WWW.BOOK.LIB-I.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Электронные ресурсы
 


«Секция 1. Инженерия знаний и онтологическое моделирование СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ [1] Проектирование основных стандартов образовательных программ, реализующих федеральные государственные стандарты ...»

Секция 1. Инженерия знаний и онтологическое моделирование

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

[1] Проектирование основных стандартов образовательных программ, реализующих

федеральные государственные стандарты высшего профессионального образования:

Методические рекомендации для руководителей и актива УМО вузов. Первая

редакция - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки

специалистов, Координационный совет УМО и НМС высшей школы, 2009. - 80 с.

(http://www.rsuh.ru/print.html?id=79979) [2] ФГОС ВПО. Разработка стандартов третьего поколения (http://www.edu.ru/db/portal/spe/3v.htm) [3] Д.В. Пузанков, М.Г. Пантелеев, М.Н. Вехорев, С.В Лебедев, “Сценарии разработки компетентностных моделей группами экспертов в единой информационной среде”, Известия СПбГЭТУ “ЛЭТИ”, вып. 2, 2010, с. 44-51.

[4] Автоматизированная информационная система проектирования компетентностных моделей (http://competence.eltech.ru/).

[5] Paquette G. “An Ontology and a Software Framework for Competency Modeling and Management”, John Wiley & Sons, 2005, 328 p.

[6] Е.А. Жыжырий, С.С. Щербак, “Применение web-онтологий в задачах дистанционного обучения” (http://shcherbak.net/dist/) [7] И.И. Мирошниченко, “Использование онтологического подхода при моделировании информационно-образовательной среды кафедры” (http://www.ito.su/main.php?pid=26&fid=8483&PHPSESSID=d12d7b5d09fc001d24) [8] М.Г. Пантелеев, М.Н. Вехорев, С.В. Лебедев, “Онтологический подход к разработке компетентностных моделей”, Известия СПбГЭТУ “ЛЭТИ”, вып. 1, 2010, с. 63-70.

[9] Protg (http://protege.stanford.edu/) [10] Introduction to OWL (http://www.w3schools.com/RDF/rdf_owl.asp) [11] Пузанков Д.В., Пантелеев М.Г., Сергеев Д.А., Говорухин И.Б., “Методы и средства автоматизированного контроля соответствия образовательных программ ВУЗов государственным образовательным стандартам”, Образовательная среда сегодня и завтра: Материалы II Всероссийской научно-практической конференции (Москва, 28.09 – 01.10.2005), Рособразование, 2005, с. 272-273.

Структура системы управления знаниями Кудрявцев Д.В.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет, Бизнес Инжиниринг Групп dmitry.ku@gmail.com Аннотация В данной статье предлагается описание основных составляющих элементов системы управления знаниями и их взаимосвязей. Детальное описание этих элементов позволяет определить понятие «система управления знаниями», как с точки зрения менеджмента, так и со стороны информационных технологий. Особенностями предложенного подхода являются разделение уровня знаний и уровня управления, интеграция персонифицирующего («знание как процесс») и кодифицирующего («знание как продукт») взглядов на управление знаниями, детальное описание процесса преобразования знаний с использованием онтологий.

Секция 1. Инженерия знаний и онтологическое моделирование Ключевые слова: управление знаниями, система управления знаниями, онтология.

–  –  –

В данной статье предлагается авторский подход, определяющий основные составляющие элементы системы управления знаниями (СУЗ) и их взаимосвязи.

Детальное описание этих элементов позволяет дать строгое определение самому понятию «система управления знаниями». Предложенный подход, во многом, опирается на методологии управления знаниями Know-Net [Mentzas et al, 2002], CommonKADs [Schreiber et al, 2000], On-To-Knowledge [Staab et al, 2001], а также подходы Карла Виига с коллегами [Wiig et al, 1997] и Татьяны Гавриловой [Гаврилова, 2001].





