<< Предыдущая

стр. 25
(из 26 стр.)

ОГЛАВЛЕНИЕ

Следующая >>

410. Scott A., Clayton J. E., Gibson E. L, 1994. A practical Guide to Knowledge Acquisition. Addison-Wesley Publ.
411. Searle J. R., Vanderveken D., 1985. Foundations of Illocutionary Logic. — Cambridge Univ. Press. Shoham Y., 1993. Agent-oriented programming // Artificial Intelligence. № 60(1).
412. Shaw M. L, Woodward J. В., 1988. Validation of a Knowledge Support System // Proceedings of the 2-th Knowledge Acquisition for Knowledge-Based Workshop. Banff, Canada.
413. Shaw M., 1984. Abstraction Technique in Modern Programming Languages // IEEE Software. Vol. 1(4).
414. Shaw M. L. G., 1982. PLANET: some experience in creating an integrated system for repertory grid application on a microcomputers // International Journal of Man-Machine Studies. Vol. 17, No. 3. P. 345-360.
415. Shaw M. L. G., Gaines B. R., 1984. Deriving the constructs underlying decision // Fuzzy Sets and Decis. Anal, Amsterdam. P. 335-355.
416. Sherstnew W.Yu., Worfolomeew A.N., Aleshin A. Yu., 1994. FRAME/2 -Application Program Interface for Frame Knowledge Bases // Proc. of JCKBSE'94, Japan-CIS Symposium on Knowledge Based Software Engineering'94. P. 168-170.
417. Shlaer S., Mellor S., 1992. Object Life Cycles: Modelling the World in States. Englewood Cliffs, NJ: Yourdon Press.
418. Shortliffe E., 1976. Computer based medical consultations: MYCIN. N. Y., American Elsevier.
419. Shortliffe E.H., Buchanan B.C., Feigenbaum E.A., 1979. Knowledge engineering for medical decision-making: a review of computer-based clinical decision aids // Proceedings of the IEEE. Vol. 67, No. 9. P. 1207-1224.
420. SIGSOFT, 1986. ACM SIGSOFT Software Engineering Notes. Vol. 11, No. 4, August.
421. Sisodia R., Warkentin M., 1992. AI in business and management // PC AI. Jan/ Feb. P. 32-34.
422. SKDL, 1998. Human Agent Interaction// FIPA98 Draft Specification: Part 8. -http://www.cset.it/fipa/fipa8713.doc
423. Slagle J. R., Gardiner O. A., Kyungsook N., 1990. Knowledge Specification on an Expert System // IEEE Expert. August. P. 29-38.
424. Slagle J. R., Gaynor M., 1983. Expert System Consultation Control Strategy // Proceedings AAAI-83. P. 369-272.
425. Sloman A., 1996. What sort of architecture is required for a human-like agent? // Invited talk at Cognitive Modeling Workshop, AAAI-96, Portland Oregon, August 1996.
426. Sowa, J., 1984. Conceptual Structures: Information Processing in Mind and Machine. - Addison-Wesley, Ready, Massachussets.
427. Stoffel K., Taylor M., Hendler J., 1997. Efficient Management of Very Large Ontologies // In Proceedings of American Association for Artificial Intelligence Conference (AAAI-97). AAAI/MIT Press.
428. Sussman G.J., McDermot D.U., 1976. From PLANNER to CONNIVER - A Genetic Approach // Proc. of 1976 Joint Computer Conference. AFIPS Press. P. 271-278.
429. Teitelman W., 1974. INTERLISP Reference Manual // XEROX PARC.
430. Torgerson W. S., 1958. Theory and methods of scaling. N. Y.: Wiley.
431. TOVE, 1999. TOVE Manual. — Department of Industrial Engineering, University of Toronto. — http://www.ie/utoronto.ca/EIL/tove.
432. Tschaitschian В., Abecker A. and Schmalhofer, 1997. A. Putting Knowledge Into Action: Information Tuning With KARAT // In 10th European Workshop on Knowledge Acquisition, Modeling, and Management (EKAW-97).
