GOSI 1 / ГОСы!!! / ais_33
Подсистема приобретения знаний
Подсистема приобретения знаний предназначена для добавления в базу знаний новых правил и модификации имеющихся. В ее задачу входит приведение правила к виду, позволяющему подсистеме вывода применять это правило в процессе работы. В более сложных системах предусмотрены еще и средства для проверки вводимых или модифицируемых правил на непротиворечивость с имеющимися правилами.
Содержание
- Автоматизированные информационные системы
- 1 Информационное обеспечение управления. Информационная система, информационная технология. Информационные ресурсы. Информационные продукты и услуги
- 2 Компоненты информационной системы. Автоматизированные и неавтоматизированные информационные системы
- Компоненты информационной системы
- 3 Классификационные признаки информационных систем. Основные направления автоматизации управления: сапр, асу тп, асуп, асу гпс, иасу
- 4 База знаний, Методы принятия решений. Компьютерная поддержка принятия управленческих решений
- 5 Система поддержки принятия решений и ее состав. Внешние данные, система управления данными и ее возможности. Модели: стратегические, тактические, оперативные, математические.
- 6 Экспертные системы, их разновидности и классификация. Экспертные системы как инструмент интеллектуализации процессов обработки информации. Области применения экспертных систем .
- Области применения экспертных систем.
- 7 Компоненты информационной технологии в экспертной системе. Решение, объяснение решения, система правил, семантические модели, интерпретатор, модуль создания системы, оболочка экспертных систем
- А теперь кратко
- Второй вариант ответа на этот же вопрос:
- Подсистема приобретения знаний
- База знаний
- Подсистема вывода
- 2.4.1 Подсистема вывода, способы логического вывода
- 2.4.2. Компонент вывода
- 2.4.3. Управляющий компонент.
- 2.5. Диалог с эс. Объяснение.
- Основные компоненты экспертных систем
- 8 Общее понятие о системе искусственного интеллекта. Основные сферы использования систем искусственного интеллекта
- 9 Моделирование ис. Математические модели системы. Классификация математических моделей
- Математическое моделирование
- Правила для успешного математического моделирования:
- Определения
- Классификация моделей Формальная классификация моделей
- Классификация по способу представления объекта
- Содержательные и формальные модели
- Содержательная классификация моделей
- Тип 1: Гипотеза(такое могло бы быть)
- Тип 2: Феноменологическая модель (ведем себя так, как если бы…)
- Тип 3: Приближение (что-то считаем очень большим или очень малым)
- Тип 4: Упрощение (опустим для ясности некоторые детали)
- Тип 5: Эвристическая модель (количественного подтверждения нет, но модель способствует более глубокому проникновению в суть дела)
- Тип 6: Аналогия (учтём только некоторые особенности)
- Тип 7: Мысленный эксперимент(главное состоит в опровержении возможности)
- Тип 8: Демонстрация возможности (главное — показать внутреннюю непротиворечивость возможности)
- 10 Подходы к построению ис. Ис как среда реализации функций управления. Основные модули ис
- 11 Стандарты рекомендаций по управлению производством (mrp II, erp, csrp, и другие подходы). Типичные представители данного подхода.
- 12.Автоматизация управления как процесс – ориентированной деятельности. Понятие бизнес – процесса. Основные характеристики данного подхода. Workflow диаграммы.
- 13. Технологии виртуальных предприятий и разработка ис под конкретную организацию.
- 14.Реинжиниринг бизнес – процессов. Управление процессом разработки ис.
- 16.Построение ис на основе прототипов. Достоинства и недостатки данного подхода к построению ис.
- 17.Построение ис на основе пакетов программ. Критерии оценки пакетов программ. Достоинства и недостатки данного подхода к построению ис.