Развитие междисциплинарных научных методов управления знаниями
https://doi.org/10.21686/1818-4243-2014-3(104-25-30
Аннотация
Статья посвящена актуальным вопросам построения и организации современных интеллектуальных информационных систем. Кратко рассмотрены некоторые проблемы использования в системах управления знаниями таких новых междисциплинарных научных направлений, как синергетика и искусственный интеллект. Приведен краткий анализ гибридных систем и технологий обработки знаний, основанных на сочетании нечеткой логики и методов генетического поиска. Рассмотрены преимущества и перспективы использования методов искусственного интеллекта и моделей многоагентных систем при построении систем управления знаниями.
Ключевые слова
системы управления знаниями,
междисциплинарный подход,
синергетика,
искусственный интеллект,
гибридные системы,
нечеткие генетические алгоритмы,
мультиагентные системы
При поддержке: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект №14-11-00242) в Южном федеральном университете
Список литературы
1. Гладков Л.А., Гладкова Н.В. Возможности управления знаниями на основе гибридных интеллектуальных методов // Открытое образование. – 2013. – № 6 (101). – С. 61–65.
2. Хакен Г. Тайны природы. Синергетика: учение о взаимодействии. – М.; Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2003.
3. Курейчик В.М., Писаренко В.И. Синергетический подход в инновационном образовании // Открытое образование. – 2007. – № 3. – С. 20–29.
4. Курейчик В.М., Писаренко В.И. Синергетика в образовании // Открытое образование. – 2010. – № 4. – С. 33–44.
5. Гладков Л.А., Гладкова Н.В. Новые подходы к построению систем анализа и извлечения знаний на основе гибридных методов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 7 (108). – С. 146–153.
6. 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.
7. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. – М.: Высшая школа, 1989.
8. Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. – М.: СИНТЕГ, 2000.
9. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007.
10. 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.
11. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. – М.: Финансы и статистика, 2004.
12. Гладков Л.А., Курейчик В.М., Курейчик В.В., Родзин С.И. Основы теории эволюционных вычислений. – Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ, 2011.
13. Herrera F., Lozano M. Fuzzy Adaptive Genetic Algorithms: design, taxonomy, and future directions // Soft Computing. – 2003. – № 7. – P. 545–562.
14. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. – М.: БИНОМ, Лаборатория знаний, 2009.
15. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. – М.: ИД «Вильямс», 2006.
16. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям. – М.: Эдиториал УРСС, 2002.
17. Тарасов В.Б., Голубин А.В. Эволюционное проектирование: на границе между проектированием и самоорганизацией // Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». – 2006. – № 8 (63). – С. 77–82.
18. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Биоинспирированные методы оптимизации. – М.: Физматлит, 2009.
Рецензия
Для цитирования:
Гладков Л.А., Гладкова Н.В. Развитие междисциплинарных научных методов управления знаниями. Открытое образование. 2014;(3(104):25-30. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2014-3(104-25-30
For citation:
Cladkov L.A., Gladkova N.V. POSSIBILITIES OF KNOWLEDGE MANAGEMENT ON THE BASIS OF MULTISUBJECT SCIENCE BASED METHODS. Open Education. 2014;(3(104):25-30. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/1818-4243-2014-3(104-25-30
Просмотров:
629
Послать статью по эл. почте 