Курсовая работа: 43 с., 14 источников. Актуальность темы. В рамках направления "Представление знаний"
Скачать 0.49 Mb.
|
Реферат Языки для представления и обработки знаний Курсовая работа: 43 с., 14 источников. Актуальность темы. В рамках направления "Представление знаний" решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти интеллектуальной системы (ИС). Проблема представления знаний для ИС чрезвычайно актуальна, т.к. ИС - это система, функционирование которой опирается на знания о проблемной области, которые хранятся в ее памяти. Объект исследования – РУПП «БеЛАЗ». Предмет исследования – информационные системы и программное обеспечение предприятия. Цель работы – проанализировать языки для представления и обработки знаний и построить бизнес-план по внедрению интеллектуальных программных средств. Для достижения цели курсового исследования необходимо решить ряд следующих задач:
При написании курсовой работы были использованы следующие методы исследования: синтеза, сравнения, системного анализа, экспертных оценок. Структура работы: работа состоит из 3 глав, введения, заключения, списка использованной литературы, включающего 14 источников. Содержание Введение……………………………………………………………………...……3 1. Теоретические и практические аспекты по теме «Языки для представления и обработки знаний»…………………………………………………….……..5 1.1. Сущность и теоретические аспекты языков для представления и обработки знаний……………………………………………………..…5 1.2. Структура языков представления и обработки знаний………………….9 2. Анализ производственно-хозяйственной деятельности предприятия РУПП «БеЛАЗ»……………………………………………………………………..…15 2.1. Общая характеристика предприятия РУПП «БеЛАЗ»………………...15 2.2. Структура и анализ используемых информационных систем и программного обеспечения на предприятии РУПП «БеЛАЗ»………...17 3. Элементы бизнес-плана по внедрению интеллектуальных программных средств……………………………………………………………………........21 3.1. Предложения по совершенствованию информационного программного обеспечения на предприятии………………………………………...…..21 3.2. Оценка эффективности внедрения информационного программного обеспечения на предприятии………………………………………...…..27 Заключение……………………………………………………………...………..40 Список использованной литературы……………………………………….…..42 Введение В рамках направления "Представление знаний" решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти интеллектуальной системы (ИС). Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языки для описания знаний, выделяются различные типы знаний. Изучаются источники, из которых ИС может черпать знания, и создаются процедуры и приемы, с помощью которых возможно приобретение знаний для ИС. Проблема представления знаний для ИС чрезвычайно актуальна, т.к. ИС - это система, функционирование которой опирается на знания о проблемной области, которые хранятся в ее памяти. В настоящее время в исследованиях по искусственному интеллекту (ИИ) выделились шесть направлений:
В рамках направления "Представление знаний" решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти интеллектуальной системы (ИС). Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языки для описания знаний, выделяются различные типы знаний. Изучаются источники, из которых ИС может черпать знания, и создаются процедуры и приемы, с помощью которых возможно приобретение знаний для ИС. Проблема представления знаний для ИС чрезвычайно актуальна, т.к. ИС - это система, функционирование которой опирается на знания о проблемной области, которые хранятся в ее памяти. Инженерия знаний – это область информационной технологий, цель которой – накапливать и применять знания, не как объект обработки их человеком, но как объект для обработки их на компьютере. Для этого необходимо проанализировать знания и особенности их обработки человеком и компьютером, а также разработать их машинное представление. К сожалению точного и неоспоримого определения, что собой представляют знания, до сих пор не дано. Но тем не менее цель инженерии знаний – обеспечить использование знаний в компьютерных системах на более высоком уровне, чем до сих пор – актуальна. Но следует заметить, что возможность использования знаний осуществима только тогда, когда эти знания существуют, что вполне объяснимо. Цель работы – проанализировать языки для представления и обработки знаний и построить бизнес-план по внедрению интеллектуальных программных средств. Для достижения цели курсового исследования необходимо решить ряд следующих задач:
