• формат pdf
  • размер 12,96 МБ
  • добавлен 25 января 2015 г.
Яловец А.Л. Представление и обработка знаний с точки зрения математического моделирования. Проблемы и решения
Монография. — Киев: Наукова думка, 2011. — 339 с. — ISBN 978-966-00-1094-9.
Монография посвящена исследованию проблемы представления и обработки знаний в интеллектуальных системах. На основании всестороннего анализа известных моделей представления знаний и методов обработки знаний показано, что решение исследуемой проблемы должно основываться на применении методологии математического моделирования. Исходя из этого, выполнен анализ естественных свойств декларативных и процедурных знаний, на основании которого обоснованы свойства новой модели представления знаний – логико-вычислительной семантической сети (ЛВС-сети). Формально исследованы свойства ЛВС-сети, и показано, что по своим функциональным возможностям ЛВС-сеть превосходит ряд других известных сетевых моделей представления знаний. Для ЛВС-сети предложена совокупность методов обработки знаний, в том числе: метод прямого вывода, метод построения начального состояния процесса прямого вывода, методы статической верификации и метод генерации множества тестовых случаев. На основе полученных теоретических результатов разработана программно-инструментальная среда представления и обработки знаний (СЛМ-технология), представляющая собой, с одной стороны, инструментальное средство построения систем, основанных на знаниях, с другой стороны, интегрированную среду моделирования. Приведены содержательные примеры применения СЛМ-технологии для представления и обработки знаний о различных предметных областях.
Для научных работников и специалистов, занимающихся исследованиями и разработками как в области интеллектуальных систем, так и математического моделирования, а также аспирантов и студентов соответствующих специальностей.
Оглавление:
Предисловие
Аналитический обзор проблемы представления и обработки знаний. Постановка задач исследований
Общая характеристика основных направлений исследований проблемы представления и обработки знаний
Определение исследуемого класса задач
Краткий обзор моделей представления знаний. Формирование требований к разрабатываемой модели представления знаний
Формирование требований к разрабатываемым методам обработки знаний
Некоторые предварительные выводы
Формирование требований к разрабатываемой моделирующей программно-инструментальной среде представления и обработки знаний
Задачи исследований
Обоснование свойств логико-вычислительной семантической сети как модели представления знаний
Постановка задачи обоснования свойств разрабатываемой модели представления знаний
Выявление требуемых свойств модели представления знаний с точки зрения логико-семантического подхода
Выявление требуемых свойств модели представления знаний с точки зрения декомпозиционного подхода
Исследование проблемы выявления синонимичных, неточных, многозначных и пустых имен в структуре представляемых знаний
Обобщение выявленных свойств модели представления знаний
Определение логико-вычислительной семантической сети. Формализация свойств вершин логико-вычислительной семантической сети
Определение логико-вычислительной семантической сети
Формализация свойств вершин логико-вычислительной семантической сети
Примеры представления знаний в логико-вычислительной семантической сети
Сравнение функциональных возможностей логико-вычислительной семантической сети и некоторых других разновидностей семантических сетей
Формализация структуры логико-вычислительной семантической сети. Метод прямого вывода на логико-вычислительной семантической сети
Построение C-исчисления. Формализация структуры логико-вычислительной семантической сети
Формализация понятия логического вывода
Метод и алгоритм прямого вывода на ЛВС-сети
Минимальная позитивная модель как начальное состояние процесса прямого вывода на логико-вычислительной семантической сети. Метод построения минимальной позитивной модели
Сущность минимальной позитивной модели
Условия существования минимальных позитивных моделей
Метод построения минимальной позитивной модели
Методы выполнения статической верификации логико-вычислительной семантической сети
Постановка задачи выполнения статической верификации ЛВС-сети
Методы проверки правильности построения ЛВС-сети
Методы выявления и устранения логических противоречий в ЛВС-сети, вызванных неполнотой либо избыточностью представленных знаний
Метод генерации множества тестовых случаев для логико-вычислительной семантической сети
Общий анализ проблемы генерации множества тестовых случаев
Метод выявления избыточной связности в ЛВС-сети
Метод подсчета количества тестовых случаев в ЛВС-сети
Метод генерации множества тестовых случаев для ЛВС-сети
Разработка инструментального средства представления и обработки знаний (СЛМ-технологии)
Общая характеристика СЛМ-технологии
Функциональные возможности и архитектура СЛМ-технологии
Описание программных систем, входящих в состав СЛМ-технологии
Применение СЛМ-технологии для решения прикладных задач
Общие положения
Представление и обработка знаний, содержащихся в нормативных документах налогового законодательства
Представление и обработка знаний, содержащихся в нормативных документах, регламентирующих процессы принятия решений по противодействию чрезвычайным ситуациям
Представление и обработка знаний, содержащихся в нормативных документах, регламентирующих процессы диспетчерского управления объектами электроэнергетики
Заключение
Приложения
Список литературы