Информационная технология значительно расширила их возможности в этом деле. Самообразование с помощью компьютеров все шире внедряется в обиход. Практически все знания, которые люди хотят получить с целью развития своей профессиональной компетенции, могут быть выведены на экран дисплея. Стоит только сесть за компьютер, обратиться к соответствующему шифру учебного курса — и жилая комната немедленно превращается в учебный класс, обучение начинается. Причем компьютер осуществляет рефлексивное управление этим процессом, т. е. строит модель обучаемого в зависимости ют его способностей и наклонностей, и с учетом этих особенностей оказывает ему индивидуальную помощь. [c.109]
Моделям принадлежит первостепенная роль в научных исследованиях, в процессе формирования знаний. В зависимости от способа и формы реализации модели она может иметь различную степень абстракции. Натуральная модель менее абстрактна, чем, например, графическая модель какого-либо объекта. [c.404]
К понятию знание близко примыкает понятие предметной области. В научной литературе сформировалось обобщенное определение предметной области (ПрО) как совокупности элементов, объектов, явлений, процессов, их количественных и качественных характеристик, а также связей между ними, объединенных общей идеей, определенным смыслом или понятием более высокого уровня. Эта область может быть описана в виде некоторой совокупности сведений о ее структуре, основных характеристи-ках, процессах, протекающих в ней, а также способов решения задач. Значительная роль принадлежит отношениям. Именно они определяют смысловую сторону, окончательно формируют конкретную ПрО, выделяя ее из других областей или случайного скопления фактов. Упорядоченная и систематизированная совокупность знаний образует модель знаний ПрО. 248 [c.248]
Подобная классификация осуществляется по всем подразделениям фирмы и становится основой определения уровня коэффициента интеллекта организации. Таким образом, модель знаний становится инфраструктурой для корпоративной памя- [c.46]
Хендерсон и МакДэниэл описывают четыре основных способа выработки информации самонаблюдение, взаимодействие, сообщения и анализ. Самонаблюдение — это собственные источники информации человека образование, опыт, квалификация и другие приобретенные знания. Взаимодействие — это встречи с одним или несколькими людьми, в течение которых происходит взаимный обмен информацией. Сообщения — это письма, файлы данных и специально организованные исследования. Анализ — это выработка информации путем использования количественных моделей и методов принятия решений. [c.418]
Этапы моделирования инвестиционного цикла . построение модели, оценка параметров, практическое применение для принятия решений, оптимизации и прогнозирования. Интерфейсные, фактуальные и процедурные знания. Семантические сети. Синтез модели из типовых модулей. Стохастические сети Петри. Векторные функции денежных потоков в проектировании инвестиционных циклон. Учет факторов риска и неопределенности в моделях инвестиций. [c.75]
ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА — человекома-шинная система, предназначенная для автоматизации поддержки процессов принятия решений в той или иной предметной области. Функционирование Э.с. имитирует деятельность группы специалистов, опираясь на их знания и практический опыт. Основное назначение Э.о. — помощь конкретному пользователю в процессах принятия решений на базе автоматизации вычислительных и логических процедур, отвечающих проблемной ситуации. Данная ситуация моделируется с использованием данных, содержащихся в запросе пользователя. Исполнительная часть Э.с. анализирует постановку задачи, используя при этом конкретные знания из базы данных. Если для разработки модели задачи в базе данных оказываются доступными соответствующие знания, то решение задачи достигается с помощью активизации соответствующих вычислительных и логических процедур. Отличительная особенность Э.с. — наличие механизма построения объяснения найденного решения проблемной ситуации. Такие объяснения основаны на Комментариях к сформулированному алгоритму решения поставленной задачи лийо базируются на комментариях последствий, к которым приведет предлагаемое Э.с. решение. Э.с. является индивидуальным вычислительным ресурсом, т.к. конкретное содержание базы знаний отвечает потребностям и возможностям пользователя. Для этого в составе системы предусмотрены [c.439]
Приведенный пример иллюстрирует два важных аспекта применения данной технологии. Первый — сам масштаб такой работы объем анализируемых данных и число исследуемых моделей значительно превышают соответствующие показатели, характерные для традиционного статистического анализа. Второй — то, что даже высококвалифицированные специалисты могут извлечь из применения интеллектуального анализа данных дополнительные преимущества. В случае с Mellon Bank приглашенная команда специалистов сумела добиться шестикратного улучшения результатов, затратив лишь четверть того времени, что потребовалось бы на проведение аналогичной акции обычными методами, используемыми собственным подразделением банка, специализирующимся на статистическом анализе. Одна из важнейших задач — сделать этот инструментарий настолько простым, чтобы конечный пользователь — специалист в своей сфере бизнеса без сколько-нибудь выдающегося знания компьютера — смог работать с ним самостоятельно. [c.238]