- •В.В. Литвин технології менеджменту знань
- •Розділ 1 основні поняття менеджменту знань
- •1.1. Основні означення менеджменту знань
- •1.1.1. Структура менеджменту знань
- •Маркетинґ Проектування Підготовка виробництва Виробництво Збут
- •1.1.2. Формування знань
- •1.1.3. Введення даних
- •1.1.4. Адміністрування
- •1.1.5. Мотивація
- •1.1.6. Особливості впровадження мз
- •1.2. Менеджмент знань
- •1.3. Базові поняття менеджменту знань
- •1.3.1. Видобування знань
- •1.3.2. Системи пізнання
- •1.3.3. Організація доступу до знань
- •1.3.4. Інновації в області автоматизації
- •1.3.5. Менеджмент знань та інформації
- •1.3.6. Менеджмент знань та Інтернет
- •1.4. Онтологічний інжиніринг
- •1.4.1. Системи керування знаннями
- •1.4.2. Онтологія
- •1.5. Висновки
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 2 теоретичні аспекти менеджменту та інженерії знань
- •2.1. Поле знань
- •2.1.1. Мова опису поля знань
- •2.1.2. Семіотична модель поля знань
- •2.1.3. “Піраміда” знань
- •2.2. Стратегії одержання знань
- •2.3. Теоретичні аспекти видобування знань
- •2.3.1. Психологічний аспект
- •2.3.2. Лінгвістичний аспект
- •2.3.3. Гносеологічний аспект видобування знань
- •2.4. Теоретичні аспекти структурування знань
- •2.4.1. Історична довідка
- •2.4.2. Ієрархічний підхід
- •2.4.3. Традиційні методології структуризації
- •2.4.4. Об’єктно-структурний підхід (осп)
- •Стратифікація знань предметної області
- •Матриця об’єктно-структурного аналізу
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 3 технології менеджменту та інженерії знань
- •3.1. Класифікація методів практичного видобування знань
- •3.2. Комунікативні методи
- •3.2.1. Пасивні методи
- •Порівняльні характеристики пасивних методів видобування знань
- •3.2.2. Активні індивідуальні методи
- •Порівняльні характеристики активних індивідуальних методів видобування
- •3.2.3. Активні групові методи
- •3.3. Текстологічні методи
- •3.3.1. Методи структурування
- •Дані концептуалізації
- •3.3.2. Еволюція систем одержання знань
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Завдання для самостійного розв’язування
- •Розділ 4 прикладні аспекти менеджменту та інженерії знань
- •4.1. Латентні структури знань і психосемантика
- •4.1.1. Семантичні простори і психологічне градуювання
- •Опис зв’язку між поняттями
- •4.1.2. Методи багатовимірного градуювання
- •4.1.3. Використання метафор для виявлення “прихованих” структур знань
- •4.2. Метод репертуарних решіток
- •4.2.1. Основні поняття
- •4.2.2. Методи виявлення конструктів. Метод мінімального контексту
- •4.2.3. Аналіз репертуарних решіток
- •4.2.4. Автоматизовані методи
- •4.3. Керування знаннями
- •4.3.1. Що таке “керування знаннями”?
