31796

Методы моделирования знаний при принятии управленческого решения

Доклад

Менеджмент, консалтинг и предпринимательство

Методы моделирования знаний при принятии управленческого решения. Проблема моделирования знаний решается в разделе информатики который носит название Искусственный интеллект. Основой любой системы искусственного интеллекта является модель знаний и созданная на ее основе база знаний. Всякая конкретная база знаний содержит модель определенной предметной области.

Русский

2013-09-01

34.5 KB

0 чел.

Методы моделирования знаний при принятии управленческого решения.

Проблема моделирования знаний решается в разделе информатики, который носит название «Искусственный интеллект». Предметом исследования этой науки является человеческое мышление. Цель этих исследований – создание компьютерных моделей интеллектуальной деятельности человека. Такие модели называются системами искусственного интеллекта. Основой любой системы искусственного интеллекта является модель знаний и созданная на ее основе база знаний.

Знания делятся на четыре вида:

-понятийные или концептуальные знания – это набор понятий из некоторой области знания, их свойства и взаимосвязи;

-конструктивные знания – знания о структуре объектов, о взаимодействии их частей;

-процедурные или алгоритмические знания – это уже известные людям методы решения задач, алгоритмы, программы;

-фактуальные или фактографические знания – это количественные и качественные характеристики конкретных объектов.

Всякая конкретная база знаний содержит модель определенной предметной области. Предметная область – это некоторая часть реального мира (научная область, производственный процесс, социальная система и пр.). Любая база знаний содержит в себе базу данных в качестве составляющей, но не сводится к ней. Главное отличие базы знаний от базы данных с точки зрения пользователя – ее активность. База данных - пассивна. Из базы данных можно извлечь ту фактографическую информацию, которая в ней заложена. База знаний – активна. Благодаря процедурной компоненте она может сама выводить новые факты, которые непосредственно в нее заложены не были, может по своей инициативе вступать во взаимодействие с другими установленными на компьютере системами и человеком.

Всякая конкретная база знаний содержит модель определенной предметной области. Предметная область – это некоторая часть реального мира (научная область, производственный процесс, социальная система и пр.). Любая база знаний содержит в себе базу данных в качестве составляющей, но не сводится к ней. Главное отличие базы знаний от базы данных с точки зрения пользователя – ее активность. База данных - пассивна. Из базы данных можно извлечь ту фактографическую информацию, которая в ней заложена. База знаний – активна. Благодаря процедурной компоненте она может сама выводить новые факты, которые непосредственно в нее заложены не были, может по своей инициативе вступать во взаимодействие с другими установленными на компьютере системами и человеком.

Существует несколько возможных модельных представлений знаний - продукционные и логические модели; представление знаний в виде графов.

Модели знаний на графах.

В основе таких моделей лежит идея о том, что любые знания можно представить в виде совокупности объектов (понятий) и связей (отношений) между ними.

Смысл математических выражений.

Традиционная математическая символика является формальным языком математики. Смысл математического выражения заключается в определенной им последовательности вычислительных операций. Чтобы его понять, нужно знать правила старшинства операций, правила раскрытия скобок. Наглядным средством изображения последовательности вычисления математических выражений, т.е. их смысла являются графы. Такой граф представляет собой дерево, листьями которого являются числа, а прочими вершинами – операции.

При принятии решения в таких случаях необходимо иметь некоторую сумму знаний о самой этой области. Например, при выборе наилучшего хода в конкретной шахматной позиции необходимы знания о правилах игры, силе шахматных фигур, стратегии и тактике и многое другое. Под знаниями понимается то, что стало известно после изучения. Совокупность знаний, нужных для принятия решений, принято называть предметной областью или знаниями о предметной области.

В любой предметной области есть свои понятия и связи между ними, своя терминология, свои законы, связывающие между собой объекты данных предметной области, свои процессы и события. Кроме того, каждая предметная область имеет свои методы решения задач.

Решая задачи такого вида, на ЭВМ используют ИС, ядром которых являются базы знаний, содержащие основные характеристики предметных областей

При построении баз знаний традиционные языки, основанные на численном представлении данных, являются неэффективными. Для этого используются специальные языки представления знаний, основанные на символьном представлении данных. Они делятся на типы по формальным моделям представления знаний. Различные авторы по-разному эти модели классифицируют. Вообще их четыре:

продукционные модели;

логические модели;

сетевые модели;

фреймовые модели;

Кто-то объединяет продукционные и логические, а кто-то сетевые и фреймовые. Так же возможны комбинации моделей

Каждая из этих моделей, будучи инструментом, используемым в технологическом подходе к знанию, связана с определенными взглядами на структуру знания как такового.

