Развитие междисциплинарных научных методов управления знаниями
https://doi.org/10.21686/1818-4243-2014-3(104-25-30
- Р Р‡.МессенРТвЂВВВВВВВВжер
- РћРТвЂВВВВВВВВнокласснРСвЂВВВВВВВВРєРСвЂВВВВВВВВ
- LiveJournal
- Telegram
- ВКонтакте
- РЎРєРѕРїРСвЂВВВВВВВВровать ссылку
Полный текст:
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
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
ISSN 2079-5939 (Online)