- •4.3.2. Керування знаннями і корпоративна пам’ять
- •4.3.3. Системи omis
- •4.3.4. Особливості розроблення омis
- •4.4. Візуальне проектування баз знань як інструмент пізнання
- •4.4.1. Від понятійних карт до семантичних мереж
- •4.4.2. База знань як пізнавальний інструмент
- •4.5. Проектування гіпермедіа бд і адаптивних навчальних систем
- •4.5.1. Гіпертекстові системи
- •4.5.2. Від мультимедіа до гіпермедіа
- •4.5.3. На шляху до адаптивних навчальних систем
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 5 Класифікація даних та знань
- •5.1. Важливість правильної класифікації
- •5.1.1. Класифікація й об’єктно-орієнтовне проектування
- •5.1.2. Труднощі класифікації
- •5.2. Ідентифікація класів і об’єктів
- •5.2.1. Класичний і сучасний підходи
- •5.2.2. Об’єктно-орієнтований аналіз
- •5.3. Ключові абстракції й механізми
- •5.3.1. Ключові абстракції
- •5.3.2. Ідентифікація механізмів
- •5.4. Висновки
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 6 онтології й онтологічні системи
- •6.1. Поняття онтології
- •6.2. Моделі онтології й онтологічної системи
- •Класифікація моделей онтології
- •6.3. Методології створення і “життєвий цикл”онтології
- •6.4. Мови опису онтологій
- •6.4.1. Види owl
- •6.4.2. Структура онтологій
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 7 Програмні засоби побудови онтологій
- •7.1. Онтологія як засіб формалізації та алгоритмізації знань в інтелектуальній системі
- •7.1.1. Аналіз підходів до навчання онтологій
- •7.1.2. Загальні принципи проектування онтологій
- •7.1.3. Формати та стандарти подання інформації
- •7.1.4. Засоби для створення онтології
- •7.2. Технологія розроблення онтологій в редакторі Protégé
- •7.2.1. Еволюція Protégé
- •7.2.2. Protégé-owl. Мова Web онтологій owl
- •7.2.3. Основні терміни та поняття у Protégé-owl
- •Терміни та їх синоніми
- •7.2.4. Методика розроблення онтології засобами Protégé
- •Створення й експлуатація онтології
- •7.2.5. Створення онтології
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Завдання для самостійного розв’язування
- •Література
- •Литвин Василь Володимирович технології менеджменту знань
- •V lp.Com.Ua, ел. Пошта: vmr@vlp.Com.Ua
Запитання для повторення та контролю знань
1. Які Ви знаєте засоби для створення онтології?
2. Що таке Protégé?
3. Як виглядає архітектура Protégé -2000?
4. Які характеристики воастиві редактору Protégé-OWL?
5. Які є версії мови OWL?
6. Які завдання вирішує мова OWL?
7. Охарактеризуйте термінологію мови OWL.
8. Як відбувається подання структури класів в OWL?
9. Яка існує методика розроблення онтології засобами Protégé?
10. Як здійснювати створення та збереження нового проекту Protégé-OWL?
11. Як створювати властивості класів?
12. Які характеристики мають OWL властивості? Наведіть приклади.
Завдання для самостійного розв’язування
1. Спроектувати онтологію для предметної області.
2. Подати онтологію у форматах OWL Lite, OWL DL і OWL Full.
3. Вивчити середовище Protege.
4. Подати структуру класів розробленої онтології у середовищі Protege.
5. Розробити властивості класів.
6. Навести скріншоти описів класів, визначити класи та створити екземпляри класів.
Література
1. Аверкин А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А.Н. Аверкин, И.3. Батыршин, А.Ф. Блишун. – М.: Наука, 1986. – 312 c.
2. Айвазян С.А. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. – М.: Финансы и статистика, 1983. – 471 c.
3. Айзенк Г. Коэффициент интеллекта / Г. Айзенк. – К.: Гранд, 1994. – 192 c.
4. Алахвердов В. М. Когнитивные стили в контурах процесса познания. Когнитивные стили / В.М. Алахвердов; Под ред. В. Колги. – Таллинн, 1986. – С. 12–23.
5. Александров Е.А. Основы теории эвристических решений / Е.А. Александров. – М.: Сов. радио, 1975. – 256 с.
6. Алексеевская М. А. Диагностические игры в медицинских задачах / М.А. Алексеевская, А.В. Недоступ // Вопросы кибернетики : Задачи медицинской диагностики и прогнозирования с точки зрения врача – 1998. – № 112. – С. 128–139.
7. Андриенко Г.Л. Игровые процедуры сопоставления в инженерии знаний / Г.Л. Андриенко, Н.В. Андриенко // Сборник трудов ІІІ Конференции по искусственному интелекту. – Тверь, 1992. – С. 93–96.
8. Анисимов А.В. Система обработки текстов на естественном языке / А.В. Анисимов, А.А. Марченко // Научно-теоретический журнал “Искуственный интелект”, ІПШІ “Наука і освіта”. – 2002. – Вип. 4 – C. 157–163.
9. Апресян Ю. Д. Экспериментальное исследование семантики русского языка / Ю.Д. Апресян. – М.: Наука, 1977. – 251 c.