Объект исследования - РУПП «БеЛАЗ». Предмет исследования – информационные системы и программное обеспечение предприятия. При написании курсовой работы были использованы следующие методы исследования: синтеза, сравнения, системного анализа, экспертных оценок. 1. Теоретические и практические аспекты по теме «Языки для представления и обработки знаний» 1.1. Сущность и теоретические аспекты языков для представления и обработки знаний Встроенное знание, или первый класс, представляет собой описание возможностей ВМ выполнять операции и использовать константы или лексемы. Встроенное знание анализируется и выполняется эффективно, оно содержит предопределенные операции, состав которых весьма обширен. Встроенные знания применяются во многих приложениях, они заложены в ВМ, Интеллсист понимает и использует их. Все операции процессора ВМ определены для Интеллсист в виде программных модулей. Как часть встроенного предопределенного знания выступает набор операций и величин, которые являются его расширением, а родилось оно после построения и применения СеГ. Примитивы, представленные в СеГ, включают встроенные примитивы ВМ и некоторые отличные от них, но часто используемые. Этот раздел знаний также часто используется в силу свойств ЕЯ и ЯПП. Фундаментальное знание, или второй класс, происходит из сферы преподавания в средней школе и институте. Педагогика выработала такие знания, которые чаще всего применяются в любой деятельности человека. Они включают описание операций алгебраических преобразований выражений, уравнений и функций. Всем известны, например, решения алгебраических уравнений или аналитическое получение производных. Деловые и производственные запросы эффективно используют фундаментальные знания. Следующий третий класс (он самый емкий) - профессиональное знание, которое всегда сопутствует производственной деятельности конкретной специальности или данной специализации и квалификации. Профессиональное знание обычно содержится в БЗ, которая должна быть введена перед началом работы с запросами. Оно включает специальный лексикон из величин и операций (или функций и процедур), которые используются в конкретной области знания. Ясно, что БЗ будет использоваться только специалистами этой области. Пользовательское знание, или четвертый личный класс, создается каждым пользователем для исследования величин или операций, которые могут войти в новую БЗ или явиться развитием существующей БЗ. Пользовательское знание создается при формировании запросов с использованием тех же возможностей, какие имеются при формировании БЗ. Этот раздел знаний имеет более узкую область применения, он может охватывать научную деятельность группы лиц или индивидуального пользователя-исследователя. Пользовательские знания помещаются в каждый запрос данной области исследования, в частности, они могут отсутствовать или служить средством пополнения профессиональной БЗ. Наравне с пользовательским знанием целесообразно рассматривать класс запросного знания, или пятый класс. Этот класс совершенно индивидуален, он связан с разрешением конкретных заданий. Задание может включать описания различных объектов, используемых в задании. Например, решение алгебраического уравнения связано с описанием неизвестных (искомых) величин. Более сложные задания могут включать описания новых типов данных и операций над таким типом данных. Результаты разрешения заданий могут послужить базой для формирования всех или некоторых разделов знания. О шестом классе знаний написано выше - это применение готовых программ функций или процедур. Наконец, последний седьмой класс знания - это новое и порождаемое знание, которое является продуктом работы Интеллсист. Возможно, что новое знание может войти в любой класс знания или пополнить разрабатываемую БЗ. Этот класс наличествует всегда, но не всегда он будет использован в других разделах. Имеется еще один класс знаний, БЗ для которого можно отнести к любому из семи классов. Такие БЗ будем называть стандартными. Этот класс содержит общеупотребительные знания, его можно определить перечислением некоторых представителей БЗ: 1. «Физические единицы» - определение терминов физических единиц, операций над ними и масштабов для преобразования в единую систему единиц. 2. «Интерфейс» - определение функций и процедур создания оконного интерфейса для СП. 3. «Базы данных» - определение функций и процедур обслуживания данных, хранящихся в БД. 4. «Языковые синонимы» - описание терминов на национальном языке в форме синонимов для известных в СеГ терминов. 