32.Формализация знаний в ис:

Формализация знаний – это процесс приведения знаний к форме, которая может быть использована компьютерами для хранения, обработки и передачи информации.

Языки формализации: Используются языки, такие как онтологии (OWL, RDF) или логические языки программирования, чтобы формализовать знания и отношения между ними.

Применение: Формализация знаний в информационных системах облегчает автоматизированное принятие решений, обеспечивает лучший поиск и анализ данных.

33.Отличие данных от знаний:

Данные (Data): Это факты, значения или информация, которая может быть записана и сохранена. Данные обычно не обладают смыслом без контекста.

Знания (Knowledge): Это информация, которая обработана и имеет смысл. Знания могут быть получены из данных, анализа и интерпретации, что позволяет принимать более осмысленные решения.

34.Обработка знаний:

Обработка знаний – это применение методов и технологий для анализа, хранения, передачи и использования знаний. Это включает в себя преобразование неструктурированных данных в структурированные знания, а также принятие решений на основе этих знаний.

Этапы обработки знаний:

• Захват знаний (Сбор и запись информации из различных источников).

• Хранение знаний (Организация и сохранение знаний в структурированной форме).

• Обработка знаний: (Анализ и интерпретация знаний для выявления закономерностей и трендов).

• Представление и передача знаний: (Использование различных форматов и методов для представления и обмена знаний).

35.Проблемная область:

Проблемная область - это содержательное описание предметной области совместно с комплексом условий, факторов и обстоятельств, вызвавших её возникновение. В контексте информационных систем и знаний, проблемная область определяет предмет изучения и область применения системы.

36.Классификация знаний:

Эмпирические знания (Empirical Knowledge): Опытные знания, полученные на основе наблюдений, опыта и практических знаний.

Теоретические знания (Theoretical Knowledge): Знания, основанные на теориях, моделях и абстрактных концепциях.

Экспертные знания (Expert Knowledge): Знания, полученные от экспертов в конкретной области и представленные в виде правил, эвристик или опыта.

Фактические знания (Factual Knowledge): Объективные и проверяемые факты, представляющие собой основу для образования других видов знаний.

37.Модель знаний:

Модель знаний – это структурный или математический способ описания, организации и представления знаний в информационной системе. Это позволяет эффективно обрабатывать и использовать знания для решения задач, принятия решений и выполнения определенных действий.

38.Продукционная модель:

Продукционная модель - это подход к представлению знаний, основанный на правилах продукции, где знания выражаются в виде "если-то-то, то-вот-так". Такие правила могут использоваться для вывода новых фактов или принятия решений, на основе имеющихся данных.

Элементы продукционной модели:

• Продукции (Productions): Правила, определяющие связи между условиями и действиями.

• Рабочая память (Working Memory): Хранилище фактов и данных, доступных для использования правилами продукции.

• Механизм вывода (Inference Engine): Часть системы, которая выполняет процесс вывода на основе правил продукции.