Логическая модель, использующая язык логики предикатов, предполагает в общем случае пропозициональный взгляд на знание, когда в качестве элемента знания рассматривается суждение, и, соответственно, элементарным знанием может быть названа атомарная формула языка логики предикатов. Фреймовая модель, напротив, предполагает в качестве основной структурной единицы понятие или некоторый его аналог. Таким образом, давний философский спор о характере элементарного знания и о соотношении понятия с суждением, неожиданным образом преломляется в способах моделирования знания в компьютерной системе. «Если сделаешь работу то получишь зарплату» и т.д.

В основе сетевых моделей представления знаний лежит идея о том, что любые знания можно представить в виде совокупности объектов (понятий) и связей (отношений) между ними. В отличие от продукционных эти модели более наглядны, поскольку любой пример можно представить в виде ориентированного (направленного) графа.

В основе моделей этого типа лежит конструкция, названная семантической сетью.

Фрейм – это минимально возможное описание сущности какого-либо события, ситуации, процесса или объекта.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

13257. Архітектура персонального компютера 54.97 KB
  Архітектура персонального компютера Вузловою компонентою ПК є центральний процесор ЦП. Він виконує обчислювальну роботу керує обміном даними між оперативною памяттю та пристроями вводувиводу. Продуктивність ЦП залежить від частоти яку задає йому тактовий генера
13258. Изучение погрешностей измерений 261.5 KB
  Лабораторная работа № 1 Изучение погрешностей измерений Цель работы: Изучить погрешности измерений. Оценить погрешности измерения физических величин. Ход работы. 1. Теоретическая часть. 1.1. Физические измерения. Измерением в физике называется сравнени
13259. Погрешности измерений. Цели математической обработки результатов эксперимента 107 KB
  Погрешности измерений Основой всего естествознания является наблюдение и эксперимент. Наблюдение - это систематическое целенаправленное восприятие того или иного объекта или явления без воздействия на изучаемый объект или явление. Наблюдение позволяет получит...
13260. Исследование цепи постоянного тока 905 KB
  Лабораторная работа №1 по курсу электротехники ИССЛЕДОВАНИЕ ЦЕПИ ПОСТОЯННОГО ТОКА Лабораторная работа №1 Исследование цепи постоянного тока. Цель работы: Изучение методик измерения постоянного напряжения ток и сопротивления с помощью авометра и электронног
13261. Ознакомление с устройством и работой электронного осциллографа 2.54 MB
  ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 2. ИЗУЧЕНИЕ ЭЛЕКТРОННОГО ОСЦИЛЛОГРАФА Цель работы: ознакомление с устройством и работой электронного осциллографа. Приборы и принадлежности: универсальный стенд электронный осциллограф звуковой генератор. Введение Осциллограф предна
13262. Исследование цепей переменного тока 426.5 KB
  Лабораторная работа №3. Исследование цепей переменного тока Цель работы: изучение простейших цепей переменного тока и методик измерения их основных параметров. Приборы и принадлежности: Универсальный стенд. Вольтметр. Осциллограф. Амперметр. ...
13263. Исследование неразветвленной цепи переменного тока 2.98 MB
  Лабораторная работа № 4. Исследование неразветвленной цепи переменного тока. Цель работы: Исследование зависимостей параметров неразветвленной цепи переменного тока от частоты. Изучение резонанса напряжений. Приборы: 1. универсальный стенд. 2. ге...
13264. Исследование разветвлённой цепи переменного тока 1.04 MB
  Лабораторная работа № 5 Исследование разветвлённой цепи переменного тока. Цель работы: Исследование зависимостей параметров разветвлённой цепи переменного тока от частоты. Исследование резонанса токов.
13265. Измерение мощностей цепей переменного тока 2.52 MB
  Лабораторная работа №6. Измерение мощностей цепей переменного тока. Цель работы: изучение методов измерения активной реактивной полной мощности и коэффициента мощности в цепях содержащих R C и L.. Приборы: 1. Универсальный стенд; 2. Ваттметр; ...