Особенностями предлагаемого подхода являются:

Разделение уровня знаний и уровня управления (выделено в методологии CommonKADs и подходе Карла Виига). Такое разделение позволяет применять к управлению знаниями ряд стандартных методов бизнес-анализа, планирования, контроля (например, анализ и проектирование архитектуры предприятия, программно-целевое и проектное управление, управление эффективностью);

Интеграция подходов «знание как продукт» и «знание как процесс» (выделено в методологии Know-Net). Объектами управления в данном случае становятся как процессы преобразования знаний, так и сети знаний. Это позволяет использовать наиболее адекватные методы анализа как формализованных, так и неформализованных знаний, а также максимально задействовать оба вида знаний для повышения прибыльности и стоимости компаний;

Описание процесса преобразования знаний с использованием онтологий (выделено в On-To-Knowledge и в подходе Татьяны Гавриловой). Применение онтологий в управлении знаниями позволяет объяснить компьютеру содержание преобразуемой информации и повысить эффективность процессов преобразования знаний.

II. ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ

1. Два уровня деятельности: работа со знаниями и управление Управление - воздействие на управляемую систему, нацеленное на обеспечение требуемого ее поведения [Глоссарий ИПУ РАН].

Как правило, управление предполагает выделение управляемой системы из среды, ее анализ, выработку управленческих воздействий и оценку их последствий. Выделим два уровня деятельности: уровень управления и уровень знаний [Schreiber et al, 2000], см. рис.

1. Данное разделение характерно для любой области деятельности – производство продукции относится к основной деятельности, а планирование и технологическая подготовка производства к управлению, закупки продукции и управление (планирование, учет, контроль) закупками и т.д.

Рис. 1. Два уровня в управлении знаниями (УЗ) Секция 1. Инженерия знаний и онтологическое моделирование Верхняя часть, уровень управления знаниями, охватывает задачи управления. Когда знания рассматриваются как ресурс, уровень должен управлять этим ресурсом так же, как и любым другим ресурсом. По сути, это означает, что ресурс должен быть доступным в надлежащее время, в надлежащем месте, в надлежащей форме, с необходимым качеством и с как можно меньшими затратами. То есть управление знаниями, как и другие задачи управления, может быть представлено как метадеятельность, которая влияет на объектный уровень. Действия по УЗ (рис. 1) воздействуют на характеристики и взаимосвязи элементов уровня знаний. По результатам выполнения этих действий формируются соответствующие отчеты, передаваемые обратно на уровень управления.

2. Уровень знаний и объекты управления Центральным элементом данного уровня являются сами знания.

Рис. 2. Характеристики знаний с примерами проблем Конечной целью управленческих воздействий являются характеристики знаний, которые необходимо изменить, поскольку они не соответствуют желаемому состоянию (рис.

2):

Определим другие объекты УЗ, которые непосредственно связаны со знаниями и обеспечивают изменение его характеристик. Как уже отмечалось ранее, различная природа явных и неявных знаний определяет разные подходы к работе с ними. Подход «знания как продукт» ориентирован на работу с явными знаниями, подход «знание как процесс» – с неявными. Для подхода «знания как продукт» основным объектом управления будут процессы преобразования знаний (создание, накопление, распределение, обмен неявными знаниями, использование). Рис. 3 иллюстрирует преобразование знаний с точки зрения состава задач и их взаимосвязей, а рис. 4 – с точки зрения получаемых результатов.

Секция 1. Инженерия знаний и онтологическое моделирование

Рис. 3. Процессы преобразования знаний и их взаимосвязи В процессе создания возникают явные и неявные знания, то есть знания в головах сотрудников, а также знания, выраженные и зафиксированные вне человеческого разума с помощью какой-либо знаковой системы, как правило, в форме бумажных или электронных документов или записей. В первом случае возникновение знаний возникает в результате обучения, рассуждений или инсайта. Во втором случае они возникают в результате самостоятельной формализации неявных знаний, процедур извлечения знаний или применения машинных методов (автоматизированный вывод, разведка знаний/knowledge discovery). В последнем варианте компьютерная программа находит новые связи или закономерности предметной области, например, с помощью логических или статистических методов.

В основе процесса накопления знаний лежит описание и структурирование имеющейся в организации информации, внешних ресурсов, а также неявных знаний сотрудников.

