|
|
|
сделать стартовой | добавить в избранное |
 |
|
Базы знаний как современные интеллектуальные информационные системы |
Пакеты с замком "Extra зиплок" (гриппер), комплект 100 штук (150x200 мм). 
Ночник-проектор "Звездное небо и планеты", фиолетовый. 
Чашка "Неваляшка". САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНЖЕНЕРНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ РЕФЕРАТ Базы знаний как современные интеллектуальные информационные системы Санкт-Петербург 2009 СодержаниеВведение 1 Общие положения 1.1 Классификация баз знаний 1.2 Применение баз знаний 2 Интеллектуальная информационная система 2.1 Классификация задач, решаемых ИИС 3 Базы знаний в интеллектуальной системе 3.1 Машинное обучение 3.1.1 Общая постановка задачи обучения по прецедентам 3.1.2 Способы машинного обучения 3.1.3 Классические задачи решаемые с помощью машинного обучения 3.1.4 Типы входных данных при обучении 3.1.5 Типы функционалов качества 3.1.6 Практические сферы применения 3.2 Автоматическое доказательство ВведениеБаза знаний, БЗ (англ. K owledge base, KB) — это особого рода база данных, разработанная для управления знаниями (метаданными), то есть сбором, хранением, поиском и выдачей знаний. Раздел искусственного интеллекта, изучающий базы знаний и методы работы со знаниями, называется инженерией знаний. Под базами знаний понимается совокупность фактов и правил вывода, допускающих логический вывод и осмысленную обработку информация. Например, в языке Пролог базы знаний описываются в форме конкретных фактов и правил логического вывода над базами данных и процедурами обработки информации, представляющих сведения и знания о людях, предметах, фактах событиях и процессах в логической форме. Наиболее важным свойством информации, хранящейся в базах знаний, является достоверность конкретных и обобщенных сведений в базе данных и релевантности информации, получаемой с использованием правил вывода, заложенных в базу знаний. В ответах на простейшие запросы к базам знаний системы логического программирования Пролог, выдает значения «истина» и «ложь» в зависимости от наличия соответствующих фактов. Обобщенные сведения в языке Пролог задаются с помощью правил логического вывода, выполняющих роль определения понятий, а также логических процедур, состоящих из наборов правил логического вывода. Достоверность обобщенных сведений зависит от наличия необходимых фактов и достоверности данных в базах знаний. Наиболее важный параметр БЗ — качество содержащихся знаний. Лучшие БЗ включают самую релевантную, достоверную и свежую информацию, имеют совершенные системы поиска информации и тщательно продуманную структуру и формат знаний. 1. Общие положения 1.1 Классификация баз знанийВ зависимости от уровня сложности систем, в которых применяются базы знаний, различают: 1) БЗ всемирного масштаба — например, Интернет или Википедия 2) БЗ национальные — например, Википедия 3) БЗ отраслевые— например, Автомобильная энциклопедия 4) БЗ организаций 5) БЗ экспертных систем 6) БЗ специалистов 1.2 Применение баз знанийПростые базы знаний могут использоваться для создания экспертных систем и хранения данных об организации: документации, руководств, статей технического обеспечения. Главная цель создания таких баз — помочь менее опытным людям найти существующее описание способа решения какой-либо проблемы предметной области. Онтология может служить для представления в базе знаний иерархии понятий и их отношений.
Онтология, содержащая еще и экземпляры объектов не что иное, как база знаний. База знаний — важный компонент интеллектуальной системы. Наиболее известный класс таких программ — экспертные системы. Они предназначены для построения способа решения специализированных проблем, основываясь на записях БЗ и на пользовательском описании ситуации. Создание и использование систем искусственного интеллекта потребует огромных баз знаний. 2. Интеллектуальная информационная системаИнтеллектуальная информационная система (ИИС) — это один из видов автоматизированных информационных систем, иногда ИИС называют системой, основанных на знаниях. ИИС представляет собой комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи: осуществление поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке. ИИС могут размещаться на каком-либо сайте, где пользователь задает системе вопросы на естественном языке (если это вопросно-ответная система) или, отвечая на вопросы системы, находит необходимую информацию (если это экспертная система). Но, как правило, ЭС в интернете выполняют рекламно-информационные функции (интерактивные баннеры), а серьезные системы (такие, как, например, ЭС диагностики оборудования) используются локально, так как выполняют конкретные специфические задачи. Интеллектуальные поисковики отличаются от виртуальных собеседников тем, что они достаточно безлики и в ответ на вопрос выдают некоторую выжимку из источников знаний (иногда достаточно большого объема), а собеседники обладают «характером», особой манерой общения (могут использовать сленг, ненормативную лексику), и их ответы должны быть предельно лаконичными (иногда даже просто в форме смайликов, если это соответствует контексту :-)). Для разработки ИИС раньше использовались логические языки (Пролог, Лисп и т. д.), а сейчас используются различные процедурные языки. Логико-математическое обеспечение разрабатывается как для самих модулей систем, так и для состыковки этих модулей. Однако на сегодняшний день не существует универсальной логико-математической системы, которая могла бы удовлетворить потребности любого разработчика ИИС, поэтому приходится либо комбинировать накопленный опыт, либо разрабатывать логику системы самостоятельно. В области лингвистики тоже существует множество проблем, например, для обеспечения работы системы в режиме диалога с пользователем на естественном языке необходимо заложить в систему алгоритмы формализации естественного языка, а эта задача оказалась куда более сложной, чем предполагалось на заре развития интеллектуальных систем. Еще одна проблема — постоянная изменчивость языка, которая обязательно должна быть отражена в системах искусственного интеллекта. 2.1 Классификация задач, решаемых ИИС1) Интерпретация данных. Это одна из традиционных задач для экспертных систем. Под интерпретацией понимается процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных. 2) Диагностика.
