Модели представления знаний
Состав работы
|
|
|
|
Необходимые программы
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
В данной работе рассмотрены модели представления знаний, используемые в базах знаний и экспертных информационных системах. В целом, анализ литературы по данной теме свидетельствует о том, что модели представления знаний – это одно из важнейших направлений исследований в области искусственного интеллекта. Почему одно из важнейших? Да потому, что без знаний искусственный интеллект не может существовать в принципе.
Содержание:
Введение………………………………………………………………………..4
Глава 1. Представление знаний. Модели представления знаний…………..5
1.1. Данные, информация и знания..……………………………………….5
1.2. Классификация знаний……………………….…………………….…..6
1.3. Особенности представления знаний внутри ИС………………….…..7
1.4. Нейронные сети, генетические алгоритмы……………………………8
Глава 2. Эмпирические модели представления знаний.………….………..10
2.1. Продукционные модели………...………………………………...…...10
2.2. Сетевые модели………………..……………………………………….15
2.3. Фреймовые модели……………..………………………………...……18
2.4. Ленемы………………………………………………………………….21
Глава 3. Теоретические модели……………………………………….……...22
3.1. Логические модели……………………………………………………..22
3.2. Формальные модели……………………………………………………29
3.3. Комбинаторные модели………………………………………………..29
3.4. Алгебраические модели………………………………………………..31
Заключение…………………………………………………………………….32
Список использованной литературы…………………………………………33
В данной работе предполагается рассмотреть модели представления знаний.
В целом, анализ литературы по данной теме свидетельствует о том, что модели представления знаний – это одно из важнейших направлений исследований в области искусственного интеллекта. Почему одно из важнейших? Да потому, что без знаний искусственный интеллект не может существовать в принципе. Действительно, представьте себе человека, который абсолютно ничего не знает. Например, он не знает даже таких элементарных вещей как:
• для того, чтобы не умереть от голода, необходимо периодически есть;
• необязательно из одного края города в другой идти пешком, если для этих целей можно воспользоваться общественным транспортом.
Объектом исследования в данной работе выступают эмпирические и теоретические модели представления знаний.
В работе использовались такие методы исследования как метод анализа литературы по анализу данных, сравнительный подход, обработка информации по периодическим изданиям.
Работа состоит из 3 глав, содержит 7 рисунков.
Содержание:
Введение………………………………………………………………………..4
Глава 1. Представление знаний. Модели представления знаний…………..5
1.1. Данные, информация и знания..……………………………………….5
1.2. Классификация знаний……………………….…………………….…..6
1.3. Особенности представления знаний внутри ИС………………….…..7
1.4. Нейронные сети, генетические алгоритмы……………………………8
Глава 2. Эмпирические модели представления знаний.………….………..10
2.1. Продукционные модели………...………………………………...…...10
2.2. Сетевые модели………………..……………………………………….15
2.3. Фреймовые модели……………..………………………………...……18
2.4. Ленемы………………………………………………………………….21
Глава 3. Теоретические модели……………………………………….……...22
3.1. Логические модели……………………………………………………..22
3.2. Формальные модели……………………………………………………29
3.3. Комбинаторные модели………………………………………………..29
3.4. Алгебраические модели………………………………………………..31
Заключение…………………………………………………………………….32
Список использованной литературы…………………………………………33
В данной работе предполагается рассмотреть модели представления знаний.
В целом, анализ литературы по данной теме свидетельствует о том, что модели представления знаний – это одно из важнейших направлений исследований в области искусственного интеллекта. Почему одно из важнейших? Да потому, что без знаний искусственный интеллект не может существовать в принципе. Действительно, представьте себе человека, который абсолютно ничего не знает. Например, он не знает даже таких элементарных вещей как:
• для того, чтобы не умереть от голода, необходимо периодически есть;
• необязательно из одного края города в другой идти пешком, если для этих целей можно воспользоваться общественным транспортом.
Объектом исследования в данной работе выступают эмпирические и теоретические модели представления знаний.
В работе использовались такие методы исследования как метод анализа литературы по анализу данных, сравнительный подход, обработка информации по периодическим изданиям.
Работа состоит из 3 глав, содержит 7 рисунков.
Похожие материалы
Классификация моделей представления знаний
alfFRED
: 26 февраля 2014
Введение
При изучении интеллектуальных систем традиционно возникает вопрос – что же такое знания и чем они отличаются от обычных данных, десятилетиями обрабатываемых компьютерами. Можно взять на вооружение следующие рабочие определения данных и знаний. Данные – это представление фактов и идей в формализованном виде, пригодном для передачи и обработки в некотором информационном процессе.
Знания – итог теоретической и практической деятельности человека, отражающий накопление предыдущего опыта и
10 руб.
Фреймовые модели представления знаний
alfFRED
: 29 сентября 2013
1. Особенности представления знаний с помощью фреймов Представление знаний с помощью фреймов явл. альтернативным по отнош. к системам продукции и лог. моделям. Оно дает возможность хранить родовидовую иерархию в явной форме.
Фрейм — составная структурная единица, предназначенная для описания относящихся к стериотипной ситуации на объекте
Осн. элемент единиц фрейма явл. слот, кот. исп. для хранения единичного знания. Станд. стр-ра слота след.:
{ имя слота; <f1> <S1>;...<fm> <Sm>; <q1> <q2>...<
10 руб.
Другие работы
" Информационные системы и технологии". Вариант №2
мила57
: 10 февраля 2020
Задание 1. Определить, находятся ли два узла A и B в одной подсети
или в разных подсетях.
1. IP-адрес компьютера А: 94.235.16.*;
IP-адрес компьютера В: 94.235.23.240;
Маска подсети: 255.255.240.0.
2. IP-адрес компьютера А: 131.189.15.*;
IP-адрес компьютера В: 131.173.216.56;
Маска подсети: 255.248.0.0.
3. IP-адрес компьютера А: 215.125.159.*;
IP-адрес компьютера В: 215.125.153.56;
Маска подсети: 255.255.224.0.
Задание 2. Определить количество и диапазон адресов узлов в подсети,
если известны ном
150 руб.
Лабораторная работа №1. Экономическая инф-ка
lenok333
: 11 сентября 2016
1. составить объяснительную
2. составить резюме
80 руб.
Программно управляемый генератор линейно-нарастающего напряжения на микроконтроллере
Slolka
: 7 октября 2013
СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1. Обзор аналогичных устройств
1.1 Простейший генератор пилообразного напряжения (ГПН)
1.2 Классификация ГПН со стабилизаторами тока.
1.3 Генераторы пилообразного напряжения на операционных усилителях
2. Обоснование выбранного варианта схемного решения
3. Разработка алгоритма и программы функционирования устройства
4. Результаты эмуляции программы в пакете VMLAB
5. Анализ временных соотношений и оценка погрешностей
Выводы
Приложения
ВВЕДЕНИЕ
Генераторы линейно – изм
10 руб.
Пластинка. Задание №64. Вариант №2
bublegum
: 4 ноября 2020
Пластинка Задание 64 Вариант 2
Заменить вид слева разрезом А-А.
3d модель и чертеж (все на скриншотах изображено) выполнены в компасе 3D v13, возможно открыть и выше версиях компаса.
Просьба по всем вопросам писать в Л/С. Отвечу и помогу.
60 руб.