Модели представления знаний. Экспертные системы

Преимущества и недостатки моделей представления знаний. Модель, основанная на правилах, фреймовая модель. Семантическая сеть. Структура экспертных систем и этапы их разработки. Механизмы логического вывода. Стратегия "вверх-снизу", "от цели к ситуации").

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Предмет Интеллектуальные системы
Вид презентация
Язык русский
Прислал(а) Сараев Павел Викторович
Дата добавления 29.10.2013
Размер файла 195,3 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


Подобные документы

  • Понятия, классификация и структура экспертных систем. Базы знаний и модели представления знаний. Механизмы логического вывода. Инструментальные средства проектирования и разработки экспертных систем. Предметная область ЭС "Выбор мобильного телефона".

    курсовая работа [2,2 M], добавлен 05.11.2014

  • Основные модели представления знаний. Системы поддержки принятия решений. Диаграмма UseCase. Разработка базы данных на основе трех моделей: продукционные правила, семантическая сеть, фреймовая модель. Программная реализация системы принятия решений.

    курсовая работа [715,1 K], добавлен 14.05.2014

  • Классы и группы моделей представления знаний. Состав продукционной системы. Классификация моделей представления знаний. Программные средства для реализации семантических сетей. Участок сети причинно-следственных связей. Достоинства продукционной модели.

    презентация [380,4 K], добавлен 14.08.2013

  • Анализ процессов диагностики повреждений трубопровода. Разработка модели продукционной базы знаний: обзор методов представления знаний, описание создания базы знаний и разработки механизма логического вывода. Экономическое обоснование концепции проекта.

    дипломная работа [3,0 M], добавлен 16.04.2017

  • Понятие и сущность экспертной системы, ее внутренняя структура и назначение, этапы и принципы разработки. Продукционная и фреймовая модель представления знаний, порядок построения семантической сети. Разработка алгоритма программы, создание интерфейса.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 22.01.2015

  • Представление знаний в когнитологии, информатике и искусственном интеллекте. Связи и структуры, язык и нотация. Формальные и неформальные модели представления знаний: в виде правил, с использованием фреймов, семантических сетей и нечетких высказываний.

    контрольная работа [29,9 K], добавлен 18.05.2009

  • Проблема представления знаний в компьютерных системах – одна из основных проблем в области искусственного интеллекта. Исследование различных моделей представления знаний. Определения их понятия. Разработка операции над знаниями в логической модели.

    курсовая работа [51,9 K], добавлен 18.02.2011

  • Сущность данных и информации. Особенности представления знаний внутри ИС. Изучение моделей представления знаний: продукционная, логическая, сетевая, формальные грамматики, фреймовые модели, комбинаторные, ленемы. Нейронные сети, генетические алгоритмы.

    реферат [203,3 K], добавлен 19.06.2010

  • Определение понятия знания, модели его представления – фреймовая, продукционная, семантическая. Разбор аналитической платформы Deductor. Описание демо-примера программы Deductor– прогнозирование с помощью линейной регрессии, использование визуализатора.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 07.06.2011

  • Понятие и содержание экспертных систем, принципы взаимосвязи элементов: интерфейса пользователя, собственно пользователя, эксперта, средств объяснения, рабочей памяти и машины логического вывода. Классификация, преимущества, недостатки экспертных систем.

    реферат [33,9 K], добавлен 25.02.2013

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.