Особенности построения полных и непротиворечивых баз знаний в интегрированных экспертных системах

Анализ применения технологии Data Mining для построения полных и непротиворечивых баз знаний в интегрированных экспертных системах. Процедуры комбинированного метода приобретения знаний. Расширенные таблицы решений для сравнения продукционных правил.

Подобные документы

  • Анализ существующих способов построения баз экспертных знаний, их преимущества и недостатки. Критерии построения баз знаний. Задачи экспертной классификации и основные идеи их решения. Способы выявления экспертных знаний, процедура экспертного опроса.

    курс лекций, добавлен 16.11.2014

  • Рассмотрение способов построения баз знаний продукционных экспертных систем, методов расчета мощности базы знаний, способов сокращения мощности базы знаний, позволяющих сохранить целостность и непротиворечивость. Разработка дерева целей базы знаний.

    контрольная работа, добавлен 18.10.2022

  • Источники приобретения знаний. Технологии их обнаружения в базах данных. Задача индуктивного формирования понятий. Алгоритм качественного обобщения. Методы и этапы интеллектуального анализа данных. Средства представления знаний в Data Mining-модели.

    презентация, добавлен 09.09.2017

  • Анализ понятия и схемы модели продукций. Особенности вывода в продукционных системах. Описание подходов к представлению знаний в формате правил. Структурная и информационная модель универсальной системы поиска решений. Описание программного продукта.

    курсовая работа, добавлен 10.09.2015

  • Извлечение, представление, верификация и обработка неопределенных, неточных, нечётких и неполных знаний при построении обучающего воздействия "Тренинг с экспертными системами". Примеры сценариев интерьвьюирования экспертов при моделировании решения задач.

    статья, добавлен 18.01.2018

  • Приобретение и формализация знаний. Процедура приобретения знаний и разработка экспертной системы. Методы извлечения и получения экспертных знаний. Текстологическая и автоматическая обработка текстов. Повышение эффективности процесса представления знаний.

    контрольная работа, добавлен 20.02.2013

  • Задачи Data Mining: описательные и предсказательные, классификации и регрессии, поиска ассоциативных правил, кластеризации. Практическое применение Data Mining. Особенности нечеткой логики, виды физической неопределенности. Процесс обнаружения знаний.

    презентация, добавлен 27.04.2023

  • Теоретический анализ процесса приобретения знаний. Оболочки экспертных систем. Методы приобретения знаний, приобретение новых на основе существующих. Передача и преобразование опыта решения проблем, полученного от некоторого источника знаний, в программу.

    реферат, добавлен 26.08.2010

  • Назначение экспертных систем (ЭС), их сходство и различие с системами поддержки принятия решений. Компоненты информационной технологии, используемой в ЭС: интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы. Основные модели знаний.

    реферат, добавлен 22.02.2013

  • Анализ экспертной системы - набора программ, выполняющих функции эксперта при решении задач. Характеристика особенностей логической и продукционной модели представления знаний. Исследование специфики представления знаний фреймами и семантическими сетями.

    реферат, добавлен 11.12.2021

  • Особенности, характеристики и типы задач экспертных систем. Структура и режимы использования ЭС. Приобретение знаний и решение задач как режимы работы экспертных систем. Организация знаний в ЭС. Отличия языков программирования экспертных систем.

    лекция, добавлен 23.07.2015

  • Функции искусственного интеллекта. Сферы применения и достоинства экспертных систем, их классификация и основные компоненты. Этапы создания базы знаний, подготовка учебного материала. Особенности логических и продукционных моделей представления знаний.

    реферат, добавлен 22.12.2011

  • Основные задачи системы поддержки принятия решений. Разработка базы знаний на основе продукционных правил, семантической сети и фреймовой модели. Разработка приложения, которое будет осуществлять работу с базой знаний. Шаги построения сетевой модели.

    курсовая работа, добавлен 23.04.2014

  • Подсистема приобретения знаний. Программная компонента экспертных систем, реализующая процесс ее рассуждений на основе базы знаний и рабочего множества. Прямой и обратный порядок вывода. Истинность или ложность факта, входящего в условие правила.

    лекция, добавлен 16.10.2013

  • Особенности неявных знаний. Подходы к анализу данных и процессов. Концепция обучения с использованием неявных знаний. Извлечение и формализация знаний из структурированных данных в задачах data-, process-, web-mining. Принцип работы реляционной метасети.

    статья, добавлен 19.06.2018

  • Сущность и назначение экспертных систем, особенности применения их принципов в системе современного управления, структура и составляющие. Модели знаний и закономерности их использования. Экспертная система "ДА" фирмы "Контекст", ее анализ и оценка.

    реферат, добавлен 03.12.2011

  • Рассмотрение методов и средств извлечения знаний с учетом оценки качества моделей в системах поддержки принятия решений. Возможности совместного эффективного использования экспертных систем, интеллектуального анализа данных, машинного логического вывода.

    статья, добавлен 17.05.2020

  • Разработка концептуальных основ и моделей компьютерного представления экспертных знаний, формируемых для индикаторного оценивания программно-целевой деятельности, а также отображения динамики формирования личностных и коллективных знаний экспертов.

    автореферат, добавлен 28.10.2018

  • Освоение технологии и методики построения экспертных систем на примере разработки учебной экспертной системы. Варианты построения экспертной системы в роли одновременно эксперта и инженера по знаниям. Создание базы знаний из набора фреймов и правил.

    статья, добавлен 19.02.2019

  • Описание методологии мультиагентной системы для верификации времени, знаний, и стратегий, с помощью математического представления системы обработки знаний. Исследование содержания ATL и эпистемологические формулы для различных классов экспертных систем.

    статья, добавлен 28.11.2016

  • Технологии извлечения знаний Data Mining. Сравнение формулировок задач при использовании методов OLAP и Data Mining. Выявление мошенничества с кредитными карточками. Подходы к определению понятия "информационная система", многообразие элементов системы.

    контрольная работа, добавлен 19.08.2011

  • Data Mining как метод обнаружения знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах деятельности, скрытых в больших объемах исходных данных. Алгоритм решения задачи поиска ассоциативных правил Apriori. Методы визуализации анализируемых данных.

    курсовая работа, добавлен 04.07.2013

  • Сущность и определение понятия интеллектуального анализа данных. Технологии data mining как инструмент для решения сложных аналитических задач. Типы выявляемых закономерностей в системе. Области применения технологий интеллектуального анализа данных.

    лекция, добавлен 26.08.2010

  • Основная сущность и архитектура экспертной системы. Особенность построения базы знаний, которая основывается на моделях представления знаний. Основная роль интерфейса пользователя в эффективности решения задач. Характеристика языков программирования.

    презентация, добавлен 29.11.2016

  • Изучение концепции построения пользовательского интерфейса и возможных конфигураций структуры экспертных систем. Анализ целесообразности минимизации числа входных информационных признаков и представления базы знаний системы в виде иерархического дерева.

    статья, добавлен 27.02.2019

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу и оценить ее, кликнув по соответствующей звездочке.