5. «Реальное время» - описание величин и процедур обслуживания обработки информации в реальном времени. Это: задержка на время, прерывание по времени, прием по времени (через К сек), сторож и будильник. Человек представляет знания самыми различными средствами. Считается, что все семь видов знания могут эффективно использоваться по желанию пользователя и в связи с целесообразностью. Наиболее распространенными средствами являются тексты на языках профессионалов в данной области знания. Из классических средств и методов представления (коды, тексты, картинки и предметы) рассмотрим текстовое представление знаний. Процессы формализации текстовых знаний приводит нас к сопоставлению текстов с формальным языком, который именуется языком Лейбниц. Центральная часть языка Лейбниц - формулы, как средства для выражения мыслей. Считается, что все виды знания подразделяются именно так (что-то аналогичное имеется в графическом и предметном представлении). Практика использования ВМ сталкивается и с другими сортами знаний. Если иметь в виду манипулирование символами, то все другие виды знаний сводятся к указанным в томе 1 видам. Здесь можно еще рассмотреть классификацию знаний по другим признакам. В описании языка также имеются сорта знаний по форме представления самих описаний языка, наименование сорта описания сопровождается примером представления: - совокупность символов, представляемых восьмибитовыми кодами; - определяемые текстами языки, распознающая грамматика; - имена, представляющие некоторые понятия; - примеры, соответствующие некоторым правилам синтаксиса; - примитивы языка, определяемые в разделах описания языка; - алгоритмы, которые представлены описательно, а также возможно кодами; - модуль конструкции, представленный в соответствии с некоторым языком. Для описания предметной и проблемной области использованы различные конструкции языка представления знаний (наименование сорта знаний дано также с примером представления):
1.2. Структура языков представления и обработки знаний Одной из проблем в представлении знаний является как хранить и обрабатывать знания в информационных системах формальным способом так, чтобы механизмы могли использовать их для достижения поставленных задач. Примеры применения здесь экспертные системы, Машинный перевод, компьютеризированное техническое обслуживание и системы извлечения и поиска информации (включая пользовательские интерфейсы баз данных). Для представления знаний можно использовать семантические сети. Каждый узел такой сети представляет концепцию, а дуги используются для определения отношений между концепциями. Одна из самых выразительных и детально описанных парадигм представления знаний основанных на семантических сетях это MultiNet (акроним для Многослойные Расширенные Семантические Сети англ. Multilayered Extended Semantic Networks). Начиная с 1960-х годов, использовалось понятие фрейма знаний или просто фрейма. Каждый фрейм имеет своё собственное имя и набор атрибутов, или слотов которые содержат значения; например фрейм дом мог бы содержать слоты цвет, количество этажей и так далее. Использование фреймов в экспертных системах является примером объектно-ориентированного программирования, с наследованием свойств, которое описывается связью «is-a». Однако, в использовании связи «is-a» существовало немало противоречий: Рональд Брахман написал работу озаглавленную «Чем является и не является IS-A», в которой были найдены 29 различных семантик связи «is-a» в проектах, чьи схемы представления знаний включали связь «is-a». Другие связи включают, например, «has-part». Фреймовые структуры хорошо подходят для представления знаний, представленных в виде схем и стереотипных когнитивных паттернов. Элементы подобных паттернов обладают разными весами, причем большие весы назначаются тем элементам, которые соответствую текущей когнитивной схеме (schema). Паттерн активизируется при определённых условиях: Если человек видит большую птицу, при условии что сейчас активна его «морская схема», а «земная схема» - нет, он классифицирует её скорее как морского орлана, а не сухопутного беркута. Фреймовые представления объектно-центрированы в том же смысле что и Семантическая сеть: Все факты и свойства, связанные с одной концепцией, размещаются в одном месте, поэтому не требуется тратить ресурсы на поиск по базе данных. [7] Скрипт это тип фреймов, который описывает последовательность событий во времени; типичный пример описание похода в ресторан. События здесь включают ожидание места, прочитать меню, сделать заказ, и так далее. Различные решения в зависимости от их семантической выразительности могут быть организованы в так называемый семантический спектр (англ. Semantic spectrum). Некоторые люди считают, что лучше всего будет представлять знания также как они представлены в человеческом разуме, который является единственным известным на сегодняшний день работающим разумом, или же представлять знания в форме естественного языка. Доктор Ричард Баллард, например, разработал «семантическую систему, базирующуюся на теории», которая не зависит от языка, которая выводит цель и рассуждает теми же концепциями и теориями что и люди. Формула, лежащая в основе этой семантики: Знание=Теория+Информация. Большинство распространенных приложений и систем баз данных основаны на языках. К несчастью, мы не знаем как знания представляются в человеческом разуме, или как манипулировать естественными языками также как это делает человек. Одной