ooОткрытое образованиеOpen Education1818-42432079-5939Plekhanov Russian University of Economics10.21686/1818-4243-2013-6(101-60-64oo-232Research ArticleНОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИNEW TECHNOLOGIESВозможности управления знаниями на основе гибридных интеллектуальных методовPOSSIBILITIES OF KNOWLEDGE MANAGEMENT ON THE BASIS OF HYBRID INTELLECTUAL METHODSГладковЛ. А.CladkovLeonid A.

к.т.н., доц.

Тел.: (8634) 371-651

http://www.sfedu.ru

Candidate of Engineering Science, Associate Professor

Tel.: (8634) 371-651

http://www.sfedu.ru

leo@tgn.sfedu.ruГладковаН. В.GladkovaNadezhda V.

ст. преподаватель

Тел.: (8634) 393-260

http://www.sfedu.ru

Senior instructor

Tel.: (8634) 393-260

leo_gladkov@mail.ruЮжный федеральный университетРоссияSouthern Federal UniversityRussian Federation20133105201606(1016064Copyright © Гладков Л.А., Гладкова Н.В., 20162016Гладков Л.А., Гладкова Н.В.Cladkov L.A., Gladkova N.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://openedu.rea.ru/jour/article/view/232

Статья посвящена актуальным вопросам построения и организации систем управления знаниями. Кратко рассмотрена история вопроса, отмечены современные тенденции развития информационных систем. Приведен анализ различных видов знаний, отмечено значение неявных видов знаний для познавательной активности и формирования новых знаний. Рассмотрены преимущества и перспективы использования методов и моделей искусственного интеллекта при построении систем управления знаниями. 

The article is devoted to pressing questions of construction and the organization of control systems by knowledge. The history of problem is briefly considered, modern lines of development of information systems are noted. The analysis of various kinds of knowledge is presented; value of implicit kinds of knowledge for informative activity and formation of new knowledge is noted. Advantages and prospects of use of methods and artificial intellect models are considered at construction of knowledge management system. 

системы управления знаниямикатегории знанийнеявные знанияопытискусственный интеллектсистемыоснованные на нечетких правилахгенетические алгоритмыsystems of the knowledge managementcategories of knowledgeimplicit knowledgeexperiencean artificial intellectsystems based on fuzzy rulesgenetic algorithmsРабота выполнена при поддержке гранта РФФИ, проект № 11-01-00122-аReferencesТоффлер Э. Третья волна. – М.: АСТ, 2010.Тоффлер Э. Третья волна. – М.: АСТ, 2010.http://ru.wikipedia.org/wiki/http://ru.wikipedia.org/wiki/Тузовский А.Ф., Чириков С.В., Ямпольский В.З. Системы управления знаниями (методы и технологии) / под общ. ред. В.З. Ямпольского. – Томск: Изд-во НТЛ, 2005.Тузовский А.Ф., Чириков С.В., Ямпольский В.З. Системы управления знаниями (методы и технологии) / под общ. ред. В.З. Ямпольского. – Томск: Изд-во НТЛ, 2005.Гладков Л.А. Новые подходы к разработке и созданию компонентов гибридных искусственных систем // Интеллектуальные системы: коллективная монография. Вып. 4. – М.: Физматлит, 2010. – С. 143–163.Гладков Л.А. Новые подходы к разработке и созданию компонентов гибридных искусственных систем // Интеллектуальные системы: коллективная монография. Вып. 4. – М.: Физматлит, 2010. – С. 143–163.Гладков Л.А. Решение задач и оптимизации решений на основе нечетких генетических алгоритмов и многоагентных подходов // Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2006. – № 8(63). – С. 83–88.Гладков Л.А. Решение задач и оптимизации решений на основе нечетких генетических алгоритмов и многоагентных подходов // Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2006. – № 8(63). – С. 83–88.Гладков Л.А., Гладкова Н.В. Особенности использования нечетких генетических алгоритмов для решения задач оптимизации и управления // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». – 2009. – № 4. – С. 130–136.Гладков Л.А., Гладкова Н.В. Особенности использования нечетких генетических алгоритмов для решения задач оптимизации и управления // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». – 2009. – № 4. – С. 130–136.Курейчик В.М., Курейчик В.В., Родзин С.И. Теория эволюционных вычислений. – М.: Физматлит, 2012.Курейчик В.М., Курейчик В.В., Родзин С.И. Теория эволюционных вычислений. – М.: Физматлит, 2012.Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. – М.: Финансы и статистика, 2004.Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. – М.: Финансы и статистика, 2004.Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009.Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009.Nelles O. FUREGA – fuzzy rule extraction by a genetic algorithm // Proceedings of the International Conference EUFIT’96. Vol. 1. – Aachen, Germany, 1996. – P. 489–493.Nelles O. FUREGA – fuzzy rule extraction by a genetic algorithm // Proceedings of the International Conference EUFIT’96. Vol. 1. – Aachen, Germany, 1996. – P. 489–493.Курейчик В.М., Писаренко В.И. Синергетика в образовании // Открытое образование. – 2010. – № 4. – С. 33–45.Курейчик В.М., Писаренко В.И. Синергетика в образовании // Открытое образование. – 2010. – № 4. – С. 33–45.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.