Бази знань інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

Литвин В. В.
Код: 978-617-607-059-7
Монографія. Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2011. 240 с. Формат 145 х 215 мм. М'яка обкладинка.
Ціна:233,00грн.
Weight: 0 кг

Розглянуто бази знань інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, ядром яких є онтології предметних галузей та онтології задач. Здійснено класифікацію таких систем з погляду їх функціонування.
Розглянуто моделі інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, функціонування яких ґрунтується на онтологіях. Наведено поняття адаптивної онтології. Детально описано задачі автоматичної розбудови базових онтологій та її оптимізації. Наведені приклади прикладних інтелектуальних систем, функціонування яких ґрунтується на розроблених моделях та алгоритмах.
Для спеціалістів з моделювання, проектування та розроблення інтелектуальних систем прийняття рішень, науковців у галузі штучного інтелекту, фахівців з інженерії даних та знань, а також для аспірантів і маґістрів відповідних спеціальностей.

Зміст

Вступ.

Розділ 1. Інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень.
1.1. Основні поняття інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень.
1.2. Поняття онтології.
1.3. Основні результати та висновки до розділу

Розділ 2. Функціональні моделі інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень на основі онтологій
2.1. Класифікація ІСППР
2.2. Метризація функціонування інтелектуальних систем прийняття рішень.
2.3. Функціональна модель ІСППР планування діяльності
2.4. Методи задання коефіцієнтів важливості понять та відношень.
2.5. Основні результати та висновки до розділу.

Розділ 3. Автоматизація розбудови онтологій.
3.1. Сучасні засоби пошуку, опрацювання та аналізу текстової інформації.
3.2. Задача автоматизації побудови онтології та наявні програмні засоби.
3.3. Математична модель розвитку онтології.
3.4. Методи автоматичної розбудови онтологій.
3.5. Розвинення важливості понять та відношень.
3.6. Основні результати та висновки до розділу.

Розділ 4. Оптимізаційні задачі адаптивних онтологій.
4.1. Обґрунтування необхідності оптимізації онтології.
4.2. Вибір критеріїв оптимальності структури і змісту онтології бази знань з метою формулювання оптимізаційної задачі.
4.3. Формулювання та розв’язування оптимізаційної задачі.
4.4. Дослідження алгоритмів оптимізації на імітаційній моделі функціонування онтології.
4.5. Загальна схема функціонування ІСППР.
4.6. Основні результати та висновки до розділу.

Розділ 5. Приклади ІСППР, які ґрунтуються на прецедентах.
5.1. Архітектура ІСППР, що ґрунтуються на онтологіях.
5.2. Інтелектуальна пошукова система.
5.3. Класифікація текстових документів.
5.4. Інтелектуальна система підтримки прийняття рішень діагностування ревматологічних захворювань.
5.5. Основні результати та висновки до розділу.

Розділ 6. Приклади ІСППР планування діяльності.
6.1. Автоматизоване реферування текстових документів.
6.2. Планування діяльності фірми туристичної галузі.
6.3. Реалізація онтології фізико-хімічної механіки матеріалів.
6.4. Основні результати та висновки до розділу.

Список літератури.