Conocimiento Database
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Decida si va a construir su propio sistema de distribución desde cero o comprar un Shell Expert .
Construir un sistema de base de conocimiento de su propiedad si usted tiene los programadores con la experiencia en un lenguaje de programación convencional, tales como Java, C + + o Pascal , o un lenguaje de programación artificial como Prolog o LISP . Trae un vendedor o consultores externos para la construcción de la base de datos .
Compre una Shell Expert si que parece ser su mejor opción. The Shell Expert consiste en una aplicación de software que tiene las funciones necesarias para la organización y provisión de conocimiento. Este software incluye los procedimientos de tramitación de consultas y dar respuestas .
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Recluta a un ingeniero del conocimiento para entrevistar a expertos en la materia y desarrollar reglas.
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Emplear dominio expertos que están muy bien informados sobre el tema . Por ejemplo , tiene un biólogo poblar una base de conocimientos ontología haciendo preguntas y registrar las respuestas.
Conocimiento Representación y Búsqueda Mecanismos
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que la estructura flexible y en general en comparación con bases de datos convencionales . Examinar las estructuras de datos para almacenar el conocimiento
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decidir cómo utilizar los métodos de representación de datos : . . Árboles , redes semánticas , marcos o normas de producción
Árboles organizar los datos en una estructura jerárquica manera de arriba hacia abajo . Las redes semánticas reconocer , procesar y peticiones conocimientos hacia adelante a otros vínculos basados en el término de búsqueda . Marcos hechos nombre y las características o " slots " que describen el fenómeno . Normas de producción tienen dos componentes : la situación de la izquierda y de la acción a la derecha. Si la situación es así , lleve a cabo la acción.
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Determinar cómo obtener acceso a los datos. La técnica de búsqueda heurística emplea reglas específicas para grandes bases de conocimiento . Este método encuentra la mejor respuesta en el menor tiempo posible .
Cada representación del conocimiento tiene una técnica específica de búsqueda . Por ejemplo , las reglas asociadas a los árboles en busca determina la rama tomada en cada tenedor . Normas de producción buscan las circunstancias que coinciden con la parte izquierda de la regla.
Mecanismos de inferencia
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inferencia se refiere a la capacidad del sistema para crear nuevos conocimientos y ampliar continuamente el sistema.
KBS recibe la entrada del usuario sobre el problema que hay que resolver . La herramienta de inferencia se basa en el conocimiento de la base de conocimiento o hace inferencias. Se llega a una conclusión y da consejos de uso, o el sistema puede solicitar información adicional .
Seleccione herramientas de inferencia que permitan la construcción de un gran KBS , como el encadenamiento hacia adelante y encadenamiento hacia atrás.
encadenamiento hacia adelante se ve en la información disponible y utiliza las reglas de inferencia para obtener más información hasta que alcance su objetivo. Encadenamiento hacia atrás utiliza los datos para determinar si un determinado hecho es cierto .
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Utilice una combinación de herramientas de inferencia deductiva e inductiva .
Inferencia deductiva utiliza la información de los hechos , como la producción normas contenidas en los KBS para crear nuevos conocimientos . Inferencia inductiva desarrolla nuevas generalizaciones o reglas compatibles con la información en los KBS .
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Uso razonamiento basado en consultas que tienen poca información o incompleta. Este método utiliza los casos del pasado que figuran en los KBS y ciertos atributos para buscar características similares.