Под диагностикой понимается процесс соотношения объекта с некоторым классом объектов и/или обнаружение неисправности в некоторой системе. Неисправность — это отклонение от нормы. Такая трактовка позволяет с единых теоретических позиций рассматривать и неисправность оборудования в технических системах, и заболевания живых организмов, и всевозможные природные аномалии. Важной спецификой является здесь необходимость понимания функциональной структуры («анатомии») диагностирующей системы. 3) Мониторинг. Основная задача мониторинга — непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Главные проблемы — «пропуск» тревожной ситуации и инверсная задача «ложного» срабатывания. Сложность этих проблем в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимость учёта временного контекста. 4) Проектирование. Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание «объектов» с заранее определёнными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов -- чертёж, пояснительная записка и т.д. Основные проблемы здесь — получение чёткого структурного описания знаний об объекте и проблема «следа». Для организации эффективного проектирования и в ещё большей степени перепроектирования необходимо формировать не только сами проектные решения, но и мотивы их принятия. Таким образом, в задачах проектирования тесно связываются два основных процесса, выполняемых в рамках соответствующей ЭС: процесс вывода решения и процесс объяснения. 5) Прогнозирование. Прогнозирование позволяет предсказывать последствия некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных. Прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из заданных ситуаций. В прогнозирующей системе обычно используется параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров «подгоняются» под заданную ситуацию. Выводимые из этой модели следствия составляют основу для прогнозов с вероятностными оценками. 6) Планирование. Под планированием понимается нахождение планов действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции. В таких ЭС используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически вывести последствия планируемой деятельности. 7) Обучение. Под обучением понимается использование компьютера для обучения какой-то дисциплине или предмету. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения. Они аккумулируют знания о гипотетическом «ученике» и его характерных ошибках, затем в работе они способны диагностировать слабости в познаниях обучаемых и находить соответствующие средства для их ликвидации. Кроме того, они планируют акт общения с учеником в зависимости от успехов ученика с целью передачи знаний. 8) Управление. Под управлением понимается функция организованной системы, поддерживающая определенный режим деятельности. Такого рода ЭС осуществляют управление поведением сложных систем в соответствии с заданными спецификациями. 9) Поддержка принятия решений.
Альтернативный характер этого рассуждения обусловлен тем, что q и r при проведении его не были оценены количественно. Это не позволяет сделать окончательный альтернативный вывод в следствии. Завершим раздел еще тремя схемами рассуждений, в которых учитывается возможная взаимосвязь А и В, а также некоторые соображения из рассуждений по аналогии. Каждый, кого интересуют схемы правдоподобных рассуждений, может без труда увеличить нашу коллекцию, например, заимствовав их из книги Д. Пойи, приведенной в списке литературы. Нам же необходимо двигаться дальше к тем человеческим схемам рассуждений, в которых активно используются знания, хранящиеся в его памяти, т.е. к рассуждениям, на которые опирается интеллектуальная деятельность человека и ее моделирование в современных интеллектуальных системах. Глава пятая. ВЫВОД В БАЗЕ ЗНАНИЙ Приходится порой простые мыслидоказывать всерьез, как теоремы.О. Сулейменов. От января до апреля Что такое интеллектуальная система Проблема моделирования человеческих рассуждений стала чрезвычайно актуальной в конце 70-х годов, когда в области искусственного интеллекта появились практически интересные системы
1. Интеллектуальные информационные системы в образовании
2. Разработка алгоритма работы интеллектуальной информационной системы "Расчет меню"
3. Система автоматизированного проектирования
5. Проектирование муниципальных образовательных систем российской провинции
10. Системы автоматизированного проектирования
11. Системы автоматизированного проектирования и черчения
12. Использование информационных технологий при проектировании электронных средств
13. Проектирование релейной защиты и автоматики элементов системы электроснабжения
14. Проектирование региональных организационных систем
15. Налоговые системы развитых стран и их сравнение с налоговой системой России
Рюкзак детский "Pixie Crew" с силиконовой панелью для картинок (розовый, цветной горох). 