433. Tuthill G.S., 1994. Knowledge Engineering. - TAB Books Inc.
434. Uschold M., Gruninger M., 1996. ONTOLOGIES: Principles, Methods and Applications, // Knowledge Engineering Review. Vol. 11, No. 2.
435. Van der Vet P.E., Mars N.J., Speel P.H., 1994. The Plinius Ontology of Ceramic Materials // ЕСАГ94, Amsterdam.
436. Villemin F.-Y., 1999. Ontologies-based relevant information retrieval. — http:// www.cnam.fr/f-yv.
437. VITAL, 1990. VITAL: A Methodology-Based Workbench for KBS Life Cycle Support // ESPRIT-II Project 5365.
438. Voinov A., Gavrilova Т., 1993. Knowledge Acquisition through Elicitation of Latent Cognitive Structures: Metaphor — Based Approach // Proc. of East-West International Conference on Artificial Intelligence: From Theory to Practice EWAIC'93. Moscow. P. 113-119.
439. WAI, 1999. Web Accessibility Initiative (WAI) Web site. - http://www.w3.org/ WAI/
440. Walker С. Т., Miller K.R., 1988. Expert Systems 1987: An Assessment of Technology and Applications. Madison.
441. Wall R., Apon A. Beal J. at al., 1986. An evaluation of commercial expert system building tools // Data Knowledge Eng. P. 279-304.
442. Watanabe S., 1969. Knowing and Guessing. N. Y.: Wiley.
443. Waters R.C., 1985. The Programmer's Apprentice: A Session with KBEmacs // Trans. Software Eng. Vol. SE-11, No. 11.
444. Wayner P., 1995. Free Agents // BYTE. March. P. 105-114.
445. WebCompass, 1999. WebCompass Page. — http://www.symantec. com/ techsupp/webcompass/kbase_webcompass.html.
446. Wielinga В., Akkermans H., Schreiber G., Balder J., 1989. A Knowledge Acquisition Perspective on Knowledge-Level Models // Proceedings of the Fourth Knowledge Acquisition for Knowledge-Based Systems Workshop. — Banff, 36. P. 1-22.
447. Wielinga В., Schreiber G.,Breuker J., 1992. A Modelling Approach to Knowledge Engineering // Knowledge Acquisition. 4 (1). Special Issue.
448. Wielinga B.J., Bredeweg В., Breuker J. A., 1988. Knowledge Acquisition for Expert Systems // Proceedings of ACAI88.
449. Woods W. A., Bookman L. A., Houston A., Kuhns R. J., Martin P., Green S., 1999. Linguistic Knowledge Can Improve Information Retrieval // Knowledge Technology Group, Sun Microsystems, TR-99-83. — http://www.sun.com/ research/techrep/1999.
450. Wooldridge M., Jennings N., 1995. Intelligent Agents: Theory and Practice // Knowledge Engineering Review. No. 10 (2).
451. Wray R. Ron C. et. al., 1994. A Survey of Cognitive and Agent Architecture. — http://krusty.eecs.umich.edu/cogarchO/
452. Wiig, 1990. Expert Systems: A manager's guide. Geneva: The International Labour Office of the United Nations.
453. Wiig K., 1996. Knowledge management is no illusion! // Proc. of the First International Conference on Practical Aspects of Knowledge Management. Zurich, Switzerland: Swiss Informaticians Society
454. Wilks Y., 1976. Parsing English II // Computational Semantics. Eds. Y. Wilks, E. Sharniak. N. Y.: North-Holland. P. 155-184.
455. XML, 1998. Extensible Markup Language (XML) //W3C Recommendation. -http://www.w3.org/TR/1998/REC-xml-19980210.
456. Yourdon E. Constantine L., 1979. Structured Design. — Englewood Cliffs, NJ: Yourdon Press / Prentice-Hall.
457. Yourdon E., 1989. Modern Sructured Analysis. — Prentice-Hall Int. Ed.


































