Представление знаний в информационных системах
Определение понятия знания, модели его представления – фреймовая, продукционная, семантическая. Разбор аналитической платформы Deductor. Описание демо-примера программы Deductor– прогнозирование с помощью линейной регрессии, использование визуализатора.
Подобные документы
Потребность отражения человеческих знаний в памяти компьютера. Модели представления знаний. Продукционные и формально-логические модели. Исчисление предикатов первого порядка. Основные свойства теории фреймов. Аналитическая платформа Deductor.
курсовая работа, добавлен 09.04.2015Короткі теоретичні відомості про Deductor – аналітичну платформу, призначену для створення логічно завершених прикладних рішень в області аналізу даних. Основи роботи з аналітичною платформою Deductor виробництва російської компанії BaseGroup Labs.
лабораторная работа, добавлен 14.10.2014Основные этапы и механизм процесса создания, ведения и модификации баз знаний в экспертных системах. Понятие предметного (фактуального) и проблемного (операционного) знания. Модели предоставления знаний: сетевая, фреймовая, логическая, продукционная.
презентация, добавлен 16.10.2013Понятие и сущность экспертной системы, ее внутренняя структура и назначение, этапы и принципы разработки. Продукционная и фреймовая модель представления знаний, порядок построения семантической сети. Разработка алгоритма программы, создание интерфейса.
курсовая работа, добавлен 22.01.2015Сущность 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, добавлен 19.06.2010Преимущества и недостатки моделей представления знаний. Модель, основанная на правилах, фреймовая модель. Семантическая сеть. Структура экспертных систем и этапы их разработки. Механизмы логического вывода. Стратегия "вверх-снизу", "от цели к ситуации").
презентация, добавлен 29.10.2013Представление 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, добавлен 18.05.2009Проблема представления знаний в компьютерных системах – одна из основных проблем в области искусственного интеллекта. Исследование различных моделей представления знаний. Определения их понятия. Разработка операции над знаниями в логической модели.
курсовая работа, добавлен 18.02.2011- 9. Виртуальная модель предметной области дисциплины "Представление знаний в информационных системах"
Обоснование использования виртуальной модели, средства для разработки функциональных модулей. Разработка виртуальной модели "Представление знаний в информационных системах". Разработка алгоритмов построения виртуальной модели предметной области.
дипломная работа, добавлен 12.08.2017 "Наивная" модель прогнозирования. Прогнозирование методом среднего и скользящего среднего. Метод опорных векторов, деревьев решений, ассоциативных правил, системы рассуждений на основе аналогичных случаев, декомпозиции временного ряда и кластеризации.
курсовая работа, добавлен 02.12.2014Основные 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, 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, 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, добавлен 14.08.2013Реалізація сегментації позичальників методом карт Кохонена за допомогою пакету Deductor Studio. Послідовність дій, які необхідно провести для аналізу даних у Deductor Studio. Результат сегментації на картах Кохонена та характеристика кожного сегменту.
контрольная работа, добавлен 29.09.2010Фреймы как один из распространенных формализмов представления знаний в электронных системах, их классификация и типы, структура и элементы. Иерархические фреймовые структуры и принципы их построения. Код программы Интерфейс. Разработка программного кода.
лабораторная работа, добавлен 02.11.2013Анализ моделей и средств построения игровой компьютерной среды предметной области. Разработка алгоритмов построения игровой компьютерной среды. Отладка и экспериментальное тестирование компьютерной игры "Представление знаний в информационных системах".
дипломная работа, добавлен 12.08.2017Изучение 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, добавлен 22.12.2014Синтаксис логики предикатов. Преобразование унарных предикатов в бинарные. Функции, выполняемые экспертной системой. Правила "если-то" для представления знаний. Разработка оболочки в экспертных системах. Рассуждения, использующие логические формулы.
курс лекций, добавлен 16.06.2012Семантическая сеть - совокупность объектов предметной области, отношений между ними. Причинно-следственные связи между двумя объектами в семантической сети. Представление знаний путем использования фреймов, при помощи логики предикатов. Правила продукций.
реферат, добавлен 01.12.2010Понятие искусственного интеллекта и интеллектуальной системы. Этапы развития интеллектуальных систем. Модели представления знаний, процедурный (алгоритмический) и декларативный способы их формализации. Построение концептуальной модели предметной области.
презентация, добавлен 29.10.2013Понятия в области метрологии. Представление знаний в интеллектуальных системах. Методы описания нечетких знаний в интеллектуальных системах. Классификация интеллектуальных систем, их структурная организация. Нечеткие системы автоматического управления.
курсовая работа, добавлен 16.02.2015Определение доли перевозчиков в их общем количестве средствами Excel. Автоматическое и ручное прогнозирование линейной и экспоненциальной зависимости. Вычисление тенденций с помощью добавления линии тренда на диаграмму. Возможности процессора MathCAD.
контрольная работа, добавлен 03.04.2012Разработка структуры реляционной базы данных для информационной системы "Распределение учебной нагрузки". Требования к информации, надежности, составу и параметрам технических средств. Нормализация информационных объектов, логическая модель данных.
курсовая работа, добавлен 03.05.2015Коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Приложения для получения информации с сайта, описание функционала и интерфейса. Описание классов и используемых библиотек. Подготовка и первичный анализ данных. Тестирование logit-регрессии и линейной регрессии.
дипломная работа, добавлен 30.06.2017Сущность, основные характеристики и компоненты информационных технологий и необходимость их использования в системах управления. Автоматизация уровня исполнительной деятельности персонала. Информационная, коммуникационная и системная модели офиса.
курсовая работа, добавлен 13.08.2010