из подсказок является то, что приматы знают как использовать интерфейсы пользователя point and click; таким образом интерфейс жестов похоже является частью нашего когнитивного аппарата, модальность которая не привязана к устному языку, и которая существует в других животных кроме человека. Поэтому для представления знаний были предложены различные искусственные языки и нотации. Обычно они основаны на логике и математике, и имеют легко читаемую грамматику для облегчения машинной обработки. Обычно они попадают в широкую область онтологий. [9] Нотация. Последней модой в языках представления знаний является использование XML в качестве низкоуровневого синтаксиса. Это приводит к тому, что вывод этих языков представления знаний машины могут легко Синтаксический анализ, за счёт Удобочитаемости для человека. Логика первого порядка и язык Пролог широко используется в качестве математической основы для этих систем, чтобы избежать избыточной сложности. Однако даже простые системы основанные на этой простой логике можно использовать для представления данных которое значительно лучше возможностей обработки для нынешних компьютерных систем: причины раскрываются в теории вычислимости. Существуют два типа методов представления знаний (ПЗ): Формальные модели ПЗ; Неформальные (семантические, реляционные) модели ПЗ. Очевидно, все методы представления знаний, которые рассмотрены выше, включая продукции (это система правил, на которых основана продукционная модель представления знаний), относятся к неформальным моделям. В отличие от формальных моделей, в основе которых лежит строгая математическая теория, неформальные модели такой теории не придерживаются. Каждая неформальная модель годится только для конкретной предметной области и поэтому не обладает универсальностью, которая присуща моделям формальным. Логический вывод - основная операция в СИИ - в формальных системах строг и корректен, поскольку подчинен жестким аксиоматическим правилам. Вывод в неформальных системах во многом определяется самим исследователем, который и отвечает за его корректность. Каждому из методов ПЗ соответствует свой способ описания знаний. 1. Логические модели. В основе моделей такого типа лежит формальная система, задаваемая четверкой вида: M = Множество P есть множество синтаксических правил. С их помощью из элементов T образуют синтаксически правильные совокупности. Например, из слов ограниченного словаря строятся синтаксически правильные фразы, из деталей детского конструктора с помощью гаек и болтов собираются новые конструкции. Декларируется существование процедуры П(P), с помощью которой за конечное число шагов можно получить ответ на вопрос, является ли совокупность X синтаксически правильной. [3] В множестве синтаксически правильных совокупностей выделяется некоторое подмножество A. Элементы A называются аксиомами. Как и для других составляющих формальной системы, должна существовать процедура П(A), с помощью которой для любой синтаксически правильной совокупности можно получить ответ на вопрос о принадлежности ее к множеству A. Множество B есть множество правил вывода. Применяя их к элементам A, можно получать новые синтаксически правильные совокупности, к которым снова можно применять правила из B. Так формируется множество выводимых в данной формальной системе совокупностей. Если имеется процедура П(B), с помощью которой можно определить для любой синтаксически правильной совокупности, является ли она выводимой, то соответствующая формальная система называется разрешимой. Это показывает, что именно правило вывода является наиболее сложной составляющей формальной системы. Для знаний, входящих в базу знаний, можно считать, что множество A образуют все информационные единицы, которые введены в базу знаний извне, а с помощью правил вывода из них выводятся новые производные знания. Другими словами формальная система представляет собой генератор порождения новых знаний, образующих множество выводимых в данной системе знаний. Это свойство логических моделей делает их притягательными для использования в базах знаний. Оно позволяет хранить в базе лишь те знания, которые образуют множество A, а все остальные знания получать из них по правилам вывода. 2. Сетевые модели. В основе моделей этого типа лежит конструкция, названная ранее семантической сетью. Сетевые модели формально можно задать в виде H = В зависимости от типов связей, используемых в модели, различают классифицирующие сети, функциональные сети и сценарии. В классифицирующих сетях используются отношения структуризации. Такие сети позволяют в базах знаний вводить разные иерархические отношения между информационными единицами. Функциональные сети характеризуются наличием функциональных отношений. Их часто называют вычислительными моделями, т.