10. Аткинсон Р. Человеческая память и процесс обучения / Р. Аткинсон. – М.: Прогресс, 1980.
11. Белнап Н. Логика вопросов и ответов / Н. Белнап, Т. Стил. – М.: Прогресс, 1981. – 288 c.
12. Берков В.Ф. Вопрос как форма мысли / В.Ф. Берков. – Минск: Изд-во БГУ, 1972. – 136 c.
13. Берн Э. Игры, в которые играют люди. Люди, которые играют в игры / Э. Берн. – М.: Прогресс, 1988. – 155 c.
14. Болотова Л.С. Неформальные модели представления знаний в системах искусственного интеллекта / Л.С. Болотова, А.А. Смольянинов. – Московский институт радиотехники, электроники и автоматики (ТУ) – М., 1999. – 100 с.
15. Борисов А. Н. Приобретение знаний для интеллектуальных систем / А.Н. Борисов, А.В. Алексеев. – М.: Радио и связь, 1989. – 304 с.
16. Боронников А.Б. Построение информационных систем на основе технологии XML Веб-сервисов / А.Б. Боронников, С.В. Семенов // Программные продукты и системы, № 4. – 2004. – C. 61–62.
17. Братко И. Программирование на языке ПРОЛОГ для искусственного интеллекта / И. Братко. – М.: Мир, 1990. – 560 с.
18. Брунер Дж. Исследование развития познавательной деятельности / Дж.Брунер // Пер. с англ. – М.: Педагогика, 1971. – 413 c.
19. Бублик Б.Н. Основы теории управления / Б.Н. Бублик, Н.Ф. Кириченко. – К.: Вища шк., 1975. – 328 с.
20. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++ / Гради Буч. – М.: Бином, 1998. – 560 с.
21. Величковский Б.М. Современная когнитивная психология / Б.М. Величковский. – М.: МГУ, 1982. – 336 c.
22. Величковский Б.М. Психологические проблемы изучения интеллекта / Б.М. Величковский, М.С. Капица // Интеллектуальные процессы и их моделирование. – М.: Наука, 1987. – С. 120–141.
23. Вертгеймер М. Продуктивное мышление / М. Вертгеймер. – М.: Прогресс, 1987. – 336 c.
24. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине / Н. Винер. – М.: Сов. радио, 1958. – 344 c.
25. Виноград Т. Программа, понимающая естественный язык / Т. Виноград. – М.: Мир, 1976. – 296 с.
26. Винцюк Т.К. Анализ, распознование и интерпретация речевых сигналов / Т.К. Винцюк. – К.: Наук. думка, 1987. – 264 с.
27. Волков А. М. Классификация способов извлечения опыта экспертов / А.М. Волков, В.С. Ломнев // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. – 1989. – № 5. – С. 34–45.
28. Вольфенгаген В. Э. Система представления знаний с использованием семантических сетей / В.Э. Вольфенгаген, О.В. Воскресенская, Ю.Г. Горбанев // Вопросы кибернетики: Интеллектуальные банки дан- ных. – М.: АН СССР, 1979. – С. 49–69.
29. Гаврилова Т. А. Представление знаний в экспертной диагностической системе АВТАНТЕСТ / Т.А. Гаврилова // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. – 1984. – № 5. – С. 165–173.
30. Гаврилова Т. А. От поля знаний к базе знаний через формализацию / Т.А. Гаврилова // Журнал “Представление знаний в экспертных системах”. – Л.: ЛИМАН, 1989. – С. 16–24.
31. Гаврилова Т.А. Объектно-структурная методология концептуального анализа знаний и технология автоматизированного проектирования баз знаний / Т.А. Гаврилова // Труды Междунар. конф. “Знания – диалог–решение 95”. – 1995. – Т. 1. – С. 9.
32. Гаврилова Т.А. О концептуальном анализе знаний при разработке экспертных систем / Т.А. Гаврилова, М.Р. Красовская // Доклад на Всесоюзной научно-практической конференции “Гибридные интеллектуальные системы”. – Ростов, 1991. – С. 110–113.
