Нові тенденції і прикладні аспекти інженерії знань
Курсовой проект - Менеджмент
Другие курсовые по предмету Менеджмент
астинки відповідно до законів класичної фізики, отримали глибші знання в даній області завдяки ретельній роботі, повязаній з кодуванням інформації і обробкою великого матеріалу для отримання ясного і звязного змісту, а отже, і більшої семантичної глибини [25].
Таким чином, створення бази знань експертної системи сприяє глибшому засвоєнню знань, а візуальна специфікація підсилює прозорість і наочність уявлень.
Коли компютери використовуються в навчанні як інструмент пізнання, а не як контрольно-навчальні системи (навчальні компютери), вони розширюють можливості автоматизованих навчальних систем, одночасно розвиваючи розумові здібності і знання учнів. Результатом такої співпраці учня і компютера є значне підвищення ефективності навчання.
Компютери не можуть і не повинні управляти процесом навчання. Компютери повинні використовуватися для того, щоб допомогти учням придбати знання.
Висновок
У даній роботі розглянуті прикладні аспекти інженерії знань, використання латентних структур знань та психосемантики для видобування глибинних знань, а також описаний метод репертуарних решіток, керування знаннями та проектування бази знань.
Всі ці методи створені і використовуються для спрощення співпраці користувача з компютером, для мінімізації труднощів видобування та формалізації знань. Таким чином, розглянуті основні шляхи розвязання достатньо поширених на сьогодні проблем інженерії знань.
Список використаних джерел
- ПетренкоВ.Ф.Введение в эксперементальную психосемантику: исследование форм репрезентации в обыденном сознании / В.Ф.Петренко. М.: МГУ, 1983. 175с.
- АнисимовА.В. система обработки текстов на естественном языке / А.В.Анисимов, А.А.Марченко// Научно-теоретический журнал Искуственный интелект, ІПШІ Наука і освіта. 2002. Вип. 4 С.157163.
- ПетренкоВ.Ф.Психосемантика сознания / В.Ф.Петренко. М.: Издательство МГУ, 1988. 207с.
- АверкинА.Н.Нечеткие множества в моделях управления и искуственного интеллекта / А.Н.Аверкин, И.З.Батыршин, А.Ф.Блишун. М.: Наука, 1986. 312с.
- Тиори Т. Проектирование структур баз даннях: В 2-х кн. / Т.Тиори, Дж.Фрай. М.: Мир, 1985. 288с.
- Дюран Б. Кластерныйанализ / Б.Дюран, П.Оделл. М.: Статистика, 1977. 128с.
- КукН.М.Формальная методология приобретения и представления экспертных знаний / Н.М.Кук, Дж.Макдональд// ТИИЭР. 1986. Т. 74. №10. С.145155.
- GruberT.R. A translation approach to portable ontologies// Knowledge Acquisition. 1993. №5 (2). P. 199220.
- ГавриловаТ.А.Представление знаний в экспертной диагностической системе АВ-ТАНТЕСТ / Т.А.Гаврилова// Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1984. №5. С.165173.
- Франселла Ф. Новый метод исследования личности: руководство по репертуарным личностным методикам / Ф.Франселла, Д.Баннистер. М.: Прогресс, 1987. 588с.
- ПохилькоВ.И.Система КЕПУ / В.И.Похилько, Н.Н.Страхов. М.: МГУ, 1990. 35с.
- ТерехинаА.Ю.Представление структуры знаний методами многомерного шкалирования / А.Ю.Терехина. М.: ВИНИТИ, 1988. 97с.
- Шенк Р. Обработка концептуальной информации / Р.Шенк. М.: Энергия, 1980. 361с.
- Bosse J.H. Transforming repertory grids to shell-based knowledge based using AQUINAS, a knowledge acquisition workbench / BosseJ.H., BradshawJ.H., Shema D.B.// Proceedings of the AAAI-88 Integration of Knowledge Acquisition and Performance Systems Workshop. St. Paul.
- Дэйвисон М. Многомерное шкалирование. Методы наглядного представления данных / М.Дэйвисон. М.: Финансы и статистика, 1988. 254с.
- Musen M.A. Automated support for building and extending expert models// Machine Learning, 4. 1989. pp. 347376.
- TOVE, 1999. TOVE Manual. Department of Industrial Engeneering, University of Toronto.
- Kuehn O. Corporate Memories for Knowledge Management in Industrial Practice: Prospects and Challenges / Kuehn O., Abecker A. 1998. 189 p.
- Assadi H. Knowledge acquisition from texts. Proceedings of the 35th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL97), Madrid? Spain, 1997.
- Kelly G.A. The Psychology of Personal Constructs. N.Y.: Norton, 1955. 493 p.
- E. Fiesler and H.J.Caulfield, Neural network formalization, Computer Standarts and Interfaces, 1994 vol. 16 (3), pp. 231239.
- Maedche A. Ontology learning for the semantic web / Maedche A., Staab S.// IEEE Intelligent Systems 16 (2). 2001. pp. 7279.
- L. Smith. Using a framework to specify a network of temporal neurons, Technical Report, University of Stirling, 1996. 289 p.
- Furna G.W. Multitrees: Enriching and Reusing Hierarchical Structure// Human Factors in Computing Systems. Conference Proceedings. Boston, Ms, 1994. pp. 330334.
- M.A.Atencia, G. Joya and F. Sandoval, A formal model for definition and simulation of generic neural networks, Neural Processing Letters, Kluwer Academic Publishers. vol. 11. 2000. pp. 87105.