Головна Головна -> Реферати українською -> Дисертації та автореферати -> МЕТОДИ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО РОЗПОДІЛЕНОГО ПРЕДСТАВЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЇ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ НА ОСНОВІ ПРЕЦЕДЕНТІВ І АНАЛОГІЙ

МЕТОДИ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО РОЗПОДІЛЕНОГО ПРЕДСТАВЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЇ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ НА ОСНОВІ ПРЕЦЕДЕНТІВ І АНАЛОГІЙ

Назва:
МЕТОДИ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО РОЗПОДІЛЕНОГО ПРЕДСТАВЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЇ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ НА ОСНОВІ ПРЕЦЕДЕНТІВ І АНАЛОГІЙ
Тип:
Реферат
Мова:
Українська
Розмiр:
36,80 KB
Завантажень:
275
Оцінка:
 
поточна оцінка 5.0


Скачати цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23 
НАЦІОНАЛЬНА АКАДЕМІЯ НАУК УКРАЇНИ | МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
МІЖНАРОДНИЙ НАУКОВО-НАВЧАЛЬНИЙ ЦЕНТР ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ТА СИСТЕМ
РАЧКОВСЬКИЙ Дмитро Андрійович
УДК 004.8 + 004.032.26
МЕТОДИ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО РОЗПОДІЛЕНОГО ПРЕДСТАВЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЇ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ НА ОСНОВІ ПРЕЦЕДЕНТІВ І АНАЛОГІЙ
05.13.23 – системи та засоби штучного інтелекту
Автореферат
дисертації на здобуття наукового ступеня
доктора технічних наук
Київ – 2007


Дисертацією є рукопис.
Робота виконана у Міжнародному науково-навчальному центрі інформаційних технологій та систем НАН і МОН України.
Науковий консультант: доктор технічних наук
Куссуль Ернст Михайлович,
Міжнародний науково-навчальний центр
інформаційних технологій та систем
НАН і МОН України,
завідувач відділу.
Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор
Вінцюк Тарас Климович,
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем
НАН і МОН України,
завідувач відділу;

доктор технічних наук, професор
Замаруєва Ірина Вікторівна,
Військовий інститут Київського національного університету ім. Тараса Шевченка,
професор;

доктор технічних наук,
Різник Олександр Михайлович,
Інститут проблем математичних машин і систем
НАН України,
завідувач відділу.
Захист відбудеться « 31 » січня 2008 року о 14 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д .171.01 в Міжнародному науково-навчальному центрі інформаційних технологій та систем НАН і МОН України за адресою: 03680, Київ, проспект акад. Глушкова, 40.
З дисертацією можна ознайомитися в бібліотеці Міжнародного науково-навчального центру інформаційних технологій та систем НАН і МОН України: 03680, Київ, проспект акад. Глушкова, 40.
Автореферат розісланий « 21 » грудня 2007 року.
Вчений секретар
спеціалізованої вченої ради Верещагін І.І.


ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ
Актуальність теми. Зростання обсягів, складності і різноманітності інформації, що доступна в електронній формі, вимагає підвищення ефективності та інтелектуалізації її обробки. Дослідження в цьому напрямку ведуться в області штучного інтелекту і тісно пов'язані з моделюванням інтелектуальної діяльності людини і механізмів структурно-функціональної організації мозку (М.М. Амосов, В.М. Глушков, О.Г. Івахненко, M.Minsky, F. Rosenblatt та ін.).
Продуктивним підходом, який використовується людьми при вирішенні складних задач в умовах неповноти, неточності, суперечності вхідної інформації є міркування на основі прикладів розв’язання схожих задач. Моделювання міркувань на основі прикладів і їхні різновиди – міркування за прецедентами і аналогіями – широко застосовується в системах штучного інтелекту для вирішення задач пошуку, класифікації, прогнозування, планування, моніторингу, діагностики, керування (J.G. Carbonell, K. Forbus, D. Gentner, J. Kolodner, C.K. Riesbeck, R.C. Shank, В.П. Гладун, Н.Г. Загоруйко, Д.О. Поспєлов, А.І. Уємов та ін.). У базі прикладів запам'ятовують прецеденти і аналоги, тобто описи задач разом з їхніми рішеннями, ситуації з прогнозами їхнього розвитку тощо. Для нової вхідної ситуації система знаходить в базі одну або декілька схожих ситуацій та приймає рішення, робить прогнози і висновки про вхідну ситуацію, адаптуючи до неї знання про наявні приклади.
Ефективність застосування міркувань на основі прецедентів і аналогій істотно залежить від форми представлення інформації. Застосування векторних і символьних представлень виявило ряд проблем, пов'язаних з пошуком схожих прикладів: вибір адекватних ознак для визначення схожості, необхідність врахування істотної інформації про структуру прикладів, складність визначення схожості структурованих представлень і врахування семантичної близькості об'єктів і відношень. Складність пошуку збільшується при зростанні об'ємів баз прикладів і складності опису прикладів. Проте саме етап пошуку схожих індивідуальних або узагальнених прикладів є центральним в багатьох прикладних системах, що пов’язані з класифікацією даних або пошуком релевантної інформації в базах знань, колекціях текстових документів, Інтернет тощо.

Завантажити цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23 



Реферат на тему: МЕТОДИ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОГО РОЗПОДІЛЕНОГО ПРЕДСТАВЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЇ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ НА ОСНОВІ ПРЕЦЕДЕНТІВ І АНАЛОГІЙ

BR.com.ua © 1999-2017 | Реклама на сайті | Умови використання | Зворотній зв'язок