33. Гаврилова Т.А. Экспертные системы для оценки качества деятельности летного состава / Т.А. Гаврилова, С.П. Минкова, Г.С. Карапе- тян // Тез. докладов научно-практической школы-семинара “Программное обеспечение и индустриальная технология интеллектуализации разработки и применения ЭВМ”. – Ростов, 1988: ВНИИПС. – С. 23–25.
34. Гаврилова Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. –СПб.: Питер, 2001. – 384 с.
35. Гаврилова Т. А. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем / Т.А. Гаврилова, К.Р. Червинская. – М.: Радио и связь, 1992. – 200 с.
36. Гаврилова Т.А. Формирование поля знаний на примере психодиагностики / Т.А. Гаврилова, К.Р. Червинская, А.М. Яшин // Техническая кибернетика. – 1988. – № 5. – С. 72–85.
37. Георгиев В. О. Модели представления знаний предметных областей диалоговых систем / В.О. Георгиев // Изв. АН СССР. Техническая Кибернетика. – 1991 – № 5.– С. 3–23.
38. Гиг Дж. Прикладная общая теория систем / Дж. Гиг // В 2-х кн. – М.: Мир, 1981. – 773 с.
39. Глибовець М.М. Штучний інтелект / М.М. Глибовець, О.В. Олецький. – К.: КМ Академія, 2002. – 366 с.
40. Даревич Р.Р. Застосування інформаційних технологій для координації наукових досліджень // Р.Р. Даревич, Д.Г. Досин, В.В. Литвин, Л.С. Мельничок. – Львів: “СПОЛОМ”, 2008. – 240 с.
41. Даревич Р.Р. Mетод автоматичного визначення інформаційної ваги понять в онтології бази знань / Р.Р. Даревич, Д.Г. Досин, В.В. Лит- вин // Відбір та обробка інформації. – 2005. – Вип. 22(98). – С. 105–111.
42. Даревич Р.Р. Оцінка подібності текстових документів на основі визначення інформаційної ваги елементів бази знань / Р.Р. Даревич, Д.Г. Досин, В.В. Литвин, З.Т. Назарчук // Искусственный интеллект. – Донецк. – 2006. – № 3. – С. 500–509.
43. Джексон П. Введение в экспертные системы / П. Джексон. – М.–Спб.– К.: Изд. дом “Вильямс “, 2001. – 616 с.
44. Досин Д.Г. Інтелектуальні системи, базовані на онтологіях // Д.Г. Досин, В.В. Литвин, Ю.В. Нікольський, В.В. Пасічник. – Львів: “Цивілізація”, 2009. – 414 с.
45. Дэйвисон М. Многомерное шкалирование. Методы наглядного представления данных / М. Дэйвисон. – М.: Финансы и статистика, 1988. – 254 с.
46. Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика / В.А. Дюк. – СПб.: Братство, 1994. – 364 с.
47. Дюран Б. Кластерный анализ / Б. Дюран, П. Оделл. – М.: Статистика, 1977. – 128 с.
48. Епифанов М.Е. Индуктивное обобщение в ассоциативных сетях / М.Е.Епифанов // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. – 1984. – № 5. – С. 132–146.
49. Жинкин Н. И. Речь как проводник информации / Н.И. Жинкин. – М.: Наука, 1982. – 250 с.
50. Иберла К. Факторный анализ / К. Иберла. – М.: Статистика, 1980. – 398 с.
51. Иванов П.И. Влияние некоторых индивидуально-психологических особенностей на процесс обобщения / П.И. Иванов // Автореф. … дис. канд. психол. наук. – М., 1986.
52. Івашків А.М. Класифікація інтелектуальних інформаційних систем / А.М. Івашків, В.В. Литвин // Тези доповідей VII Всеукраїнської наукової конференції “Сучасні проблеми прикладної математики та інформатики”. – Львів, 2000. – С. 49–50.
53. Івашків А.М. Проблема класифікації інтелектуальних інформаційних систем / А.М. Івашків, В.В. Литвин // Інформаційні системи та мережі: Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехніка”. – Львів, 2000. – № 406. – С. 112–117.