СОДЕРЖАНИЕ

Предисловие 3
Об авторах 5
От издательства 5
Введение 6 в интеллектуальные 6 системы 6
1.1. Краткая история искусственного 6 интеллекта 6
1.1.1. Предыстория 6
1.1.2. Зарождение нейрокибернетики 7
1.1.3. От кибернетики «черного ящика» к ИИ 8
1.1.4. История искусственного интеллекта в России 10
1.2. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта 12
1.2.1. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях (knowledge-based systems) 12
1.2.2. Программное обеспечение систем ИИ (software engineering for Al) 12
1.2.3. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод (natural
language processing) 13
1.2.4. Интеллектуальные роботы (robotics) 13
1.2.5. Обучение и самообучение (machine learning) 14
1.2.6. Распознавание образов (pattern recognition) 14
1.2.7. Новые архитектуры компьютеров (new hardware platforms and architectures) 15
1.2.8. Игры и машинное творчество 15
1.2.9. Другие направления 15
1.3. Представление знаний и вывод на знаниях 16
1.3.1. Данные и знания 16
1.3.2. Модели представления знаний 18
1.3.3. Вывод на знаниях 23
1.4. Нечеткие знания 27
1.4.1. Основы теории нечетких множеств 28
1.4.2. Операции с нечеткими знаниями 30
1.5. Прикладные интеллектуальные системы 31
Разработка систем, основанных на знаниях 36
2.1. Введение в экспертные системы. Определение и структура 36
2.2. Классификация систем, основанных на знаниях 38
2.2.1. Классификация по решаемой задаче 38
2.2.2. Классификация по связи с реальным временем 40
2.2.3. Классификация по типу ЭВМ 41
2.2.4. Классификация по степени интеграции с другими программами 41
2.3. Коллектив разработчиков 42
2.4. Технология проектирования и разработки 45
2.4.1. Проблемы разработки промышленных ЭС 45
2.4.2. Выбор подходящей проблемы 46
2.4.3. Технология быстрого прототипирования 48
2.4.4. Развитие прототипа до промышленной ЭС 52
2.4.5. Оценка системы 53
2.4.6. Стыковка системы 53
2.4.7. Поддержка системы 54
Теоретические аспекты инженерии знаний 56
3.1. Поле знаний 56
3.1.1. О языке описания поля знаний 56
3.1.2. Семиотическая модель поля знаний 58
3.1.3. «Пирамида» знаний 62
3.2. Стратегии получения знаний 63
3.3. Теоретические аспекты извлечения знаний 67
3.3.1. Психологический аспект 68
3.3.2. Лингвистический аспект 76
3.3.3. Гносеологический аспект извлечения знаний 80
3.4. Теоретические аспекты структурирования знаний 86
3.4.1. Историческая справка 87
3.4.2. Иерархический подход 88
3.4.3. Традиционные методологии структурирования 90
3.4.4. Объектно-структурный подход (ОСП) 90
Технологии инженерии знаний 96
4.1. Классификация методов практического извлечения знаний 96
4.2. Коммуникативные методы 99
4.2.1. Пассивные методы 99
4.2.2. Активные индивидуальные методы 104
4.2.3. Активные групповые методы 111
4.3. Текстологические методы 119
4.4. Простейшие методы структурирования 126
4.4.1. Алгоритм для «чайников» 126
4.4.2. Специальные методы структурирования 128
4.5. Состояние и перспективы автоматизированного приобретения знаний 133
4.5.1. Эволюция систем приобретения знаний 133
4.5.2. Современное состояние автоматизированных систем приобретения знаний 139
4.6. Примеры методов и систем приобретения знаний 140
4.6.1. Автоматизированное структурированное интервью 140
4.6.2. Имитация консультаций 143
4.6.3. Интегрированные среды приобретения знаний 144
4.6.4. Приобретение знаний из текстов 145
4.6.5. Инструментарий прямого приобретения знаний SIMER + MIR 146
Новые тенденции и прикладные аспекты инженерии знаний 155
5.1. Латентные структуры знаний и психосемантика 155
5.1.1. Семантические пространства и психологическое шкалирование 155
5.1.2. Методы многомерного шкалирования 160