Для документов и баз данных указывается их содержание, автор, место создания, область применения и прочие атрибуты. Для баз данных возникает централизованное описание их схем. У сотрудников появляются профили, описывающие их знания, умения, опыт работы. Происходит дополнительное структурирование/разметка внутри документов. Часть знаний формализуется с помощью с помощью специализированных языков представления в базах знаний. Накопление знаний предполагает разработку концептуальных структур, которые используются для описания ресурсов знаний. В традиционном УЗ для этого создаются классификационные схемы (или рубрикаторы, или таксономии), в семантическом – онтологии. Также к накоплению можно отнести стандартные задачи обработки информации – интеграция, эволюция, хранение.

В процессе распределения нужные знания в нужном виде в нужное время и место доставляются нужным потребителям знаний. Это осуществляется путем предоставления пользователю возможностей поиска (например, с помощью запросов, навигации по каталогу или онтологии), с помощью проактивной доставки знаний (например, почтовые рассылки, подписки на обновления и т.п.), благодаря работе программных агентов или путем визуализации концептуальных структур. Целью распределения знаний является удовлетворение информационной потребности, а результатами могут быть ответы на вопросы пользователя, рекомендации, один или множество документов, указание на человека-носителя знаний, комплексные пакеты знаний, а также целые концептуальные структуры, формирующие ментальные модели потребителей знаний.

Секция 1. Инженерия знаний и онтологическое моделирование Обмен неявными знания предполагает коммуникации и совместную работу.

Участники обмена передают друг другу сообщения (информацию), наблюдают за поведением более опытных участников, в результате чего в их сознании возникают элементы знаний. Участниками обмена неявными знаниями на индивидуальном и групповом уровне могут быть отдельные сотрудники, на уровне организации – отдельные группы, а также представители организаций на межорганизационном уровне.

Использование знаний предполагает решение практических задач с помощью полученных знаний, повышение эффективности деятельности сотрудников и организации в целом, инновации. В условиях развития семантических технологий можно учитывать также использование накопленных знаний программными агентами. Использование замыкает цикл преобразования знаний, поскольку решение задач, намеренно или ненамеренно, будет приводить к созданию новых знаний.

Стоит отметить, что представленные выше формулировки процессов преобразования знаний соответствуют точке зрения субъекта управления (знаниями), а не участников данных процессов. Например, пользователь системы, который получает нужные знания в результате их распределения, будет называть данный процесс получением знаний.

Рис. 4. Результаты процессов преобразования знаний Однако для подхода «знание как процесс» анализ процессов преобразования знаний не дает достаточной информации для принятия управленческих решений, поскольку изменение характеристик знаний происходит в процессе неформальных коммуникаций и совместной работы, поэтому основным объектом управления для данного подхода являются сети знаний, которые на индивидуальном уровне представляют собой сети сотрудников, на групповом и организационном – сообщества практиков, а на межорганизационном – альянсы.

Понятие «неформальная сеть знаний», вначале, рассмотрим на 3-х примерах, взятых из книги [Лессер, Прусак, 2006], написанную специалистами по УЗ компании IBM.

Первый пример иллюстрирует использование неформальной сети знаний на индивидуальном уровне, второй рассматривает неформальные группы для обмена знаниями (сообщества практиков), третий – рассматривает обмена знаниями на межорганизационном уровне.

Секция 1. Инженерия знаний и онтологическое моделирование ПРИМЕР 1.

Сеть знаний на индивидуальном уровне.

«В 2002 г. IBM приобрела PriceWaterhouseCoopers Consulting (PWCC), тем самым удвоив свое консалтинговое отделение, что привело к созданию одной из крупнейших в мире фирм по управленческому консалтингу. На первых этапах интеграции планировалось провести ряд официальных мероприятий, в результате которых объединенная компания вобрала бы все то лучшее, что имелось в каждой фирме.

Предусматривалось создать команды из представителей обеих фирм и решить множество ключевых проблем новой организации, в том числе касающихся развития бизнеса, укомплектованности, стимулирования и методологий.

Вскоре после заключения соглашения с нами связалась старший консультант практики управления знаниями PWCC: она хотела побольше узнать о том, как IBM работает в сфере управления знаниями и чем IBM Institute for Business Value мог бы помочь ей. Мы хорошо ее знали, так как раньше вместе работали в другой фирме. Хотя мы несколько лет не общались, мы быстро нашли общий язык и поделились с ней своим мнением о перспективах слияния.

