Для доступа к данной книге необходима авторизация

Логин: пароль Запрос доступа

Базы знаний интеллектуальных систем

  

Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский — СПб: Питер, 2000. — 384 с.

Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем — развивающейся области информатики. Актуальность предмета определяется растущим применением инженерии знаний и системного анализа в различных областях деятельности.

Особенностью изложения является его практическая направленность: освоения имеющегося материала достаточно для начала самостоятельной работы над созданием интеллектуальной системы, основанной на знаниях.

В учебнике учтена все возрастающая роль Интернета, и потому подробно рассматривается применение инженерии знаний в Сети.



Оглавление

Предисловие
1. Введение в интеллектуальные системы
1.1. Краткая история искусственного интеллекта
1.1.2. Зарождение нейрокибернетики
1.1.3. От кибернетики «черного ящика» к ИИ
1.1.4. История искусственного интеллекта в России
1.2. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта
1.3. Представление знаний и вывод на знаниях
1.3.2. Модели представления знаний
1.3.3. Вывод на знаниях
1.4. Нечеткие знания
1.4.2. Операции с нечеткими знаниями
1.5. Прикладные интеллектуальные системы
2. Разработка систем, основанных на знаниях
2.1. Введение в экспертные системы. Определение и структура
2.2. Классификация систем, основанных на знаниях
2.2.2. Классификация по связи с реальным временем
2.2.3. Классификация по типу ЭВМ
2.2.4. Классификация по степени интеграции с другими программами
2.3. Коллектив разработчиков
2.4. Технология проектирования и разработки
3. Теоретические аспекты инженерии знаний
3.1. Поле знаний
3.1.2. Семиотическая модель поля знаний
3.1.3. «Пирамида» знаний
3.2. Стратегии получения знаний
3.3. Теоретические аспекты извлечения знаний
3.3.2. Лингвистический аспект
3.3.3. Гносеологический аспект извлечения знаний
3.4. Теоретические аспекты структурирования знаний
3.4.2. Иерархический подход
3.4.3. Традиционные методологии структурирования
3.4.4. Объектно-структурный подход (ОСП)
4. Технологии инженерии знаний
4.1. Классификация методов практического извлечения знаний
4.2. Коммуникативные методы
4.2.2. Активные индивидуальные методы
4.2.3. Активные групповые методы
4.3. Текстологические методы
4.4. Простейшие методы структурирования
4.4.2. Специальные методы структурирования
4.5. Состояние и перспективы автоматизированного приобретения знаний
4.5.2. Современное состояние автоматизированных систем приобретения знаний
4.6. Примеры методов и систем приобретения знаний
4.6.2. Имитация консультаций
4.6.3. Интегрированные среды приобретения знаний
4.6.4. Приобретение знаний из текстов
4.6.5. Инструментарий прямого приобретения знаний SIMER + MIR
5. Новые тенденции и прикладные аспекты инженерии знаний
5.1. Латентные структуры знаний и психосемантика
5.1.2. Методы многомерного шкалирования
5.1.3. Использование метафор для выявления «скрытых» структур знаний
5.2. Метод репертуарных решеток
5.2.2. Методы выявления конструктов
5.2.3. Анализ репертуарных решеток
5.2.4. Автоматизированные методы
5.3. Управление знаниями
5.3.2. Управление знаниям и корпоративная память
5.3.3. Системы OMIS
5.3.4. Особенности разработки OMIS
5.4. Визуальное проектирование баз знаний как инструмент познания
5.4.2. База знаний как познавательный инструмент
5.5. Проектирование гипермедиа БД и адаптивных обучающих систем
5.5.2. От мультимедиа к гипермедиа
5.5.3. На пути к адаптивным обучающим системам
6. Программный инструментарий разработки систем, основанных на знаниях
6.1. Технологии разработки программного обеспечения - цели, принципы, парадигмы
6.1.2. Модели процесса разработки ПО
6.1.3. Инструментальные средства поддержки разработки систем ПО
6.2. Методологии создания и модели жизненного цикла интеллектуальных систем
6.3. Языки программирования для ИИ и языки представления знаний
6.4. Инструментальные пакеты для ИИ
6.5. WorkBench-системы
7. Пример разработки системы, основанной на знаниях
7.1.2. Декларативное представление данных и знаний
7.1.3. Процедурные средства языка
7.2. Психодиагностика — пример предметной области для построения экспертных систем
7.2.2. Батарея психодиагностических ЭС «Ориентир»
7.3. Разработка и реализация психодиагностической ЭС «Cattell»
7.3.2. Общение с пользователем и опрос испытуемых
7.3.3. Вывод портретов и генерация их текстовых представлений
7.3.4. Помощь и объяснения в ЭС «Cattell»
8. Представление данных и знаний в Интернете
8.1.2. HTML — язык гипертекстовой разметки Интернет-документов
8.1.3. Возможности представления знаний на базе языка HTML
8.2. Онтологии и онтологические системы
8.2.2. Модели онтологии и онтологической системы
8.2.3. Методологии создания и «жизненный цикл» онтологий
8.2.4. Примеры онтологий
8.3. Системы и средства представления онтологических знаний
8.3.2. Инициатива и инструментарий Ontobroker
8.3.3. Проект SHOE — спецификация онтологий и инструментарий
8.3.4. Другие подходы и тенденции
9. Интеллектуальные Интернет-технологии
9.1. Программные агенты и мультиагентные системы
9.2. Проектирование и реализация агентов и мультиагентных систем
9.2.2. Инструментарий AgentBuilder
9.2.3. Система Bee-gent
9.3. Информационный поиск в среде Интернет
9.3.2. Неспециализированные и специализированные поисковые агенты
9.3.3. Системы интеллектуальных поисковых агентов
Заключение
Литература