Филиал федерального государственного бюджетного
Образовательного учреждения высшего образования
«Мурманский арктический государственный университет»
В г. Апатиты
(филиал МАГУ в г.Апатиты)
КАФЕДРА ФИЗИКИ, БИОЛОГИИ И ИНЖЕНЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Дисциплина «Основы научно-исследовательской работы»
ДОКЛАД
«Общая структура базы знаний»
студента 2 курса
заочной формы обучения
кафедры физики, биологии
и инженерных технологий
направления подготовки 13.03.02 – Электроэнергетика и электротехника
профиль – Электропривод и автоматика
Шитова В.А.
Руководитель –
Вицентий А.В., канд. техн. наук
Апатиты
2020 г.
Содержание.
Введение……………………………………………………………………………………………………………3
Знания и их классификация……………….…………………………………………..…………………4
База знаний и классификация…………………………………………….…………………………….6
Искусственный интеллект………………………………………………………………………………….7
Инженерия знаний……………………………………………………………………………………………10
Заключение……………………………………………………………………………………………………….12
Введение.
Современные технологии баз знаний предоставляют пользователям актуальную информацию для принятия эффективных решений. Поэтому они быстро распространяются и внедряются в автоматизированных информационных системах в различных предметных областях. В результате создаются эффективные модели представления знаний этих предметных областей. Они отражают сущность изучаемых процессов, явлений, объектов и позволяют достичь высокой эффективности решаемых задач.
Знания и их классификация.
Знания основаны на данных, полученных эмпирическим путем. Они представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.
Знания извлекаются, например, из книг, статей, мыслей специалистов. В печатных изданиях они обычно представляются текстами на естественном языке, формулами, схемами или графически.
Знания – это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.
Знания по степени научности подразделяются на житейские (обыденные знания или здравый смысл) и научные.
Житейские знания, как правило, сводятся к констатации фактов и их описанию, тогда как научные знания поднимаются до уровня объяснения фактов, осмысления их в системе понятий данной науки, включаются в состав теории. Научному знанию присущи логическая обоснованность, доказательность, воспроизводимость познавательных результатов.
Научные знания могут быть классифицированы как:
· поверхностные (эмпирические) – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области;
· глубинные (теоретические) – абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Эти знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов.
Знания по местонахождению классифицируют на:
· личностные (неявные, скрытые) – знания людей;
· формализованные (явные) – например, знания в документах, на компакт-дисках, в Интернете.
Кроме того, знания традиционно делят по природе на:
· процедурные;
· декларативные.
Чаще всего процедурные знания (программы) создаются программистами и помещаются в библиотеки готовых и отлаженных подпрограмм. Это знания, «растворенные» в алгоритмах разного рода. Процедурные знания дают представления о средствах и путях получения новых знаний, проверки знаний (например, знания, приобретаемые методом мозгового штурма для поиска новых идей). Они имеют активную природу. Для их изменения требуется изменять программы.
Процедурные знания добываются на основе следующих видов знаний:
· алгоритмических знаний – используемых в реализациях современных системах автоматизированного проектирования;
· лингвосемантических знаний – описательных, плохо формализуемых;
· семантических (языковых) знаний – реализуемых через трансляторы или интерпретаторы языков программирования, сложно формализуемых;
· концептуальных знаний – понятийных, используемых в системах программирования «вручную»;
· теоретических (логических) знаний – используемых также «вручную», плохо формализуемых;
· фактографических знаний – данных из базы, используемых через системы управления базами данных и по существу уже формализованных;
· кибернетических знаний – технологических, системных или конструкторских, плохо формализуемых, которые учитываются (или не учитываются) во многих процессах организационного проектирования.
Из перечисления видно, что многие виды знаний чаще всего только косвенно учитываются при программировании.
Декларативные знания представляются множеством утверждений, не зависящих от того, где они применяются. Эти знания приближены к данным, фактам. Например, «высшее учебное заведение есть совокупность факультетов, а каждый факультет, в свою очередь, есть совокупность кафедр».
Сегодня знания приобрели чисто декларативную форму. То есть, знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний. Это языки, предназначенные для описания предметных областей. Универсальным языком представления знаний является естественный язык. Но его применение для машинного представления знаний наталкивается на ряд препятствий, главным из которых является отсутствие формальной семантики естественного языка. Семантика – это смысловое значение единиц языка.