Представление знаний в информационных системах
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.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | курсовая работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 07.06.2011 |
Размер файла | 1,1 M |
Соглашение об использовании материалов сайта
Просим использовать работы, опубликованные на сайте, исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.
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
Описание платформы Deductor, ее назначение. Организационная структура аналитической платформы Deductor, состав модулей. Принципы работы программы, импорт и экспорт данных. Визуализация информации, сценарная последовательность и мастер обработки.
курсовая работа [3,7 M], добавлен 19.04.2014Потребность отражения человеческих знаний в памяти компьютера. Модели представления знаний. Продукционные и формально-логические модели. Исчисление предикатов первого порядка. Основные свойства теории фреймов. Аналитическая платформа Deductor.
курсовая работа [538,2 K], добавлен 09.04.2015Короткі теоретичні відомості про Deductor – аналітичну платформу, призначену для створення логічно завершених прикладних рішень в області аналізу даних. Основи роботи з аналітичною платформою Deductor виробництва російської компанії BaseGroup Labs.
лабораторная работа [1,4 M], добавлен 14.10.2014Основные этапы и механизм процесса создания, ведения и модификации баз знаний в экспертных системах. Понятие предметного (фактуального) и проблемного (операционного) знания. Модели предоставления знаний: сетевая, фреймовая, логическая, продукционная.
презентация [243,0 K], добавлен 16.10.2013Понятие 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 22.01.2015Сущность 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 19.06.2010Преимущества 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").
презентация [195,3 K], добавлен 29.10.2013Представление 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 18.05.2009Проблема 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 18.02.2011Обоснование использования виртуальной модели, средства для разработки функциональных модулей. Разработка виртуальной модели "Представление знаний в информационных системах". Разработка алгоритмов построения виртуальной модели предметной области.
дипломная работа [1,4 M], добавлен 12.08.2017