The 15 references with contexts in paper Vasiliy Trembach M., Василий Трембач Михайлович (2016) “БОРТОВОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ КОМПЛЕКС НА ОСНОВЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ БАЗАМИ ЗНАНИЙ // ONBOARD COMPUTATIONAL FACILITY IN TERMS OF KNOWLEDGEBASE MANAGEMENT SYSTEMS” / spz:neicon:statecon:y:2014:i:4:p:213-219

1
Базалишвили М., Президент России поручил ученым рассчитать потребность страны в инженерах,// 25 июня 2014, – http://www. dp.ru/a/2014/06/25/Prezident_Rossii_ poruchil/
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2311
    Prefix
    на заседании Совета по науке и образованию президент России Владимир Путин дал указания ученым определить потребность российских промышленных предприятий в специалистах в среднесрочной и долгосрочной перспективе. При этом он отметил, что в список обязательно попадут специальности в таких областях, как робототехника, биотехнологии, инжиниринг и дизайн, превентивная и персональная медицина
    Exact
    [1]
    Suffix
    . Несомненно, важное место отводится и авиакосмической робототехнике. Для современных БВК должны использоваться передовые наработки и, в первую очередь, интеллектуальные технологии. В статье рассматривается БВК на основе системы управления базами знаний (СУБЗ), механизмы и методы решения некоторых задач.

2
Бонгард М.Н. Проблемы узнавания. – М.: Наука, 1967, 320 с.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=13142
    Prefix
    В основу заложено индуктивное формирование понятий [3], которое сводится к выделению конъюнкций значений признаков в положительной (отрицательной) выборке примеров или в отдельных их частях. − Алгоритм Бонгарда. Понятие оты скивается в форме дизъюнкции конъюнкций переменных или их отрица ний.
    Exact
    [2]
    Suffix
    . − Алгоритм Ханта [13]. − Алгоритм Гладуна. Система формирования понятий Гладуна основывается на растущих пирамидальных сетях (РПС), реализующих гипотезу о закономерностях структурирования информации при ее восприятии [3].

3
Гладун В.П. Растущие пирамидальные сети // Новости искусственного интеллекта. – 2004. – No 1. – С. 30–40.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=12922
    Prefix
    Приобретение знаний с использованием символьного представления знаний, информации. Имеется много методов, среди которых можно выделить следующие: − Классификация понятий. В основу заложено индуктивное формирование понятий
    Exact
    [3]
    Suffix
    , которое сводится к выделению конъюнкций значений признаков в положительной (отрицательной) выборке примеров или в отдельных их частях. − Алгоритм Бонгарда. Понятие оты скивается в форме дизъюнкции конъюнкций переменных или их отрица ний. [2].

  2. In-text reference with the coordinate start=13344
    Prefix
    − Алгоритм Ханта [13]. − Алгоритм Гладуна. Система формирования понятий Гладуна основывается на растущих пирамидальных сетях (РПС), реализующих гипотезу о закономерностях структурирования информации при ее восприятии
    Exact
    [3]
    Suffix
    . − Алгоритмы поиска в пространстве понятий. Работают за счет сужения пространства версий с появлением новых примеров [8]. − Алгоритм ID3 обеспечивает изучение понятий на примерах [8]. − Обучение с подкреплением [7,8] и др.

4
Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М. Тим Джонс; Пер. с англ. Осипов А.И. – М.: ДМК Пресс, 2004. – 312 с.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=14293
    Prefix
    В нейросетевых моделях символьное представление, вместе с тем, играет важную роль в формировании входных данных и интерпретации выходных значений. Другим примером приобретения знаний (решений новых задач), с использованием взвешенных связей, является алгоритм муравья
    Exact
    [4]
    Suffix
    . Для приобретения знаний с применением эволюционных моделей могут использоваться генетические алгоритмы, генетическое программирование, обучающиеся классификаторы, эволюционное программирование, искусственная жизнь [8].

5
Дюк В., Самойленко А. Data Mining: уч.. курс. – СПб: Питер, 2001.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=14902
    Prefix
    Имеется выборка наблюдений. Требуется по данной выборке наблюдений предсказать состояние процесса в следующий момент времени. Существует ряд методов для решения задач прогнозирования в различных областях
    Exact
    [5]
    Suffix
    : − цепи Маркова, − метод комплексирования аналогов, − с использованием различных детерминированных моделей исследуемого объекта, − нейросетевые методы, − методы, основанные на знаниях и др. Основу метода прогнозирования, при использовании интегрированного подхода к представлению знаний, составляет формирование и использование числовых коэффициентов значимости элементов описания сущностей.