Прошло немного времени, и мы с вновь обретенной коллегой представили друг друга членам наших консалтинговых групп во время телеконференции, таким образом расширив число контактов между нашими организациями. В течение недели эти связи принесли несколько коммерческих предложений, над которыми стали работать сотрудники обеих фирм. Так одинединственный разговор принес множество новых контактов, раскрывших способности и умения членов коллектива, и заложил основы будущего расширения продаж.

Эта история иллюстрирует один важный момент: несмотря на всю значимость официальных мер по интеграции двух фирм, невозможно переоценить значение неформальных социальных сетей как средства распространения знаний. Они быстро и эффективно действуют при поиске людей с нужным опытом, обмене идеями и мнениями, доступе к рабочей информации и «расшифровке» культурных норм и ценностей».

Пример 2. Неформальные группы для обмена знаниями (сообщества практиков).

«Во многих организациях ведущую роль в области управления знаниями играют сообщества практиков. Вслед за Всемирным банком и такими компаниями, как Ford, British Petroleum и Shell, многие государственные и частные компании стали осознавать важность неформальных или полуструктурированных групп сотрудников, которые регулярно обмениваются знаниями и идеями. Том Бойл из компании British Telecom, один из первых участников нашего проекта, как-то сравнил успешное сообщество практиков с ирландским пабом в небольшом городке. Как и паб, сообщество объединяет людей со схожим опытом (однако с потенциально разными убеждениями), которые собираются, чтобы обменяться информацией и завязать отношения. Именно здесь можно услышать:

«Заходите почаще, нам вас не хватает».

Подобно хорошему питейному заведению, сообществам практиков необходимо наличие как минимум трех ресурсов: времени и места для общения, а также энтузиазма в обсуждении предмета дискуссии. Если нет времени на общение, сообщество не сможет строить и развивать социальные связи, а также формировать коллективную память, которой могли бы пользоваться его члены. При отсутствии места для общения людям потребуется больше сил на поиск других членов сообщества и нужных им документов, т.е. члены сообщества будут зря тратить время, которое было бы можно использовать с толком. Наконец, при отсутствии энтузиазма пропадает интерес к проблеме, и обсуждение теряет всякий смысл».

Пример 3. Сеть знаний на межорганизационном уровне «Деятельность организаций в области управления знаниями главным образом сосредоточена на обмене и применении знаний внутри фирмы.

Однако все большее Секция 1. Инженерия знаний и онтологическое моделирование признание получает тот факт, что значительный объем знаний, имеющих определенную ценность для фирм и правительственных агентств, находится за их пределами. Это подтверждает и ряд тенденций, наблюдаемых в настоящее время. Число совместных предприятий и альянсов в современной корпоративной среде за последние годы выросло в несколько раз: фирмы признают ценность партнерских отношений в таких сферах, как исследовательская деятельность, разработка стандартов и снабжение комплектующими.

Последние события в мире требуют от правительственных организаций, чьи интересы сосредоточены в области разведки и обороны, признания важности сотрудничества и обмена знаниями (в том числе и с иностранными партнерами), в решении проблем, связанных с угрозой национальной безопасности. Одним словом, теперь важно не только то, какими знаниями обладает ваша организация, но и то, каким образом она может максимально эффективно использовать знания своих основных партнеров и клиентов.

Хотя значимость обмена знаниями за пределами организации продолжает расти, существует ряд проблем, связанных с организацией этого процесса. Поиск нужных знаний может оказаться непростой задачей, если ими владеют внештатные сотрудники. Нередко сложно найти человека, владеющего информацией по конкретной теме в крупной фирме или правительственном агентстве, а особые трудности может вызвать поиск знаний за пределами организации. Кроме того, порой трудно определить, какими знаниями организации могут и должны обмениваться. Проблемы, связанные с правами интеллектуальной собственности, возможностью тайного сговора, а также потенциальной утечкой знаний, могут снизить скорость и эффективность обмена знаниями между организациями».