5.1.3. Использование метафор для выявления «скрытых» структур знаний 163
5.2. Метод репертуарных решеток 169
5.2.1. Основные понятия 169
5.2.2. Методы выявления конструктов 172
5.2.3. Анализ репертуарных решеток 173
5.2.4. Автоматизированные методы 175
5.3. Управление знаниями 176
5.3.1. Что такое «управление знаниями» 176
5.3.2. Управление знаниям и корпоративная память 178
5.3.3. Системы OMIS 180
5.3.4. Особенности разработки OMIS 182
5.4. Визуальное проектирование баз знаний как инструмент познания 184
5.4.1. От понятийных карт к семантическим сетям 184
5.4.2. База знаний как познавательный инструмент 185
5.5. Проектирование гипермедиа БД и адаптивных обучающих систем 188
5.5.1. Гипертекстовые системы 188
5.5.2. От мультимедиа к гипермедиа 189
5.5.3. На пути к адаптивным обучающим системам 191
Программный инструментарий разработки систем, основанных на знаниях 195
6.1. Технологии разработки программного обеспечения — цели, принципы, парадигмы 195
6.1.1. Основные понятия процесса разработки программного обеспечения (ПО) 195
6.1.2. Модели процесса разработки ПО 197
6.1.3. Инструментальные средства поддержки разработки систем ПО 202
6.2. Методологии создания и модели жизненного цикла интеллектуальных систем 205
6.3. Языки программирования для ИИ и языки представления знаний 209
6.4. Инструментальные пакеты для ИИ 215
6.5. WorkBench-системы 222
Пример разработки системы, основанной на знаниях 228
7.1. Продукционно-фреймовый ЯПЗ PILOT/2 228
7.1.1. Структура ПИЛОТ-программ и управление выводом 229
7.1.2. Декларативное представление данных и знаний 232
7.1.3. Процедурные средства языка 235
7.2. Психодиагностика — пример предметной области для построения экспертных систем 242
7.2.1. Особенности предметной области 242
7.2.2. Батарея психодиагностических ЭС «Ориентир» 243
7.3. Разработка и реализация психодиагностической ЭС «Cattell» 246
7.3.1. Архитектура системы и ее база знаний 247
7.3.2. Общение с пользователем и опрос испытуемых 248
7.3.3. Вывод портретов и генерация их текстовых представлений 249
7.3.4. Помощь и объяснения в ЭС «Cattell» 254
Представление данных и знаний в Интернете 260
8.1. Язык HTML и представление знаний 260
8.1.1. Историческая справка 260
8.1.2. HTML — язык гипертекстовой разметки Интернет-документов 261
8.1.3. Возможности представления знаний на базе языка HTML 265
8.2. Онтологии и онтологические системы 273
8.2.1. Основные определения 273
8.2.2. Модели онтологии и онтологической системы 275
8.2.3. Методологии создания и «жизненный цикл» онтологии 280
8.2.4. Примеры онтологии 287
8.3. Системы и средства представления онтологических знаний 290
8.8.1. Основные подходы 290
8.3.2. Инициатива (КА)2 и инструментарий Ontobroker 291
8.3.3. Проект SHOE — спецификация онтологии и инструментарий 296
8.3.4. Другие подходы и тенденции 301
Интеллектуальные Интернет-технологии 305
9.1. Программные агенты и мультиагентные системы 305
9.1.1. Историческая справка 305
9.1.2. Основные понятия 307
9.2. Проектирование и реализация агентов и мультиагентных систем 311
9.2.1. Общие вопросы проектирования агентов и MAC 311
9.2.2. Инструментарий AgentBuilder 314
9.2.3. Система Bee-gent 318
9.3. Информационный поиск в среде Интернет 323
9.3.1. Машины поиска 324
9.3.2. Неспециализированные и специализированные поисковые агенты 326
9.3.3. Системы интеллектуальных поисковых агентов 328
Заключение 343
Литература 345




























Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский

Базы знаний интеллектуальных систем

Главный редактор В. Усманов
Ответственный редактор Е. Строганова
Руководитель проекта И. Корнеев

<< Предыдущая

стр. 25
(из 26 стр.)

ОГЛАВЛЕНИЕ

Следующая >>