6
Котов В.Е. Сети Петри. – М.: Наука. Главная редакция физикоматематической литературы. 1984. – 160 с.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=21312
    Prefix
    Для снижения вероятности ошибок в сложной связи целесообразно использовать вспомогательные инструменты, как для создания новых сложных связей, так и для анализа существующих. В статье, в качестве таких дополнительных инструментов, использовались сети Петри
    Exact
    [6]
    Suffix
    . 6. Демо-пример СУБЗ для формирования планов решения задач БВК на основе СУБЗ ориентированы на широкий круг решаемых задач, поэтому система управления БЗ должна иметь возможности для концептуального представления действительности, хранения и использования высокоструктурированных знаний.

7
Саттон Р.С. Обучение с подкреплением / Р.С. Саттон, Э.Г. Барто; пер. с англ. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2011. – 399 с.: ил. – (Адаптивные и интеллектуальные системы)
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=13538
    Prefix
    − Алгоритмы поиска в пространстве понятий. Работают за счет сужения пространства версий с появлением новых примеров [8]. − Алгоритм ID3 обеспечивает изучение понятий на примерах [8]. − Обучение с подкреплением
    Exact
    [7,8]
    Suffix
    и др. Системы, функционирующие на основе сетей взвешенных связей, не предполагают явного использования символьного представления в задаче обучения. Интеллектуальные свойства этих систем обеспечиваются взаимодействием простых компонентов (моделей сущностей, биологических или искусственных нейронов) и настройкой связей между ними в процессе обучения или адаптации.

8
Рассел, Стюарт, Норвиг, Питер. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2007. – 1408 с.
Total in-text references: 7
  1. In-text reference with the coordinate start=12580
    Prefix
    их эффективного решения необходимо использовать определенные методы и операции, основными из которых являются: − методы машинного обучения, − прогнозирование, − планирование, − формирование и валидация баз знаний. Рис. 1. Общая архитектура системы управления БЗ Прикладная информатика В настоящее время существует много направлений реализации машинного обучения, среди которых можно отметить
    Exact
    [8]
    Suffix
    : основанные на символьном представлении знаний, информации; на основе сетей взвешенных связей; использующие эволюционное моделирование. Приобретение знаний с использованием символьного представления знаний, информации.

  2. In-text reference with the coordinate start=13451
    Prefix
    Система формирования понятий Гладуна основывается на растущих пирамидальных сетях (РПС), реализующих гипотезу о закономерностях структурирования информации при ее восприятии [3]. − Алгоритмы поиска в пространстве понятий. Работают за счет сужения пространства версий с появлением новых примеров
    Exact
    [8]
    Suffix
    . − Алгоритм ID3 обеспечивает изучение понятий на примерах [8]. − Обучение с подкреплением [7,8] и др. Системы, функционирующие на основе сетей взвешенных связей, не предполагают явного использования символьного представления в задаче обучения.

  3. In-text reference with the coordinate start=13511
    Prefix
    Система формирования понятий Гладуна основывается на растущих пирамидальных сетях (РПС), реализующих гипотезу о закономерностях структурирования информации при ее восприятии [3]. − Алгоритмы поиска в пространстве понятий. Работают за счет сужения пространства версий с появлением новых примеров [8]. − Алгоритм ID3 обеспечивает изучение понятий на примерах
    Exact
    [8]
    Suffix
    . − Обучение с подкреплением [7,8] и др. Системы, функционирующие на основе сетей взвешенных связей, не предполагают явного использования символьного представления в задаче обучения. Интеллектуальные свойства этих систем обеспечиваются взаимодействием простых компонентов (моделей сущностей, биологических или искусственных нейронов) и настройкой связей между ними в процессе обучения или ад

  4. In-text reference with the coordinate start=13538
    Prefix
    − Алгоритмы поиска в пространстве понятий. Работают за счет сужения пространства версий с появлением новых примеров [8]. − Алгоритм ID3 обеспечивает изучение понятий на примерах [8]. − Обучение с подкреплением
    Exact
    [7,8]
    Suffix
    и др. Системы, функционирующие на основе сетей взвешенных связей, не предполагают явного использования символьного представления в задаче обучения. Интеллектуальные свойства этих систем обеспечиваются взаимодействием простых компонентов (моделей сущностей, биологических или искусственных нейронов) и настройкой связей между ними в процессе обучения или адаптации.

  5. In-text reference with the coordinate start=14501
    Prefix
    Для приобретения знаний с применением эволюционных моделей могут использоваться генетические алгоритмы, генетическое программирование, обучающиеся классификаторы, эволюционное программирование, искусственная жизнь
    Exact
    [8]
    Suffix
    . Решение задачи прогнозирования. Для прогнозирования многомерных процессов при интегрированном подходе к представлению ситуаций задача прогнозирования процессов, в общем случае, может быть представлена следующим образом [11,12].

