Ukrainian
Summary:Монографію присвячено дослідженню проблеми подання та обробки знань в інтелектуальних системах. Наоснові всебічного аналізу відомих моделей подання знаньі методів обробки знань показано, щовирішення досліджуваної проблемиповиннозасновуватись навикористанні методології математичного моделювання. Виходячи з цього, виконано аналіз природних властивостей декларативних і процедурних знань, наоснові якого обґрунтовано властивості нової моделі подання знань– логіко-обчислювальної семантичної мережі (ЛОС-мережі). Для ЛОС-мережі запропоновано сукупність методів обробки знань,серед них: метод прямого виводу, метод побудови початкового стану процесу прямого виводу, методи статичної верифікації та метод генераціїмножини тестових випадків. На основі отриманих теоретичних результатів розроблено програмно-інструментальне середовище поданнята обробки знань (СЛМ-технологію), щоявляє собою, з одного боку, інструментальний засіб побудови систем, заснованих на знаннях, з іншого– інтегроване середовище моделювання. Наведено змістовні прикладивикористання СЛМ-технології для подання та обробки знань про різні предметні області.
Reading audience:Для науковців і спеціалістів, що займаються дослідженнями та розробками у галузі інтелектуальних систем і математичного моделювання, а також аспірантів і студентів відповідних спеціальностей.
Russian
Summary:Монография посвящена исследованию проблемы представления и обработки знаний в интеллектуальных системах. На основе всестороннего анализа известных моделей представления знаний и методов обработки знаний показано, что решение исследуемой проблемы должно основываться на применении методологии математического моделирования. Исходя из этого, выполнен анализ естественных свойств декларативных и процедурных знаний, на основании которого обоснованы свойства новой модели представления знаний – логико-вычислительной семантической сети (ЛВС-сети). Для ЛВС-сети предложена совокупность методов обработки знаний, в том числе: метод прямого вывода, метод построения начального состояния процесса прямого вывода, методы статической верификации и метод генерации множества тестовых случаев. На основе полученных теоретических результатов разработана программно-инструментальная среда представления и обработки знаний (СЛМ-технология), представляющая собой, с одной стороны, инструментальное средство построения систем, основанных на знаниях, с другой – интегрированную среду моделирования. Приведены содержательные примеры применения СЛМ-технологии для представления и обработки знаний о различных предметных областях.
Reading audience:Для научных работников и специалистов, занимающихся исследованиями и разработками в области интеллектуальных систем и математического моделирования, а также аспирантов и студентов соответствующих специальностей.