Реляционная метасеть выделения неявных знаний
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.
Подобные документы
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 09.09.2017Понятие и концептуальные средства описания предметной области. Представление знаний в реляционной базе данных. Логические системы представления знаний. Методика работы конитолога по формированию поля знания. Методы определения функции принадлежности.
курсовая работа, добавлен 08.02.2012Методы разработки алгоритмов обнаружения знаний в базах данных как базового подхода выделения значимых образцов (шаблонов) в структуре больших наборов данных. Две группы алгоритмов обнаружения знаний. Подход в области обнаружения знаний в базах данных.
статья, добавлен 29.12.2020Сущность 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 26.08.2010Приобретение 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 20.02.2013Задачи 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 27.04.2023Data 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 04.07.2013Извлечение данных путем простого диалога, не требующего дополнительных знаний. Формализация метода диалога, разработка программного приложения. Проектирование метода в виде графиков, алгоритмов, дерева иерархии. Разработка системы и ее тестирование.
курсовая работа, добавлен 24.02.2019Описание принципов построения хороших логических моделей данных. Представление знаний с использованием семантических сетей. Оценка различных способов поиска и обмена информацией в Интернет. Преимущества и недостатки поисковых машин, принцип их работы.
отчет по практике, добавлен 26.05.2016Метод Data Mining (извлечения знаний из баз данных). Структуризация и первичная логическая обработка данных. Анализ и прогнозирование статистической обработки данных. Проведение финансово-экономических расчетов. Решение уравнений и оптимизационных задач.
реферат, добавлен 17.10.2011Технологии 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- 12. 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.
статья, добавлен 19.01.2018 Выявление артефактов контекста, построения иерархии и жизненного цикла. Экстернализация неявных знаний исполнителей, которые оказывают влияние на ход выполнения процесса. Построение моделей бизнес-процессов на основе анализа журналов регистрации событий.
статья, добавлен 19.06.2018Понятие термина Data Mining, его история возникновения. Понятие искусственного интеллекта. Сравнение статистики, машинного обучения и Data Mining. Развитие технологии баз данных начиная с 1960-х г. Data Mining как часть рынка информационных технологий.
реферат, добавлен 14.01.2015Состав и работа базы данных. Групповые свойства данных, записываемых в ячейки, принадлежащие каждому из полей. Основные черты системы управления базами знаний. Централизованное управление данными, его преимущества по сравнению с обычной файловой системой.
реферат, добавлен 20.05.2014- 16. Базы знаний
Хранение знаний для обработки программами и достижения подобия человеческого интеллекта. Использование теории представления знаний из когнитологии. Назначение и функции баз знаний. Традиционные языки программирования. Механизм логического вывода.
реферат, добавлен 29.04.2015 Применение правила вывода. Сопоставление, выбор, срабатывание и действие. Понятие конфликтного множества. Схема работы интерпретатора. Движение в пространстве состояний, виртуальные процедуры. Диалог с экспертной системой. Стратегии управления выводом.
презентация, добавлен 16.10.2013База данных как организованная структура, предназначенная для хранения информации, автоматизации процессов ее упорядочения, поиска и обработки. Функции системы управления базами данных и базами знаний. Использование методов искусственного интеллекта.
контрольная работа, добавлен 12.07.2011Особенности создания компьютерных информационных систем (диагностических, обучающих и др.) в области ультразвукового обследования. Предварительное исследование структуры используемых знаний, формирование базы знаний, их приобретение и формализация.
статья, добавлен 22.08.2020Представление знаний, разработка их систем, стратегия получения и практические методы извлечения. Виды и технологии интеллектуальных информационных систем. Задачи формирования и формализация баз знаний. Автоматизированные системы распознавания образов.
контрольная работа, добавлен 18.12.2009Методологические аспекты технологии выявления знаний из эмпирических данных, представления знаний и их использования для решения задач прогнозирования, принятия решений. Меню режима задания параметров импорта данных из внешних баз в систему "Эйдос".
статья, добавлен 28.04.2017Рассмотрение 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 18.10.2022Особенности реляционной базы данных и её структура. Этапы проектирования реляционной базы данных. Характеристика языка программирования C# и среды .NET RunTime. Краткое описание библиотеки Framework. Процесс компиляции программы, разработанной на С#.
курсовая работа, добавлен 02.10.2016Подсистема 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 16.10.2013Описание архитектуры и базовых функциональных возможностей средств распределенного приобретения знаний. Совместное использование источников знаний различной типологии. Структурирование полученной от эксперта информации. Процедура уточнения описаний.
статья, добавлен 19.01.2018