54. Клайн П. Справочное руководство по конструированию тестов / П. Клайн. – К.: ПАН Лтд, 1994. – 286 с.
55. Комаров В.Ф. Управленческие имитационные игры / В.Ф. Комаров. – Новосибирск: Наука, 1989. – 256 с.
56. Коов М.И. Интеграция концептуальных и экспертных знаний в САПР / М.И. Коов, М.Б. Мацкин, Э.Х. Тыугу // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. – 1988. – № 5. – С. 108–118.
57. Круглов В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети / В.В. Круглов, М.И. Дли, Р.Ю. Голунов. – СПб., 2006. – 221с.
58. Кулюткин Ю. И. Индивидуальные различия в мыслительной деятельности взрослых учащихся / Ю.И.Кулюткин, Г.С.Сухобская. – М.: Педагогика, 1971. – 111с.
59. Лазарева Т. К. Деловые имитационные игры в экспертных системах / Т.К. Лазарева, Н.Д. Пашинин // Деловые игры и их программное обеспечение: тез. докл. – Пущино, 1987. – С. 63–64.
60. Лещев В.А. Обзор основных стандартов W3C / В.А. Лещев, И.А. Конюхов, А.С. Семенов // Программные продукты и системы. – 2004. – № 4. – С. 62–64.
61. Литвин В.В. Мультиагентні системи підтримки прийняття рішень, що базуються на прецедентах та використовують адаптивні онтології / В.В. Литвин // Радіоелектроніка, інформатика, управління. – Запоріжжя. – 2009. – № 2(21). – С. 120–126.
62. Литвин В.В. Метод автоматизованого реферування текстових документів з використанням онтологій / В.В. Литвин, В.А. Гайдін, О.Ю. Пшеничний // Складні системи і процеси. – Запоріжжя. – 2009. – № 1. – С. 81–87.
63. Литвин В.В. Інтелектуальні системи / В.В. Литвин, В.В. Пасічник, Ю.В. Яцишин. – Львів: Новий Світ-2000, 2008. – 406 с.
64. Литвин В.В. Моделювання поведінки інтелектуального агента на основі онтологічного підходу / В.В. Литвин, Д.Г. Досин, Н.В. Шкутяк // Відбір і обробка інформації. – 2009. –Вип. 31(107). – С. 112–117.
65. Литвин В.В. Проектування мультиагентних систем у стохастичних областях на основі використання соціальних моделей / В.В. Литвин, Ю.Г. Вещунов // Інформаційні системи та мережі: Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехніка”. – 2007. – № 589. – С. 154–164.
66. Литвин В.В. Метод оцінювання подібності текстових документів доповнених контекстом з онтології / В.В. Литвин // Інформаційні системи та мережі: Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехніка”. – 2008. – № 610. – С. 191–197.
67. Литвин В.В. Спосіб введення метрики для визначення відстані між текстовими документами / В.В. Литвин // Інформаційні системи та мережі: Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехніка”. – 2008. – № 621. – С. 162–171.
68. Литвин В.В. Застосування утилітарного підходу до реалізації природномовного інтерфейсу інтелектуальних інформаційних систем / В.В. Литвин, В.В. Григор’єв // Інформаційні системи та мережі: Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехніка”. – Львів, 2001. – № 438. – С. 99–103.
69. Литвин В.В. Інтелектуальна інформаційна система дослідження лексичних інновацій в англомовному євроінтеграційному дискурсі / В.В. Литвин, А.С. Мельник, Г.Б. Буньо // Інформаційні системи та мережі: Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехніка”. – 2008. – № 631. – С. 212–219.
70. Литвин В.В. Метод побудови інтелектуальних агентів аналізу та структуризації джерел простору даних науково-технічної інформації / В.В. Литвин, Н.Б. Шаховська // Комп’ютерні науки та інформаційні технології: Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехніка”. – 2008. – № 629. – С. 166–174.
71. Литвин В.В. Застосування методів логічного програмування для автоматизації процедур прийняття рішень у діяльності служби працевлаштування / В.В. Литвин, Ю.В. Нікольський // Інформаційні системи та мережі: Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехніка”. – 1998. – № 330. – С. 153–163.