Концептуальная карта на рис. 5 иллюстрирует состав и взаимосвязи понятий, характеризующих понятие «сеть знаний». Как видно из рисунка, сеть знаний состоит из людей, которые передают друг другу информации, общаются, знают или не знают о знаниях других, являются доступными или недоступными для других. Люди, входящие в сети знаний обладают объектами знаний (если анализ ведется на оперативном уровне) или интеллектуальными ресурсами (если на стратегическом). Знания отдельных людей переходят в знания сети. Примерами сети знаний являются социальная сеть (индивидуальный уровень), Сообщество (уровень группы или организации) или сеть организаций (например, альянс).

Рис. 5. Структура и примеры «Сети знаний»

3. Инструменты управления знаниями Для поддержки процессов преобразования знаний и неформальных сетей используются инструменты УЗ: информационные технологии, организационные и административные механизмы, корпоративная культура, техническая инфраструктура, правовые аспекты.

Для получения предварительного представления об информационных технологиях УЗ можно обратиться к рис. 6.

Секция 1. Инженерия знаний и онтологическое моделирование Источник: Ovum, 1998 Рис.

6. Систематизация информационных технологий УЗ Существующие классы программных продуктов структурированы на нем по типу подхода к УЗ, на который они, в первую очередь, ориентированы. Как видно из рисунка, не все классы программных продуктов могут быть однозначно отнесены к тому, или другому подходу. Скорее они предоставляют функциональные возможности и характеристики, которые ближе тому или иному взгляду на знания. Более подробно информационные технологии для УЗ рассмотрены в работе [Гаврилова, Кудрявцев, 2009].

Организационные и административные механизмы («организация») позволяют воздействовать на сохранение и преобразование знаний путем реорганизации бизнес процессов, создания дополнительных должностей для работы со знаниями (менеджер знаний, координатор знаний и т.п.), перераспределение ответственности, создания системы метрик, связанных со знаниями, изменения системы мотивации сотрудников.

Корпоративная культура позволяет воздействовать на сохранение и преобразование знаний путем создания атмосферы доверия, культивации ценностей обучающейся организации, формирования нематериальной мотивации (поощрение обмена знаниями), развития лидерства и вовлеченности, развития персональной культуры работы с информацией и знаниями (информационная грамотность).

Техническая инфраструктура позволяет воздействовать на сохранение и преобразование знаний путем создания и оборудования специальных помещений предназначенных для обмена знаниями, учета особенностей умственной работы при проектировании / приобретении / аренде помещений и мебели.

Правовые аспекты позволяют воздействовать на преобразование знаний путем защиты и гарантии прав интеллектуальной собственности.

Выбор и определение требований к инструментам УЗ происходит в рамках процесса УЗ.

4. Процесс УЗ В процессе управления знаниями можно выделить следующие задачи: диагностика и анализ знаний, проектирование СУЗ, планирование внедрения СУЗ, контроль и оценка.

Секция 1. Инженерия знаний и онтологическое моделирование На этапе диагностики и анализа знаний (иногда используется термин Аудит знаний) выявляются существующие ключевые знания организации, путем установление связи знаний с целями организации, с ее стратегией, деятельностью, а также с существующими проблемами и возможностями.

Производится описание (картирование) этих знаний, позволяющее определить направления для улучшений. В заключении данного этапа может быть разработана политика работы со знаниями, задающая основные направления для разработки мер по улучшения на следующем этапе.

На этапе Проектирования СУЗ разрабатываются, оцениваются и отбираются меры по улучшению существующего состояния. Планируемые результаты мер по улучшению интегрируются в перспективную архитектуру СУЗ. Данная архитектура описывает перспективные характеристики знаний и перспективное состояние процессов преобразования знаний, структур, неформальных сетей знаний и информационных технологий.

На этапе Планирование выбранные на предыдущем этапе меры по улучшению получают статус проектов развития, разрабатываются планы для этих проектов, а также общая программа мероприятий по созданию (если «с нуля») или развитию СУЗ.

В рамках Контроля и оценки производится мониторинг исполнения мероприятий по созданию или развитию СУЗ (сроки, бюджет, качество…), оценивается с помощью специальных качественных и количественных показателей состояние знаний, характеристик СУЗ, ее влияние на основную деятельность предприятие и достижение целей.

5. Определение понятия «система управления знаниями» (СУЗ) Рассмотренные выше объекты, инструменты и процесс УЗ сведены вместе на рис. 7.

