Классификация моделей представления знаний

В текущее время создано огромное количество моделей представления познаний. Имея обобщенное заглавие, они различаются по идеям, лежащим в их базе, исходя из убеждений математической обоснованности. Типы моделей показаны на рисунке.

1-ый подход, именуемый эмпирическим, основан на исследовании принципов организации людской памяти и моделировании устройств решения задач человеком. На базе этого подхода в Классификация моделей представления знаний текущее время разработаны и получили самую большую известность последующие модели:

Более тщательно эти модели рассматриваются в соответственных статьях. Условно в группу эмпирического подхода можно включить Классификация моделей представления знаний нейронные сети и генетические методы, относящиеся к бионическому (основано на предположении о том, что если в искусственной системе воспроизвести структуры и процессы людского мозга, то и результаты решения задач таковой системой будут подобны результатам, получаемым человеком) направлению искусственного ума. Особенностью моделей этого типа является обширное внедрение эвристик, что в Классификация моделей представления знаний каждом случае просит подтверждения корректности получаемых решений.

Ленемы представляют собой смешанный тип модели, являющийся вроде бы «развитием» других моделей [6]. Ленема создана для структурного всеохватывающего описания понятий предметной области. По изобразительным способностям ленемы более совершенны, чем такие классические модели представления познаний, как семантическая сеть, фрейм, система продукций.

2-ой подход можно Классификация моделей представления знаний найти как на теоретическом уровне обоснованный, гарантирующий корректность решений. Он в главном представлен моделями, основанными на формальной логике (исчисление выражений, исчисление предикатов), формальных грамматиках, комбинаторными моделями, а именно моделями конечных проективных геометрий, теории графов, тензорными и алгебраическими моделями. В рамках этого подхода по сей день удавалось решать только сравнимо обыкновенные задачки Классификация моделей представления знаний из узенькой предметной области.



ПОГРЕШНОСТЬ ИЗМЕРЕНИЙ

ШКАЛЫ

1. Шкала наименований
Шкала наименований (номинальная либо классификационная) представляет собой конечный набор обозначений для никак не связанных меж собой состояний (параметров) объекта (рис. 1).
Тут отсутствуют все главные атрибуты измерительных шкал, а конкретно упорядоченность, интервальность, нулевая точка.

Рис. 1. Номинальная шкала.

Измерение будет состоять в том, чтоб, проведя Классификация моделей представления знаний опыт над объектом, найти принадлежность результата к тому либо иному состоянию и записать это при помощи знака (набора знаков), обозначающего данное состояние. Это самая обычная шкала из числа тех, что могут рассматриваться как измерительные, хотя практически эта шкала не ассоциируется с измере-нием и не связана с понятием Классификация моделей представления знаний «величина». Она употребляется только с целью отличить один объект от другого.

Порядковые шкалы

Последующей по силе за номинальной шкалой идет порядковая, шкала (ординальная, ранговая). Она применяется в тех случаях, когда наблюдаемый (измеряемый) признак состояния имеет природу, не только лишь позволяющую отождествить состояния с одним из классов эквивалентности, да и дающую Классификация моделей представления знаний возможность в каком-то отношении ассоциировать различные классы.
Порядковая шкала не имеет определенной количественной меры. При всем этом находится упорядоченность, но отсутствуют атрибуты интервальности и нулевой точки.

3. Шкалы интервалов
Последующая по силе шкала — шкала интервалов (интервальная шкала), которая в отличие от прошлых, высококачественных, шкал уже является количественной шкалой. Эта шкала Классификация моделей представления знаний применяется, когда упорядочивание значений измерений можно выполнить так точно, что известны интервалы меж хоть какими 2-мя из их (рис. 2).

Рис. 2. Шкалы интервалов.

В шкале интервалов находятся упорядоченность и интервальность, но нет нулевой точки. Шкалы могут иметь произвольные начала отсчета, а связь меж показаниями в таких шкалах является линейной

4. Шкалы Классификация моделей представления знаний отношений
Последующей по силе шкалой является шкала отношений (подобий). Измерения в таковой шкале являются «полноправными» числами, с ними можно делать любые арифметические деяния, тут находятся все атрибуты измерительных шкал: упорядоченность, интервальность, нулевая точка. Величины, измеряемые в шкале отношений, имеют естественный, абсолютный нуль, хотя остается свобода в выборе единиц (рис. 3):
у = ах,
где Классификация моделей представления знаний а ≠ 0

Рис. 3. Шкалы отношений

5. Шкалы разностей
Личным случаем интервальных шкал являются шкалы разностей: циклические (повторяющиеся) шкалы, шкалы, инвариантные к сдвигу. В таковой шкале значение не меняется при любом числе сдвигов.
у = х + nb,
n = 0, 1, 2,…
Неизменная b именуется периодом шкалы.
Примеры. В таких шкалах измеряется направление из одной точки (шкала Классификация моделей представления знаний компаса, роза ветров и т. д.), время суток (циферблат часов), фаза колебания (в градусах либо радианах).

Абсолютная шкала

Абсолютная (метрическая) шкала имеет и абсолютный нуль (b = 0), и абсолютную единицу (а = 1). В качестве шкальных значений при измерении количества объектов употребляются натуральные числа, когда объекты представлены целыми единицами, и действительные числа, если Классификация моделей представления знаний не считая целых единиц находятся и части объектов.
Конкретно такими свойствами обладает числовая ось, которую естественно именовать абсолютной шкалой.
Принципиальной особенностью абсолютной шкалы по сопоставлению со всеми остальными является отвлеченность (безразмерность) и абсолютность ее единицы. Обозначенная особенность позволяет создавать над показаниями абсолютной шкалы такие операции, которые недопустимы для показаний других шкал Классификация моделей представления знаний, — употреблять эти показания в качестве показателя степени и аргумента логарифма.
Примеры:
1. Абсолютные шкалы используются, к примеру, для измерения количества объектов, предметов, событий, решений и т. п.
2. Примером абсолютной шкалы также является шкала температур по Кельвину.
Числовая ось употребляется как измерительная шкала в очевидной форме при счете предметов, как Классификация моделей представления знаний


klassifikaciya-po-persianinovu.html
klassifikaciya-po-razmeram-predpriyatiya.html
klassifikaciya-po-sostavu-i-slozhnosti-komand.html