Методы приобретения знаний в интеллектуальных системах
Состав работы
|
|
|
|
Необходимые программы
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Введение.
Инженерия знаний – это область информационной технологий, цель которой – накапливать и применять знания, не как объект обработки их человеком, но как объект для обработки их на компьютере. Для этого необходимо проанализировать знания и особенности их обработки человеком и компьютером, а также разработать их машинное представление. К сожалению точного и неоспоримого определения, что собой представляют знания, до сих пор не дано. Но тем не менее цель инженерии знаний – обеспечить использование знаний в компьютерных системах на более высоком уровне, чем до сих пор – актуальна. Но следует заметить, что возможность использования знаний осуществима только тогда, когда эти знания существуют, что вполне объяснимо. Технология накопления и суммирования знаний идет бок о бок с технологией использования знаний, они взаимно дополняют друг друга и ведут к созданию одной технологии, технологии обработки знаний.
В данной работе я постарался описать методы решения одной из проблем данного комплекса – это проблемы приобретения знаний, или говоря другими словами – обучения.
Методы приобретения знаний.
Приобретение знаний реализуется с помощью двух функций: получения информации извне и ее систематизации. При этом в зависимости от способности системы обучения к логическим выводам возможны различные формы приобретения знаний, а также различные формы получаемой информации. Форма представления знаний для их использования определяется внутри системы, поэтому форма информации, которую она может принимать, зависит от того, какие способности имеет система для формализации информации до уровня знаний. Если обучающаяся система совсем лишена такой способности, то человек должен заранее подготовить все, вплоть до формализации информации, т. е. чем выше способности машины к логическим выводам, тем меньше нагрузка на человека.
Функции, необходимые обучающейся системе для приобретения знаний, различаются в зависимости от конфигурации системы. В дальнейшем при рассмотрении систем инженерии знаний предполагается, что Существует система с конфигурацией, показанной на рис, 1.1, которая включает базу знаний и механизм логических выводов, использующий эти знания при решении задач. Если база знаний пополняется знаниями о стандартной форме их представления, то этими знаниями также можно воспользоваться. Следовательно, от функций обучения требуется преобразование полученной извне информации в знания и пополнение ими базы знаний.
Инженерия знаний – это область информационной технологий, цель которой – накапливать и применять знания, не как объект обработки их человеком, но как объект для обработки их на компьютере. Для этого необходимо проанализировать знания и особенности их обработки человеком и компьютером, а также разработать их машинное представление. К сожалению точного и неоспоримого определения, что собой представляют знания, до сих пор не дано. Но тем не менее цель инженерии знаний – обеспечить использование знаний в компьютерных системах на более высоком уровне, чем до сих пор – актуальна. Но следует заметить, что возможность использования знаний осуществима только тогда, когда эти знания существуют, что вполне объяснимо. Технология накопления и суммирования знаний идет бок о бок с технологией использования знаний, они взаимно дополняют друг друга и ведут к созданию одной технологии, технологии обработки знаний.
В данной работе я постарался описать методы решения одной из проблем данного комплекса – это проблемы приобретения знаний, или говоря другими словами – обучения.
Методы приобретения знаний.
Приобретение знаний реализуется с помощью двух функций: получения информации извне и ее систематизации. При этом в зависимости от способности системы обучения к логическим выводам возможны различные формы приобретения знаний, а также различные формы получаемой информации. Форма представления знаний для их использования определяется внутри системы, поэтому форма информации, которую она может принимать, зависит от того, какие способности имеет система для формализации информации до уровня знаний. Если обучающаяся система совсем лишена такой способности, то человек должен заранее подготовить все, вплоть до формализации информации, т. е. чем выше способности машины к логическим выводам, тем меньше нагрузка на человека.
Функции, необходимые обучающейся системе для приобретения знаний, различаются в зависимости от конфигурации системы. В дальнейшем при рассмотрении систем инженерии знаний предполагается, что Существует система с конфигурацией, показанной на рис, 1.1, которая включает базу знаний и механизм логических выводов, использующий эти знания при решении задач. Если база знаний пополняется знаниями о стандартной форме их представления, то этими знаниями также можно воспользоваться. Следовательно, от функций обучения требуется преобразование полученной извне информации в знания и пополнение ими базы знаний.
Другие работы
Гидравлика Севмашвтуз 2016 Задача 31 Вариант 3
Z24
: 31 октября 2025
Определить длину трубы L, при которой опорожнение цилиндрического бака диаметром D на глубину H будет происходить в два раза медленнее, чем через отверстие того же диаметра d. Коэффициент гидравлического трения в трубе принять λ=0,025 (рис. 22).
180 руб.
Пересечение призм. Графическая работа 7 - Вариант 16
.Инженер.
: 10 января 2026
Б.Г. Миронов, Р.С. Миронова, Д.А. Пяткина, А.А. Пузиков. Сборник заданий по инженерной графике с примерами выполнения чертежей на компьютере. Графическая работа 7 - Вариант 16
По двум проекциям пересекающихся призм построить третью проекцию и линии их взаимного пересечения.
В состав работы входит:
Чертеж;
3D модель.
Выполнено в программе Компас + чертеж в PDF.
100 руб.
Гидравлика и нефтегазовая гидромеханика ТОГУ Задача 28 Вариант 4
Z24
: 28 ноября 2025
Трубопровод транспортирующий воду с расходом Q, разветвляется в точке A на три параллельные ветви. Определить распределение расхода в параллельных трубопроводах, если давление в точках А и Б (рис. 24) соответственно равны р1 и р2. Трубы чугунные, не новые.
250 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Основы физической и квантовой оптики. Вариант 15
xtrail
: 22 июля 2024
Задача 1
Оптическое волокно имеет следующие параметры:
n1 – абсолютный показатель преломления сердцевины волокна;
n2 – абсолютный показатель преломления оболочки волокна.
Определить:
• предельный угол (Фп), результат представить в градусах;
• числовую апертуру оптического волокна (NA);
• апертурный угол (Q), результат представить в градусах.
Значения n1, n2 приведены в таблицах 1.1 и 1.2., n0 принять равным 1.
Данные из таблицы 1.1 выбираются в соответствии с предпоследней цифрой пароля, данные
1000 руб.