В результате, можно разделить СУЗ в широком смысле (или комплексную СУЗ) и программную реализацию СУЗ, относящуюся к ИТ-инструментам УЗ:

Комплексная СУЗ – это совокупность процессов и инструментов УЗ, обеспечивающих целенаправленное развитие и эффективное функционирование процессов преобразования и сетей знаний.

Программная реализация СУЗ – это комплекс информационных технологий, обеспечивающий целенаправленное развитие и эффективное функционирование процессов преобразования и сетей знаний.

–  –  –

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Гаврилова Т.А. Использование онтологий в системах управления знаниями // Труды международного конгресса «Искусственный интеллект в XXI веке», Дивноморское, Россия, М., Физматлит, 2001. - c.21-33.

2. Гаврилова Т. А., Кудрявцев Д. В. Глава 25 «Информационные технологии управления знаниями» // Монография «Инновационное развитие: экономика, интеллектуальное развитие, управление знаниями» под ред. Мильнера Б. З., М:

Инфра-М, 2009. http://bigc.ru/publications/bigspb/km/itkm/ 3. [Глоссарий ИПУ РАН] Электронный глоссарий терминов института проблем управления РАН URL: http://glossary-ipu.ru/ (Дата обращения: 10.11.2010).

4. [Лессер, Прусак, 2006] Как превратить знания в стоимость: Решения от IBM

Institute for Business Value / Составители: Лессер Э., Прусак Л.; Пер. с англ. – М.:

Альпина Бизнес Букс, 2006. – 248 с.

5. Mentzas, G., Apostolou D., Abecker A., Young R. Knowledge Asset Management:

Beyond the Process-centred and Product-centred Approaches, Springer London, 2002.

6. Schreiber G., Akkermans H., Anjewierden A., R. de Hoog, Shadbolt N., W. van de Velde, Wielinga B. Knowledge Engineering and Management: The CommonKADS Methodology, The MIT Press, Cambridge, MA, 2000.

7. Staab S., Schunurr H-P., Studer R., Sure Y. Knowledge processes and ontologies // IEEE Intelligent Systems, Special Issue on Knowledge Management, 2001. 16(1), P.26-34.

8. Wiig, K., de Hoog, R., van der Spek, R. "Supporting knowledge management: a selection of methods and techniques", Expert Systems with Applications, Vol. 13 No.1, 1997.

pp.15-27.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

РОССИЙСКАЯ АССОЦИАЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, МЕХАНИКИ И ОПТИКИ

Управление знаниями и технологии семантического веба – 2010 Сборник трудов конференции

–  –  –

Сборник трудов конференции “Управление знаниями и технологии семантического веба - 2010”/СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. – 187 с.

В сборнике представлены труды конференции “Управление знаниями и технологии семантического веба - 2010”, проходившей в г. Санкт-Петербурге 4-5 декабря 2010 года.

Материалы конференции представлены в шести разделах – Инженерия знаний и онтологическое моделирование, Информационная безопасность, Компьютерная лингвистика, Интеллектуальные агенты, Прикладные системы Semantic Web, Автоматические рассуждения и формальная логика.

–  –  –

ОГЛАВЛЕНИЕ СЕКЦИЯ 1.

ИНЖЕНЕРИЯ ЗНАНИЙ И ОНТОЛОГИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ........ 11 Онтология курса «Управление знаниями»

Визуализация онтологии и информационного наполнения порталов знаний - полезный инструмент разработчика

Разработка базы знаний и поисковой машины обработки знаний интеллектуальной справочной системы по геометрии

Методика формирования нечетких онтологий

Генерация тестов проверки знаний учащихся на основе онтологий

Организация правдоподобных рассуждений в интеллектуальных системах.................. 40 Основные подходы к визуализации знаний и информации

Оптимизация классификаторов на основе мониторинга их использования

Проектирование интеллектуальных решателей задач

Онтология учебного плана как основа АИС проектирования образовательных программ

Структура системы управления знаниями

СЕКЦИЯ 2.

ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ

Практическая реализация требования достаточности набора механизмов защиты информации

Разработка онтологии для семантического управления доступом

СЕКЦИЯ 3.

КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИНГВИСТИКА

Web интеграция частотного конкорданса текста с билингвистическими ресурсами для изучения иностранного языка

Грамматические правила формализации смысла комических текстов в концепции инвективных имен

Построение правил для автоматического извлечения словосочетаний из текста.......... 103 СЕКЦИЯ 4.

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ АГЕНТЫ

Ресурсно-целевые графы в моделировании взаимодействий искусственных агентов.. 108 Проблемы построения интеллектуальных агентов реального времени

Концепция интеллектуальной обучающей системы основанной на применении мультиагентных технологий

СЕКЦИЯ 5.

ПРИКЛАДНЫЕ СИСТЕМЫ SEMANTIC WEB

Язык описания социальных связей FOAF

Использование данных семантического веба поисковыми системами1

Настройка форм для визуального наполнения онтологий

Проектирование компетентностных моделей с использованием технологий Семантического Web

Систематизация коллекции документов на основе иерархической системы тегирования

Инструменты построения информационных систем на основе Wiki-технологии и онтологий предметных областей

Разработка методов извлечения информации из веб-ресурсов Semantic Web для расширения числа переводов англо-русской версии WordNet

Построение хранилищ онтологических баз знаний

Подход к реализации вопросно-ответного сервиса в онтологической базе знаний....... 170 Обзор способов очистки данных на примере Google Refine

СЕКЦИЯ 6.

АВТОМАТИЧЕСКИЕ РАССУЖДЕНИЯ И ФОРМАЛЬНАЯ ЛОГИКА.......... 179 Процедура принятия решения в управлении вузом на основе теории нечетких множеств






Похожие работы:

«дисциплины/профессионального модуля; обязательное применение в преподавании дисциплины/профессионального модуля и отражение в УМК инновационных методов и технологий.2. Структура УМК дисциплины/профессионального модуля Минимальны...»

«Методические рекомендации по составу квалифицированного сертификата ключа проверки электронной подписи Версия 1.9 1 Оглавление 2 Список изменений 3 Введение 3.1 Назначение документа 3.2 Цели и требования 3.3 Термины и определения 4 Структура сертификата 4.1 Общие положения 4.2 Состав СКПЭП 4.3 Состав имени субъекта 4.4 Состав и...»

«МИНИСТЕРСТВО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ СССР МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО И З М Е Р Е Н И Ю К О Н Ц Е Н Т Р А Ц И Й ВРЕДНЫХ ВЕЩЕСТВ В ВОЗДУХЕ РАБОЧЕЙ ЗОНЫ Вы пуск 21/1 Москва 1987 ленточные кружева М ИНИСТЕРСТВО 2 Я Р А В О О Х Р А Н Ш Я СССР М ТЩ Ч С И ГШХНИЯ Е И ЕКЕ П И М Ш КОНЦ РА И В...»

«Методические указания к лабораторной работе №3 ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №3 Изучение работы триггеров и схем с памятью Задание: Изучить работу различных типов триггеров и реализовать последовательностную схему с регистром для хранения результата работы реверсивного п...»

«Система Создания Полнотекстовых Электронных Библиотек Учебное пособие по работе с АРМ "Автор" Удобный инструмент автора для создания и размещения учебно-методических пособий и полнотекстовых документов в электронной библиотеке. Омск 2010 О системе АРМ "Автор" АРМ "Автор" предназначен...»

«12+ УДК 373.167.1:004 ББК 32.81я72 Л54 Модульный курс "Я сдам ЕГЭ!" создан авторским коллективом из числа членов Федеральной комиссии по разработке контрольных измерительных материалов и экспертов ЕГЭ. Он включает методическое пособие "Методика подго...»

«САРАТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра электроники, колебаний и волн Высший Колледж Прикладных Наук CАРАТОВСКИЙ ФИЛИАЛ ИНСТИТУТА РАДИОТЕХНИКИ И ЭЛЕКТРОНИКИ РАН Учебно-научная лаборатория "...»

«Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Вятский государственный университет" (ФГБОУ ВПО "ВятГУ") Методические рекомендации Составление рецензии на образовательную программу К...»








 
2017 www.book.lib-i.ru - «Бесплатная электронная библиотека - электронные ресурсы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.