  6. In-text reference with the coordinate start=15574
    Prefix
    Для решения задач планирования с использованием интегрированного подхода к представлению знаний разработан алгоритм [9,10], в основе которого лежит механизм, описанный Аристотелем и впервые реализованный Ньюэллом и Саймоном в общем решателе задач
    Exact
    [8]
    Suffix
    . Для этой задачи в качестве исходных данных необходимы сведения в виде текущего состояния и требуемого, а благодаря механизму решения таких задач, т.е. интеллекту, определяется путь перехода к требуемому состоянию.

  7. In-text reference with the coordinate start=16960
    Prefix
    Кроме определения условий параметры используются для задания текущего состояния предметной области в виде набора имен параметров с их текущими значениями и для задания требуемых значений в виде набора имен параметров с их требуемыми значениями. Решение задачи планирования операций (плана перехода из текущего состояния в требуемое), может включать несколько шагов
    Exact
    [8,9,11]
    Suffix
    . На начальном шаге происходит сравнение требуемого состояния предметной области с текущим. При несовпадении формируется запрос к модели предметной области для поиска множества операций, необходимых для перевода в требуемое состояние.

9
Трембач В.М. Системы управления базами эволюционирующих знаний для решения задач непрерывного образования: Монография. – М.: МЭСИ, 2013. – С. 255.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=15456
    Prefix
    Решения задач планирования с использованием интегрированного подхода к представлению знаний. Для решения задач планирования с использованием интегрированного подхода к представлению знаний разработан алгоритм
    Exact
    [9,10]
    Suffix
    , в основе которого лежит механизм, описанный Аристотелем и впервые реализованный Ньюэллом и Саймоном в общем решателе задач [8]. Для этой задачи в качестве исходных данных необходимы сведения в виде текущего состояния и требуемого, а благодаря механизму решения таких задач, т.е. интеллекту, определяется путь перехода к требуемому состоянию.

  2. In-text reference with the coordinate start=16960
    Prefix
    Кроме определения условий параметры используются для задания текущего состояния предметной области в виде набора имен параметров с их текущими значениями и для задания требуемых значений в виде набора имен параметров с их требуемыми значениями. Решение задачи планирования операций (плана перехода из текущего состояния в требуемое), может включать несколько шагов
    Exact
    [8,9,11]
    Suffix
    . На начальном шаге происходит сравнение требуемого состояния предметной области с текущим. При несовпадении формируется запрос к модели предметной области для поиска множества операций, необходимых для перевода в требуемое состояние.

10
Трембач В.М., Электронные обучающие системы с использованием интеллектуальных технологий. // Научно-практический журнал «Открытое образование», МЭСИ, No4, 2013, с. 52–62
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=15456
    Prefix
    Решения задач планирования с использованием интегрированного подхода к представлению знаний. Для решения задач планирования с использованием интегрированного подхода к представлению знаний разработан алгоритм
    Exact
    [9,10]
    Suffix
    , в основе которого лежит механизм, описанный Аристотелем и впервые реализованный Ньюэллом и Саймоном в общем решателе задач [8]. Для этой задачи в качестве исходных данных необходимы сведения в виде текущего состояния и требуемого, а благодаря механизму решения таких задач, т.е. интеллекту, определяется путь перехода к требуемому состоянию.

11
Трембач В.М., Основные этапы создания интеллектуальных обучающих систем//Программные продукты и системы, No3, 2012, с. 148–152.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=14709
    Prefix
    Решение задачи прогнозирования. Для прогнозирования многомерных процессов при интегрированном подходе к представлению ситуаций задача прогнозирования процессов, в общем случае, может быть представлена следующим образом
    Exact
    [11,12]
    Suffix
    . Имеется выборка наблюдений. Требуется по данной выборке наблюдений предсказать состояние процесса в следующий момент времени. Существует ряд методов для решения задач прогнозирования в различных областях [5]: − цепи Маркова, − метод комплексирования аналогов, − с использованием различных детерминированных моделей исследуемого объекта, − нейросетевые методы, − методы, основанные на знаниях

  2. In-text reference with the coordinate start=16960
    Prefix
    Кроме определения условий параметры используются для задания текущего состояния предметной области в виде набора имен параметров с их текущими значениями и для задания требуемых значений в виде набора имен параметров с их требуемыми значениями. Решение задачи планирования операций (плана перехода из текущего состояния в требуемое), может включать несколько шагов
    Exact
    [8,9,11]
    Suffix
    . На начальном шаге происходит сравнение требуемого состояния предметной области с текущим. При несовпадении формируется запрос к модели предметной области для поиска множества операций, необходимых для перевода в требуемое состояние.