Лоток для бумаг горизонтальный "Сити", черный. 19. Проектирование автоматизированных информационных систем
20. Философский аспект проблемы взаимодействия интеллектуальных систем
21. Концептуальная Структура для Интеллектуальных Обучающих Систем, размещаемых в Интернет
25. Проектирование информационных систем на базе MySQL и Internet
26. Гибридные интеллектуальные человеко-машинные вычислительные системы и когнитивные процессы
27. Проектирование корпоративных информационных систем и управление
28. Изучение и описание живой и неживой системы с точки зрения классификации информационных систем
29. Проектирование и разработка информационной системы на примере магазина "Computer Master"
30. Проектирование и создание автоматизированной информационной системы "Поликлиника"
31. Проектирование информационной системы
32. Проектирование информационной системы "Начисление заработной платы сотрудникам школы"
Набор Philips Avent № 67 "Подарочный набор для малыша 6+". 
Конструктор электронный ЗНАТОК "Первые шаги в электронике. Набор А" (15 схем). 
Конструктор "Row Boat Kit". 33. Проектирование информационной системы сети поликлиник
34. Проектирование информационных систем на предприятии
35. Разработки интеллектуальной справочной системы по музыкальным произведениям
36. Рынки информационных и интеллектуальных услуг в России
37. Автомобильные датчики и интеллектуальные транспортные системы
41. Избирательная система РФ (избирательное право, виды избирательных систем, избирательный процесс)
42. Автоматизация информационного взаимодействия в системе органов государственного финансового контроля
43. Автоматизированные информационные системы
44. Билеты на государственный аттестационный экзамен по специальности Информационные Системы
45. Разработка верхнего уровня Информационной Системы Университета
46. Стратегия поиска в автоматизированных информационных системах
47. Разработка информационно-справочной системы "Характеристика предприятия" /Prolog/
48. Разработка информационно-справочной системы "Водительское удостоверение" /Prolog/
Кислородный отбеливатель "Shabondama", 750 г. 
Фоторамка "Poster red" (30х40 см). 
Набор детской посуды "Авто", 3 предмета. 49. Разработка информационно-справочной системы "Овощная база" /Prolog/
50. Разработка информационно-справочной системы "Каталог строительных объектов" /Prolog/
51. Разработка информационно-справочной системы "Товар на складе" /Prolog/
52. Информационные системы в экономике
53. Разработка фрагмента информационной системы "АБОНЕНТЫ ГТС"
57. Разработка информационно-справочной системы "Зарплата по НИР"
58. БД Информационная система "Железнодорожная станция"
59. Разработка справочно-информационной системы «Детский сад» в среде СУБД
60. Информационные системы маркетингового анализа
61. Разработка САППР вакуумных систем на начальных этапах проектирования
62. Терминология теории систем (автоматизированные и автоматические системы)
63. Принцип построения и опыт практической реализации экологических информационных систем
64. Готовность детей к обучению в школе 8-го вида (для детей с нарушениями интеллектуального развития)
Брелок "FIFA 2018. Забивака с двумя подвесками №2". 
Чудо трусики для плавания, от 0 до 3-х лет, трехслойные, арт. 1433, для девочек. 
Шторка антимоскитная ТД7-002. 65. Почему я выбрал специальность "Информационные системы в металлургии"
66. Развитие мотивации игровой деятельности у дошкольников с интеллектуальной недостаточностью
67. Интеллектуальные процессы: мышление
68. Интеллектуальная составляющая памяти человека
69. Проектирование микропроцессорной системы
73. Информационные системы маркетинга
74. Информационно-учетная система малого бизнеса. Виртуальный магазин
75. Реферат по информационным системам управления
76. ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ РЕИНЖИНИРИНГА
77. Объекты интеллектуальной собственности
78. Технико-экономическое обоснование совершенствования информационной системы бюджетной организации
79. Информационные системы в экономике
80. Компьютерные информационные системы
Карандаши цветные "Kores", 48 цветов, с точилкой. 
Часы шахматные. 
Пепельница S.Quire круглая c откидной крышкой, сталь, покрытие никель и черная краска, 67 мм. 81. Создание информационной системы
82. Проектирование коммутационной системы на базе станции SDE-3000
83. Ибсен Г. - Роль интеллектуального начала и его связь с внутренним миром героини
84. Маркетинговая информационная система
85. Реорганизация бизнес-процессов при изменении информационной системы в крупной организации
89. Наука и образование в обществе интеллектуальной культуры
90. Информационное и техническое обеспечение системы управления персоналом
91. Адаптивные и интеллектуальные технологии для Сетевого обучения
92. Интеллектуальные Обучающие Среды как альтернатива учителю: полезность и возможность применения
93. Формирование общения у детей дошкольного возраста с проблемами в интеллектуальном развитии
94. Инвестиционная деятельность и защита интеллектуальной собственности
95. Вопросы учета интеллектуальной собственности в ходе приватизации предприятий
Форма для выпечки на 9 ячеек "Паровозик", 21,5x29x4,5 см (силикон). 
Мозаика для малышей Игродром "Кнопик", 10 трафаретов. 
Копилка-раскраска "Сова". 97. Интеллектуальная собственность
98. Информационное и техническое обеспечение системы управления персоналом
99. Структурные компоненты власти и их контроль над интеллектуальной деятельностью
Флаг "Россия", шёлк, 90х135 см. 