72. Литвин В.В. Моделювання компонент інтелектуальної інформаційної системи / В.В. Литвин, Ю.В. Нікольський // Труды международной научно-практической конференции KDS-2001 “Знание – диалог – решение”. – СПб., июнь, 2001. –Т. ІІ. – С. 433–438.
73. Литвин В.В., Паров’як І.П., Пелещишин А.М., Процовсь- кий О.Й., Садовий В.М. Принципи реалізації інтегрованих комп’ютерних технологій для періодичних видань / В.В. Литвин, І.П. Паров’як, А.М. Пелещишин, О.Й. Процовський, В.М. Садовий // Інформаційні системи та мережі: Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехніка”. – 1999. – № 383. – С. 149–154.
74. Литвин В.В. Моделювання плану поведінки інтелектуального агента на основі мереж Петрі та онтологічного підходу / В.В. Литвин // Інформаційні системи та мережі: Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехні- ка”. – 2009. – № 653. – С. 170–175.
75. Литвинов В. Методы построения имитационных систем / В. Литвинов, Т. Марьянович. – К.: Наук. думка, 1991. – 115с.
76. Логика рассуждений и ее моделирование / Под ред. Д.А. Поспелова. – М.: Науч. совет по комплекс. пробл. “Кибернетика” АН СССР, 1983. – 180 с.
77. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию / А. Тейз, П. Грибомон, Ж. Луи и др. – М.: Мир, 1990. – 432с.
78. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта / Ж.-Л. Лорьер. – М.: Мир, 1991. – 568 с.
79. Лунева О. В. Психология делового общения / О.В. Лунева, Е.А. Хорошилова. – М.: ВКШ при ЦК ВЛКСМ, 1987. – 213с.
80. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы / Ю.Я. Любарский. – М.: Наука, 1990. – 232 с.
81. Мальковский М. Г. Диалог с системой искусственного интеллекта / М. Г. Мальковский. – М.: МГУ, 1985. – 216с.
82. Малюта Т.А. Интелектуализация реляционных баз данных путем введения в них возможностей работы с неполной и неточной информацией / Т.А. Малюта, В.В. Пасичник // Сonference on intelligent management systems / Bulgarian academy of science. – Varna, 1989. – P.36–103.
83. Мартынов В.В. Универсальный семантический код / В.В. Мартынов. – Минск: Наука и техника, 1977. – 191с.
84. Маслоу А. Г. Мотивация и личность. – СПб.: Евразия, 1999. – 478 с.
85. Минский М. Фреймы для представления знаний / М. Минский. – М.: Энергия, 1979. – 151с.
86. Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарту / Е.М. Миркес. – Новосибирск:Наука, 1998. – 337с.
87. Мицич П.П. Как проводить деловые беседы / П.П. Мицич. – М.: Экономика, 1987. – 208с.
88. Моргоев В.К. Метод структурирования и извлечения экспертных знаний: имитация консультаций / В.К. Моргоев // Человеко-машинные процедуры принятия решений. – М.: ВНИИСИ, 1988. – С. 44–57.
89. Немов Р.С. Социально-психологический анализ эффективной деятельности коллектива / Р.С. Немов. – М.: Педагогика, 1984. – 201с.
90. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун и др. – М.: Наука, 1986. – 312с.
91. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта / Н. Ниль- сон. – М: Мир, 1985. – 373с.
92. Нікольський Ю.В. Дискретна математика / Ю.В. Нікольський, В.В. Пасічник, Ю.М. Щербина. – Львів: Магнолія Плюс, 2007. – 608 с.
93. Ноэль Э. Массовые опросы / Э. Ноэль. – М.: Прогресс, 1978. – 108 с.
94. Орехов А.И. Формирование приемов эффективного решения творческих задач / А.И. Орехов // Автореф. … дис. канд. психол. наук. – М., 1985.
95. Осипов Г.С. Метод формирования и структурирования модели знаний для одного типа предметных областей / Г.С. Осипов // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. – 1988. – № 2. – С.3–12.
96. Осипов Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами / Г.С. Осипов. – М.: Наука, 1997. – 345с.