12
Трембач В.М. Решение задач управления в организационно-технических системах с использованием эволюционирующих знаний: монография. – М.: МЭСИ, 2010. – стр. 236.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=14709
    Prefix
    Решение задачи прогнозирования. Для прогнозирования многомерных процессов при интегрированном подходе к представлению ситуаций задача прогнозирования процессов, в общем случае, может быть представлена следующим образом
    Exact
    [11,12]
    Suffix
    . Имеется выборка наблюдений. Требуется по данной выборке наблюдений предсказать состояние процесса в следующий момент времени. Существует ряд методов для решения задач прогнозирования в различных областях [5]: − цепи Маркова, − метод комплексирования аналогов, − с использованием различных детерминированных моделей исследуемого объекта, − нейросетевые методы, − методы, основанные на знаниях

  2. In-text reference with the coordinate start=19771
    Prefix
    Тогда при очередном сравнении состояний будут планироваться операции возврата в требуемое состояние, при обнаружении различий. Планирование в предметной области может осуществляться не только для технических объектов, но и для объектов другой природы
    Exact
    [12]
    Suffix
    : − планирование бизнес-процессов; − планирование для удержания в требуемом состоянии; − контроль воздействий внешней среды на объект и т.д. Валидация баз знаний. При решении современных практических задач все больше приходится использовать знания о реальном мире в виде описаний предметных областей.

13
Хант Э., Марин Дж., Стоун Ф. Моделирование процесса формирования понятий на вычислительной машине. – М.: Мир, 1970, 301 с.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=13161
    Prefix
    В основу заложено индуктивное формирование понятий [3], которое сводится к выделению конъюнкций значений признаков в положительной (отрицательной) выборке примеров или в отдельных их частях. − Алгоритм Бонгарда. Понятие оты скивается в форме дизъюнкции конъюнкций переменных или их отрица ний. [2]. − Алгоритм Ханта
    Exact
    [13]
    Suffix
    . − Алгоритм Гладуна. Система формирования понятий Гладуна основывается на растущих пирамидальных сетях (РПС), реализующих гипотезу о закономерностях структурирования информации при ее восприятии [3].

14
Mylopoulos, J., Chaudhri, РисV.K., Plexousakis, D., Shrufi , A., . 2. Окно интерфейса демо-версии СУБЗ Topaloglou, T.: Building knowledge base management systems. The VLDB Journal 5(4), 238–263 (1996)
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=7924
    Prefix
    Кроме того, имеющиеся механизмы оптимизации не ориентированы на использование богатой структуры и семантических свойств баз знаний. Для решения рассмотренных проблем, в конце прошлого столетия, с 1985 по 1995 годы, в университете Торонто (Канада), разрабатывался проект KBMS (Knowledge Base Management System)
    Exact
    [14,15]
    Suffix
    . Основной целью этого проекта было создание универсальной архитектуры системы управления базой знаний, предназначенной для развивающихся компьютерных приложений. К настоящему времени нет общепризнанных определений понятиям «база данных» и «база знаний».

  2. In-text reference with the coordinate start=8213
    Prefix
    Основной целью этого проекта было создание универсальной архитектуры системы управления базой знаний, предназначенной для развивающихся компьютерных приложений. К настоящему времени нет общепризнанных определений понятиям «база данных» и «база знаний». Автор принимает точку зрения, изложенную в работе
    Exact
    [14]
    Suffix
    , где отмечается, что технических различий между терминами «База знаний» и «База данных» нет, в связи с тем, что многофункциональные (расширенные) системы управления базами данных, такие как управление объектно-ориентированными, активными и дедуктивными базами данных, поддерживают некоторый дедуктивный и не дедуктивный механизмы выводов и средства структурирования, аналогичные с базами зн

15
Vinay K. Chaudhri, Igor Jurisica, Manolis Koubarakis, Dimitris Plexousakis, Thodoros Topaloglou: The KBMS Project and Beyond. Conceptual Modeling: Foundations and
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=7924
    Prefix
    Кроме того, имеющиеся механизмы оптимизации не ориентированы на использование богатой структуры и семантических свойств баз знаний. Для решения рассмотренных проблем, в конце прошлого столетия, с 1985 по 1995 годы, в университете Торонто (Канада), разрабатывался проект KBMS (Knowledge Base Management System)
    Exact
    [14,15]
    Suffix
    . Основной целью этого проекта было создание универсальной архитектуры системы управления базой знаний, предназначенной для развивающихся компьютерных приложений. К настоящему времени нет общепризнанных определений понятиям «база данных» и «база знаний».

  2. In-text reference with the coordinate start=11461
    Prefix
    При решении задач реальной сложности система управления БЗ должна иметь возможности для концептуального представления действительности, хранения и использования высокоструктурированных знаний. Наличие в архитектуре СУБЗ проекта KBMS
    Exact
    [15]
    Suffix
    на уровне интерфейсов модуля инструментов управления БЗ позволяет иметь блоки управления БЗ для решения различных задач. Но современные приложения являются сложными ориентированными на меняющиеся задачи и методы их решения, что требует больших затрат на их актуализацию и даже перепроектирование интеллектуальной системы.