Материалы на сайте призваны помочь студенту самостоятельно написать собственную курсовую, диплом и т.д.
Главная Каталог Ответы на билеты Интеллектуальные информационные системы, 36 вопросов

Интеллектуальные информационные системы, 36 вопросов

Ответы на билеты, Технические, Интеллектуальные информационные системы, БГУИР
43 страницы
2022 год
10.99BYN
32.97BYN
Купить
Поделиться в социальных сетях
Содержание
Материал частично

1. Жизненный цикл знаний в системах управления знаниями
2. Инженерия знания. Структура инженерии знаний. Семиотика и её составляющие. Пирамида
3. Интеллектуальные информационные системы (характеристика, классификация)
4. История развития искусственного интеллекта (время и место зарождения понятия искусственный
5. История развития системы управления знаниями. Ресурсы знаний. Дуализм понятия «Управления
6. Классификация экспертных систем (по решаемой задача, по типу ЭВМ, по связи с реальным
7. Коллектив разработчиков экспертной системы (состав, взаимодействие, зона ответственности)
8. Коммуникативные методы извлечения знаний: активные групповые методы («мозговой штурм», круглый стол, ролевые игры)
9. Коммуникативные методы извлечения знаний: активные индивидуальные методы (анкетирование, интервью, экспертные игры)
10. Коммуникативные методы извлечения знаний: пассивные методы (наблюдение, протокол «мыслей вслух», лекции)
11. Лингвистический аспект инженерии знаний («общий код», понятийная структура, словарь
12. Методологический (гносеологический) аспект инженерии знаний. Гносеологическая цепочка.
13. Методы структурирования знаний и данных и их классификация. Визуальные методы. Стадии
14. Методы структурирования знаний и данных и их классификация. Объектно-структурный анализ.
15. Методы тестирования экспертных систем
16. Модели представления знания. Продукционные модели
17. Модели представления знания. Семантические сети
18. Модели представления знания. Фреймы
19. Нечёткие и неопределённые знания. Нечёткие множества и лингвистические переменные. Вероятностные рассуждения
20. Обработка естественного языка в интеллектуальных системах
21. Онтология для представления знаний. Классификация онтологий
22. Основные виды иерархий. Организационные иерархии (многоэшелонные системы)
23. Основные виды иерархий. Уровень абстрагирования
24. Основные виды иерархий. Уровень сложности принимаемого решения
25. Психологический аспект инженерии знаний (контактный слой, процедурный слой, когнитивный
26. Система управления знаниями. Корпоративная память
27. Системы Business Intelligence. Архитектура и жизненный цикл
28. Системы Business Intelligence. История появления Business Intelligence. Основные понятия и
29. Соотнесение понятий: информация, данные, знания и контент (определение и взаимосвязь).
30. Средства построения экспертных систем
31. Стратегии получения знаний (извлечение знаний, приобретение знаний, формирование знаний). Структура процесса общения. Методологические и технологические проблемы получения знаний
32. Текстологические методы извлечения знаний (анализ учебников, анализ литературы, анализ документов). Алгоритм извлечения знаний из текста
33. Целесообразность использования экспертных систем для решения поставленной задачи (условия)
34. Экспертные системы. Основные свойства. Структура экспертной системы. Отличие статической от
35. Этапы разработки экспертных систем. Прототипирование
36. Языки формализации онтологий

Модели представления знания:
Продукционные модели – модели, основанные на правилах, позволяют представить знание в виде предложений типа: «ЕСЛИ условие, ТО действие». Продукционные модели обладает тем недостатком, что при накоплении достаточно большого числа правил, они начинают противоречить друг другу;
В зависимости от количества условий и действий в соответствующих перечнях различают следующие типы правил:
• Простое – одно условие и одно действие;
• Составное – много условий и действий;
• Фиксирующее – много условий и одно действие;
• Разветвляющееся – одно условие и много действий.
Логическая модель знаний – вся информация, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как совокупность фактов и утверждений, которые представляются как формулы в некоторой логике. Знания отображаются совокупностью таких формул, а получение новых знаний сводится к реализации процедур логического вывода;
Предикат — любое математическое высказывание, в котором есть по меньшей мере одна переменная. Т.е. предикат — это функция с множеством значений {0,1} (или «ложь» и «истина»), определённая на некотором множестве. Например: «x2>5».
Аксио́ма (др.-греч. ἀξίωμα «утверждение, положение») или постула́т — исходное положение какой-либо теории, принимаемое в рамках данной теории истинным без требования доказательства.

Задать вопрос
Задать вопрос