97. Пасичник В.В. Анализ структуры экспертных систем / В.В. Пасичник, Н.М. Проданюк // Вестн. Львов. политехн. ин-та. Технические средства автоматизации измерений и управления научными исследованиями. – 1986. – № 219. – С. 7–10.
98. Пасичник В.В. Информационная система для автоматизированного анализа экспертных систем / В.В. Пасичник, Н.М. Проданюк // Тез. докл. Всесоюз. семинара “Актуальные проблемы развития перспективных информационных технологий”, 27–28 окт. 1987 г. – М., 1987. – С. 25–28.
99. Пасічник В.В. Організація баз даних та знань / В.В. Пасічник, В.А. Резніченко. – К.: BHV “ПИТЕР”, 2006. – 460с.
100. Петренко В. Ф. Введение в экспериментальную психосемантику: исследование форм репрезентации в обыденном сознании / В.Ф. Петренко. – М.: МГУ, 1983. – 175с.
101. Погосян Г. А. Метод интервью и достоверность социологической информации / Г.А. Погосян. – Ереван: АН Арм. ССР, 1985. – 142 с.
102. Понтрягин Л.С. Математическая теория оптмальных процес- сов / Л.С. Понтрягин, В.Г. Болтянский, Р.В. Гамкрелидзе. – М.: Наука, 1983. – 392 с.
103. Попов Э.В. Экспертные системы / Э.В. Попов. – М.: Наука, 1987. – 285с.
104. Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке / Э.В. Попов. – М.: Наука, 1982. – 360с.
105. Попов Э.В. Экспертные системы 90-х гг. Классификация, состояние, проблемы, тенденции / Э.В. Попов // Новости искусственного интеллекта. – 1991. – № 2. – С. 84–101.
106. Попов Э.В. Статические и динамические экспертные системы / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 321с.
107. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологи / Г.С. Поспелов. – М.: Наука, 1988. – 280 с.
108. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект – прикладные системы / Г.С. Поспелов, Д.А. Поспелов. – М.: Знание, 1985. – 48 с.
109. Поспелов Д.А. Искусственный интеллект: фантазия или наука / Д.А. Поспелов. – М.: Радио и связь, 1986. – 224 с.
110. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: Теория и практика / Д.А. Поспелов. – М.: Наука, 1986. – 288 с.
111. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов / Д.А. Поспелов. – М.: Радио и связь, 1989. – 184 с.
112. Поспелов Д.А. Фантазия или наука: На пути к искусственному интеллекту / Д.А. Поспелов. – М.: Наука, 1982. – 224 с.
113. Рассел С. Искусственный интеллект / С. Рассел, П. Норвиг. – М.–СПб.– К.: Вильямс, 2006. – 1408 с.
114. Сергеев В. М. Когнитивные модели в исследовании мышления: структур и онтология знания / В.М. Сергеев // Интеллектуальные процессы и их моделирование. – М.: Наука, 1987. – С. 179–195.
115. Сиротко-Сибирский С.А. Смысловое содержание текста и его отражение в ключевых словах / С.А. Сиротко-Сибирский // Автореф. … дис. канд. филол. наук. – Л., 1968.
116. Стогний А.А. Анализ ЭС по сферам применения / А.А. Стогний, И.И. Брона, В.В. Пасичник // Сб. тр. ВАН МТА SZTAKI. – Будапешт, 1988. – № 214. – С. 39–79.
117. Стогний А.А. Экспертные системы – эффективный инструмент современных информационных технологий / А.А. Стогний, И.И. Брона, В.В. Пасичник // Вестн. АН УССР. – К., 1989. – № 5. – С. 17–26.
118. Терехина А.Ю. Представление структуры знаний методами многомерного шкалирования / А.Ю. Терехина. – М.: ВИНИТИ, 1988. – 97 с.
119. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных / Т. Тиори, Дж. Фрай: В 2-х кн. – М.: Мир, 1985. – 288с.
120. Уинстон П. Исскуственный интеллект / П. Уинстон. – М.: Мир, 1980. – 519с.
121. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам / Д. Уотерман. – М.: Мир, 1989. – 388 c.
