Ograniczenia procesu wartościowania wiedzy

• Autorzy: Mieczysław Lech Owoc
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Wyznaczenie ograniczeń procesu wartościowania, co do którego nie ma do końca ustaleń czym jest, stanowi zadanie niełatwe. Pierwsza część artykułu jest zatem poświęcona interpretacjom pojęcia wartościowania oraz określeniu wyznaczników rozważanych ograniczeń. Przyjęto, że przedmiotem wartościowania jest sama baza wiedzy (BW) co oznacza, że pozostałe elementy SBW (moduł komunikacji z systemem, mechanizm wnioskowania) są poza zakresem artykułu. W dalszej części, w kontekście zaprezentowanych wcześniej wyznaczników procesu wartościowania rozważane są właściwe ograniczenia. Dla uproszczenia analizy ograniczeń założono, że podstawowe znaczenie ma notacja regułowa; nie powinno wykluczać to jednak trafności rozważań w odniesieniu do innych formalizmów reprezentowania wiedzy. Warstwę ilustracyjną stanowi bliska autorowi sfera zarządzania, co nie przekreśla ogólnego charakteru formułowanych ograniczeń. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Wartościowanie wiedzy; Akwizycja; Materiały konferencyjne

EN

Knowledge evaluation; Canvassing; Conference materials

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu
• Rocznik: 1997
• Numer: nr 772 Pozyskiwanie wiedzy
• Strony: 123--132

Twórcy

autor

Mieczysław Lech Owoc

• Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu

Bibliografia

• Baborski A. (red.): Efektywne zarządzanie a sztuczna inteligencja. Wydawnictwo Uczelniane AE we Wrocławiu, 1995.
• Cardenosa J.: VALID: An Environment for Validation of KBS. Expert Systems with Applications. Vol. 8, No.3 1995 Pergamon.
• Green Ch., Eckert M.: Verification and Validation of Expert Systems. Proc.: WESTEX-87 - Western Conference on Expert System. The Institute of Electrical and Electronics Engineers 1987.
• Holsapple C.W., Whinston A.B.: Business Expert Systems. IRWIN Homewood, Illinois 1987.
• Jakubczyc J.: An Algebraic Verification of the Guru's Certainty Factors. "Prace Naukowe AE we Wrocławiu" nr 516, Wroclaw 1990.
• Laurent J-Р.: Proposals for Valid Terminology in KBS Validation. ECAI 92. 10th European Conf. on AI, John Wiley & Sons, Ltd. 1992.
• Loiseau S.: Refinement of Knowledge Bases Based on Consistency. ECAI 92. 10th European Conf. on AI, John Wiley & Sons, Ltd. 1992.
• Owoc M.L.: Dobór metod reprezentowania wiedzy w problematyce zarządzania. "Prace Naukowe AE we Wrocławiu" nr 660, Wrocław 1993.
• Owoc M.L.: Kryteria wartościowania wiedzy. "Prace Naukowe AE we Wrocławiu" nr 691,Wrocław 1994.
• Owoc M.L.: Kompletność jako kryterium wartościowania wiedzy. "Prace Naukowe AE we Wrocławiu" nr 707, Wrocław 1995.
• Owoc M.L.: Adekwatność jako kryterium wartościowania wiedzy. "Prace Naukowe AE we Wrocławiu", (w druku).
• Prerau D.: Developing and Managing Expert Systems. Proven Techniques for Business and Industry. Addison-Wesley Pub. Co. Reading, Mass. 1990.
• Shafer G.: A Mathematical Theory of Evidence. Princeton Univeristy Press, NJ 1976.
• Suh Y.H., Murray T.J.: A Tree-Based Approach for Verifying Completeness and Consistency in Rule-Based Systems. Expert Systems with Applications,.Vol. 8, No. 3,1995.
• Walters J., Nielsen N.: Crafting Knowledge-Based Systems. Expert Systems Made Easy Realistic. John Wiley & Sons, New York 1992. 10th.European Conf. on AI, John Viley & Sons, Ltd. 1992.
• Zlatarewa N., Preece A.: State of the Art in Automated Validation of Knowledge-Based Systems. Expert Systems with Applications Vol. No.2,1994.