Она изучает методы и средства извлечения, представления, структурирования, формализации и использования знаний. <...> Позднее появились нечеткие множества и нечеткая логика, позволившие существенно расширить семантику (смысл) качественных характеристик. <...> 4 Существует другой подход к созданию систем искусственного интеллекта, называемый структурным, к которому относятся искусственные нейронные сети. <...> Экспертная система (ЭС) – программно-техническая система, в которой представлены знания специалистов в некой конкретной узко специализированной предметной области и которая в рамках этой области способна принимать решения (решать задачи) на уровне экпертапрофессионала. <...> Экспертная система моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной проблемной или предметной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой области. <...> Его основная задача – формализация знаний, полученных от 10 эксперта, в соответствии с выбранной проектировщиком (инженером по знаниям) моделью знаний. <...> Отсюда возникает необходимость выделения в интерфейсе пользователя интерпретатора запросов. <...> Интерпретатор запросов производит редактирование обращения пользователя и формирует на его основе задачу для системы. <...> В интерпретаторе предусмотрены средства устранения неопределенности запросов, а также производятся синтаксический и семантический анализы запросов. <...> Механизм вывода предназначен для формирования новых понятий, т.е. решений в рамках определенной предметной области. <...> Как правило, механизм вывода тесно связан с конкретной моделью знаний и оперирует терминологией этой модели. <...> 2.2 База знаний и модели представления знаний 2.2.1 База знаний База знаний (БЗ) – часть системы, основанной на знаниях или экспертной системы, содержащая предметные знания, отображенные той или иной формальной моделью. <...> Необходимо подчеркнуть, что база знаний не отвергает и не заменяет базы данных <...>
Инженерия_знаний_Учебное_пособие.pdf
УДК 004.8
Б73
Рекомендовано к изданию методическим советом ПГУТИ, протокол №30,
от 10.05.2016 г.
Рецензент:
доцент кафедры Информационных систем и технологий, к.т.н. Пальмов С.В.
Б
Богданова, Е.А.
Инженерия знаний: учебное пособие / Е.А.Богданова – Самара:
ПГУТИ, 2016. – 101 с.
Учебное пособие содержит теоретические сведения по дисциплине
Инженерия знаний. Разработано в соответствии с ФГОС ВО по направлению
подготовки 09.03.01 - Информатика и вычислительная техника и
предназначено для студентов 2 и 2у курсов заочной и дистанционной форм
обучения.
ISBN
©, Богданова Е.А., 2016
2
Стр.2
Содержание
Введение…………………………………………………………………… 4
Раздел 1 Основные понятия Инженерии знаний……………………….. 6
Вопросы для самоконтроля…………………………………………….. 8
Раздел 2 Экспертные системы…………………………………………… 9
2.1 Понятие, назначение, структура……………………………………. 9
2.2 База знаний и модели представления знаний……………………… 12
Вопросы для самоконтроля…………………………………………….. 32
Раздел 3 Технология проектирования и разработки ЭС……………….. 33
3.1 Участник процесса проектирования……………………………….. 33
3.2 Этапы разработки ЭС……………………………………………….. 33
Вопросы для самоконтроля…………………………………………….. 36
Раздел 4 Методы извлечения, приобретения и формирования знаний.. 37
4.1 Описание методов извлечения знаний……………………………... 37
4.2 Теоретико-методические аспекты извлечения и
структурирования знаний………………………………………………… 39
4.3 Классификация методов извлечения знаний………………………. 42
Вопросы для самоконтроля…………………………………………….. 45
Раздел 5 Искусственные нейронные сети……………………………….. 46
5.1 Биологические нейронные сети…………………………………….. 46
5.2 Модель искусственного нейрона (персептрон)……………………. 48
5.3 Классификация нейронных сетей…………………………………... 49
5.4 Функции активации в нейронных сетях…………………………… 52
5.5 Парадигмы обучения нейронных сетей. Алгоритмы обучения
нейронных сетей………………………………………………………….. 55
Вопросы для самоконтроля…………………………………………….. 59
Раздел 6 Генетические алгоритмы………………………………………. 60
6.1 Вводные понятия…………………………………………………….. 60
6.2 Этапы разработки генетического алгоритма………………………. 61
Вопросы для самоконтроля…………………………………………….. 75
Раздел 7 Гибридные системы…………………………………………….. 77
7.1 Классификация гибридных интеллектуальных систем…………… 78
7.2 Программные средства реализации ГиИС………………………… 83
Вопросы для самоконтроля…………………………………………….. 86
Заключение………………………………………………………………. 87
Глоссарий………………………………………………………………… 88
Список рекомендуемых источников информации……………………. 101
3
Стр.3