122. Уэно X. Представление и использование знаний / X. Уэно, М. Исидзука. – М.: Мир, 1989. – 220 с.
123. Фаин В.С. Машинное понимание естественного языка в рамках концепции реагирования / В.С. Фаин // Интеллектуальные процессы и их моделирование. – М.: Наука, 1987. – С. 375–391.
124. Фаулер М. UML в кратком изложени / М. Фаулер, К. Скотт. – М.: Мир, 1999. – 340 с.
125. Фляків Д.В. Розробка технології застосування штучних нейронних мереж у прикладних інформаційних системах / Д.В. Фляків // Дис. … канд. техн. наук, Алтайський Державний університет. – Барнаул, 2000.
126. Хант Э. Искусственный интеллект / Э. Хант. – М.: Мир, 1978. – 588 с.
127. Хейес-Рот Ф. Построение экспертных систем / Ф. Хейес-Рот, Д. Уотерман, Д. Ленат. – М.: Мир, 1987. – 430 с.
128. Черняк Л. Управление знаниями и информационные технологии – http://www.osp.ru/os/2000/10/074.htm
129. Шенк Р. Обработка концептуальной информации / Р. Шенк. – М.: Энергия, 1980. – 361с.
130. Шенк Р.К интеграции семантики и прагматики / Р. Шенк, Л. Бирнбаум, Дж. Мей // Новое в зарубежной лингвистике. Компьютерная лингвистика. – М.: Прогресс, 1989. – Вып. 14.
131. Шеннон К. Математическая теория связи / К. Шеннон, У. Уивер. – М.: ИЛ, 1963. – 345с.
132. Шепотов Е. Г. Методы активизации мышления / Е.Г. Шепотов, Б.В. Шмаков, П.Д. Крикун. – Челябинск: Челябинский политехнический институт. – 1985. – 84 с.
133. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. / Под ред. Р. Форсайта. – М.: Радио и связь, 1987. – 231 c.
134. Эндрю А. Искусственный интеллект / А. Эндрю. – М.: Мир, 1985. – 264с.
135. A. Strey A Unified Model for the Simulation of Artificial and Biology-Oriented Neural Networks / A. Strey // In Proc. of the International Workshop on Artificial Neural Networks. – 2, 1999. – Р. 1–10
136. A. Strey, EpsiloNN – A Tool for the Abstract Specification and Parallel Simulation of Neural Networks // Systems Analysis – Modelling – Simulation (SAMS), Gordon&Breach. – Vol. 34, n. 4, 1999.
137. Adeli H. Knowledge Engineering / H. Adeli. – McGraw-HillPublishing Company. –N.Y, 1994. – 506 p.
138. Advances in knowledge discovery and data mining / Fayyad U.M., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P., Uthurusamy R. AAAI/MIT. – Press, 1996.
140. Boose J.H. Knowledge Acquisition Tools, Methods, and Mediating Representations // In Motoda H., Mizogochi R., Boose J., Gaines B. (Eds.) Knowledge Acquisition for Knowledge-Based Systems. IOS Press, Ohinsha Ltd. – Tokyo, 1990.
141. Brooks R.A. Intelligence without Representation // Artificial Intelligence, 1991. – 47. – P. 139–159.
142. Darevych R.R. Modelling of the intelligent text recognition agents based on dynamic ontology / R.R. Darevych, D.G. Dosyn, V.V. Lytvyn // “Інтернет – Освіта – Наука – 2004”, четверта міжнародна конференція. Збірник матеріалів конференції. – Вінниця: УНІВЕРСУМ– Вінниця, 2004. – Т. 2. – С. 577–579.
143. Darevych R.R. The method of automatic defining of informative weight of concepts in a knowledge base ontology / R.R. Darevych, D.G. Dosyn, V.V. Lytvyn // Vidbir ta obrobka informaciji. 2005. – Vol. 22(98). – P. 146–148.
144. Extensible Markup Language (XML) 1.0. W3C Recommendation. Режим доступу: www.w3.org/TR/1998/REC-xml-19980210. – 16.10.2007 р. – Назва з титул. екрану.
РЕКЛАМА
НАВЧАЛЬНЕ ВИДАННЯ