к они позволяют описывать процедуры «вычислений» одних информационных единиц через другие. В сценариях используются каузальные отношения, а также отношения типов «средство - результат», «орудие - действие» и т.п. Если в сетевой модели допускаются связи различного типа, то ее обычно называют семантической сетью. 3. Продукционные модели. В моделях этого типа используются некоторые элементы логических и сетевых моделей. Из логических моделей заимствована идея правил вывода, которые здесь называются продукциями, а из сетевых моделей - описание знаний в виде семантической сети. В результате применения правил вывода к фрагментам сетевого описания происходит трансформация семантической сети за счет смены ее фрагментов, наращивания сети и исключения из нее ненужных фрагментов. Таким образом, в продукционных моделях процедурная информация явно выделена и описывается иными средствами, чем декларативная информация. Вместо логического вывода, характерного для логических моделей, в продукционных моделях появляется вывод на знаниях. [5] 4. Фреймовые модели. В отличие от моделей других типов во фреймовых моделях фиксируется жесткая структура информационных единиц, которая называется протофреймом. Значением слота может быть практически что угодно (числа или математические соотношения, тексты на естественном языке или программы, правила вывода или ссылки на другие слоты данного фрейма или других фреймов). В качестве значения слота может выступать набор слотов более низкого уровня, что позволяет во фреймовых представлениях реализовать «принцип матрешки». При конкретизации фрейма ему и слотам присваиваются конкретные имена и происходит заполнение слотов. Таким образом, из протофреймов получаются фреймы - экземпляры. Переход от исходного протофрейма к фрейму - экземпляру может быть многошаговым, за счет постепенного уточнения значений слотов. |
Добавить документ в свой блог или на сайт
Похожие:
 | Курсовая работа на тему : Формирование рынка ценных бумаг в Украине Курсовая работа содержит 38 листов, 2 рисунка, 2 таблицы и было использовано 11 источников |  | Курсовая работа по дисциплине «Предпринимательское право» Курсовая работа имеет целью систематизацию, закрепление и расширение теоретических знаний, углубленное изучение и решение студентом... |
| Методические рекомендации по выполнению курсовых работ Курсовая работа должна быть выполнена по актуальной для получаемой специальности теме. Актуальность темы и основные цели работы должны... | | Список используемых источников 43 Актуальность темы настоящего исследования определяется следующими теоретическими положениями |
| Темы контрольных работ по дисциплине «Институциональная экономика» Работа должна быть иллюстрирована примерами из российской действительности и необходимым статистическим материалом. Обязательно нужно... | | Курсовая работа по дисциплине: Общая теория права на тему: «Источники права Республики Беларусь» Все большее использование в качестве источников права приобретает договор. Существуют различные подходы к перечню источников права... |
| 1. рефераты должны быть представлены не позднее объявленного срока Реферат состоит из введения, основной части, заключения. Во введении, автор должен раскрыть актуальность темы, состояние или историю... | | Темы вашего учебного проекта Данная работа направлена на развитие учащимися исследовательского опыта, использования современных технологий, электронных источников,... |
| Курсовая работа Курсовая работа оформляется в виде электронного файла и прикрепляется к своей странице в системе мониторинга нир. Распечатывать работу... | | Лесотехнический факультет Курсовая работа выполнена на основе анализа литературных источников. Рассматриваются вопросы биологических особенностей вида, наследственности,... |
| Курсовая работа на тему: Направления информатизации государственного и муниципального управления ... | | Курсовая работа по дисциплине Электромагнитная совместимость систем... Курсовая работа состоит из 20 с, в которых содержаться: 3 рисунка, 3 таблицы, 6 формул и 4 ссылки на литературу |
| Пояснительная записка к курсовой работе по дисциплине «Разработка... Курсовая работа содержит: страниц – 20, источников – 8, рисунков – 7, таблиц – 2 | | Курсовая работа подлежит защите. Оценка за курсовую работу проставляется... Имеет целью развитие у студентов навыков самостоятельной творческой работы, овладение методами современных научных исследований,... |
| Перечень тем контрольных работ по дисциплине Подготовте реферат по одному из контрольных вопросов курса. Контрольная работа должна включать следующие разделы: введение, пункты... | | Актуальность выбранной темы доклада вызвана тем, что работа по методу... Актуальность выбранной темы доклада вызвана тем, что работа по методу учебных проектов помогает реализации Федеральных государственных... |
