Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "model reprezentacji wiedzy" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Dwa typy modeli w nauce a problem odkrycia i zagadnienie reprezentacji
Two Types of Models in Science and Problem of Scientific Discovery and Issues of Representation
Autorzy:
Mazurek, Mariusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31343638.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Filozofii i Socjologii PAN
Tematy:
filozoficzne koncepcje wiedzy
model
analogia
metafora
reprezentacja
analogy
metaphor
representation
Opis:
Przedmiotem artykułu są pojęcia modeli w wybranych filozoficznych koncepcjach nauki. W problematyce dotyczącej modeli wyróżniam dwa główne obszary tematyczne: 1) problematykę tworzenia nowej wiedzy przy użyciu modeli analogowych oraz opartych na metaforach; 2) problem reprezentacji rzeczywistości w wiedzy za pomocą modeli reprezentacjonistycznych. Stawiam tezę, że obecnie oba obszary tematyczne powinny być ze sobą połączone, aby koncepcje w nich formowane dały pełniejszy obraz nauki – zarówno w jej aspekcie synchronicznym jak i diachronicznym, oraz prezentowały pełniej istotę aktywności naukowej.
In the article the models which are reconstructed in the philosophy of science from the praxis of science are divided into two main types: 1) analogue- and metaphor- based models and 2) representational models. I examine functions of the models of both the types, and demonstrate that the models of type 1) are used in science as instruments of acquiring new knowledge on the basis of a knowledge accepted earlier; and models of type 2) are used to create cognitive “images” of reality. I demonstrate that in the philosophy of science the problem areas generated by two functions of models are entirely isolated one from another. Whereas they are nonseparably linked one to another. I postulate the necessity of linking them in one unified conception of models, and then in one conception of science. Therefore such a conception of models is needed which will explain how models play two functions simultaneously, i.e. how they function in the context of discovery and how they represent reality.
Źródło:
Filozofia i Nauka; 2017, 5; 271-288
2300-4711
2545-1936
Pojawia się w:
Filozofia i Nauka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
SEMANTIC ONTOLOGY MODEL OF THE CONTENT MODULE OF THE COURSE "INTELLIGENT TECHNOLOGIES OF DECISION-MAKING MANAGEMENT"
SEMANTYCZNA ONTOLOGIA MODELU ZAWARTOŚCI MODUŁU KURSU "INTELIGENTNE TECHNOLOGIE ZARZĄDZANIA PODEJMOWANIEM DECYZJI"
Autorzy:
Tsidylo, Ivan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/479642.pdf
Data publikacji:
2014-06-25
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Instytut Inżynierii Bezpieczeństwa i Nauk o Pracy. Polskie Towarzystwo Profesjologiczne.
Tematy:
model of representation of knowledge
ontology
model reprezentacji wiedzy
ontologia
Opis:
This article analyzes the model of representation of knowledge in the form of ontology to describe a subject. Three types of the objects have been considered – domain-oriented, task-oriented and top-level. The necessity of building a common ontology which contains just the following three types of ontologies has been substantiated. A model of knowledge representation is defined as the set of syntactic and semantic consistency, which makes it possible to describe the object. For modeling a semantic model of ontology we turned to simulation. In the process of creating semantic networks in the package MATLAB we used the library SNToolbox with consistent implementation of the following steps: construction of a semantic network, visualization, and search the semantic network. In solving the problems of forecasting the curriculum, the following knowledge is highlighted – the terms of the subject domain, the relationships between the terms, property of the terms, synonyms, ways of representing and ways of expressing terms. Using the three-component model "Concept", "Action", "Property", we have constructed a semantic network of the semantic ontology of the module course “Fuzzy sets” of the subject "Intelligent Technologies of Decision-Making Management". The formal approach to the model of the ontology of the content module described above allows structuring and generalizing the knowledge of the branch of artificial intelligence technologies which is represented by the fuzzy sets theory.
Ten artykuł analizuje model reprezentacji wiedzy w postaci ontologii do opisu przedmiotu. Trzy typy obiektów są rozpatrywane: zorientowanych dziedzinowo, zadaniowo i najwyższego poziomu. Konieczność budowania wspólnej ontologii, która zawiera właśnie wymienione trzy typy ontologii została potwierdzona. Model reprezentacji wiedzy jest zdefiniowany jako zbiór składniowej i semantycznej konsystencji, co umożliwia opisanie obiektu. Do modelowania semantycznego modelu ontologii wykorzystana została symulacja. W procesie tworzenia sieci semantycznych w pakiecie MATLAB wykorzystaliśmy bibliotekę SNToolbox z konsekwentną realizacją następujących etapów: budowy sieci semantycznej, wizualizacji i wyszukiwania w sieci semantycznej. W rozwiązywaniu problemów związanych z prognozowaniem programu, pokreślana jest następująca wiedza - warunki tematycznej domeny, relacje między warunkami, nieruchomości z warunkami, synonimy, sposoby reprezentowania i sposoby wyrażania warunków. Wykorzystując trój-komponentowy model "Concept", "Action", "Property", skonstruowaliśmy semantyczną sieć semantycznej ontologii modelu kursu “zbirów rozmytych” przedmiotu "Inteligentne technologie zarządzania podejmowaniem decyzji". Formalne podejście do modelu ontologii opisu zawartości modelu pozwala konstruować i uogólniać wiedzę o branży technologii sztucznej inteligencji, która jest reprezentowana przez teorię zbiorów rozmytych.
Źródło:
Problemy Profesjologii; 2014, 1; 131-139
1895-197X
Pojawia się w:
Problemy Profesjologii
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian networks as knowledge representation system in domain of reliability engineering
Sieci bayesowskie jako system reprezentacji wiedzy w dziedzinie inzynierii niezawodnosci
Autorzy:
Kusz, A.
Maksym, P.
Marciniak, A.W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/793464.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Komisja Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
Tematy:
reliability model
probabilistic network
Bayesian network
knowledge representation
building
reliability analysis
reliability engineering
block diagram
Opis:
The paper presents Bayesian Networks (BNs) in the context of methodological requirements for building knowledge representation systems in the domain of reliability engineering. BNs, by their nature, are especially useful as a formal and computable language for modeling stochastic and epistemic uncertainty intrinsically present in conceptualization and reasoning about reliability.
W artykule przedstawiono sieci bayesowskie (BNs) w kontekście wymogów metodologicznych do budowy systemów reprezentacji wiedzy w dziedzinie inżynierii niezawodności. Ze swej natury, sieci bayesowskie, są szczególnie przydatne jako formalny i obliczalny język do modelowania niepewności stochastycznej i epistemicznej, Takie rodzaje niepewności są istotną cechą konceptualizacji i rozumowania o niezawodność.
Źródło:
Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa; 2011, 11C
1641-7739
Pojawia się w:
Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies