Об интеллектуальном анализе данных
Понятие процесса КДД (knowledge discovery in databases - обнаружение знаний в базах данных) и его основные этапы. Анализ данных как инструмент искусственного интеллекта, перспективы его развития. Технология КДД в медико-биологических исследованиях.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 17.10.2014 |
| Размер файла | 45,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Анализ данных является необходимым этапом любой познавательной деятельности в сферах науки, управления, медицины и юридической деятельности. В силу этого отображение познавательной деятельности в ИС, использующей БФ со сложно структурированными объектами, является постоянной потребностью компьютерной науки, которая адекватно характеризуется схемой эволюционной эпистемологии P(j)1> TT> EE> P(j)2, где P(j)1 и P(j)2 - исходная и новая проблемы относительно предметной области W.
Автор выражает глубокую благодарность Д.В. Виноградову и М.А. Михеенковой за ценные замечания.
Литература
[1]. Fayyad U.M., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P., and Uthurusamy R. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, The AAAI Press, 1996.
[2] Финн В.К. Об особенностях ДСМ-метода как средства интеллектуального анализа данных, НТИ, сер.2, №5, 2001, с. 1-4.
[3] Финн В.К. Искусственный интеллект: Идейная база и основной продукт, 9-ая национальная конференция по искусственному интеллекту, Труды конференции, Т.1, М., Физматлит, 2004, с.11-20.
[4] Гаек П., Гавранек Т., Автоматическое образование гипотез. М.: Наука, 1984.
[5] Josephson J.R., Josephson S.G. (Eds.) Abductive Inference: Computation, Philosophi, Technology. New York: Cambridge University Press, 1994.
[6] Jain S., Osherson D., Royer J.S., Sharma A. Systems That Learn. An Introduction to Learning Theory, second edition. The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, London, England, 1999.
[7] Кузнецов С.О. Методы теории решеток и анализа формальных понятий в машинном обучении. Настоящий номер журнала «Новости искусственного интеллекта».
[8] Финн В.К. Синтез познавательных процедур и проблема индукции. НТИ, сер.2, № 1-2, 1999, с. 8-44.
[9] Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Питер-Пресс, 2000.
[10] Nilsson N.J. Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann Publishers, Inc., San Francisco, California, 1998.
[11] Финн В.К. Правдоподобные рассуждения в интеллектуальных системах типа ДСМ. Итоги науки и техники. Информатика, Т.15, М.: 1991, с. 54-101.
[12] Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика. М.: Наука, главная редакция физико-математической литературы, 1986.
[13] Antoniou G. Nonmonotonic reasoning. MIT Press, 1997.
[14] Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская А.А., Фомина М.В. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. М.: Физматлит, 2004.
[15] Аншаков О.М. Обобщенные кванторы, определяемые с помощью шаблонов. Ч.I. НТИ, сер.2, № 11, 2000, с. 5-17.
[16] Аншаков О.М. Обобщенные кванторы, определяемые с помощью шаблонов. Ч. II. НТИ, сер. 2, № 5, 2001, с. 35-48.
[17] Тарский А. Понятие истины в языках дедуктивных наук. Философия и логика Львовско-Варшавской школы. М.: РОССПЭН, 1999, с. 19-155.
[18] Поппер К.Р. Объективное знание. Эволюционный подход. М.: УРСС, 2002.
[19] Аншаков О.М., Скворцов Д.П., Финн В.К. Логические средства экспертных систем типа ДСМ. Семиотика и информатика. Выпуск 28, М.: 1986, с. 65-101.
[20] Гемпель К.Г. Логика объяснения. Дом интеллектуальной книги, М.: 1998.
[21] Эволюционная эпистемология и логика социальных наук. Карл Поппер и его критики. Эдиториал УРСС. М.: 2000.
[22] Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика. Мир, М.: 1998.
[23] Дюк В.А. Технологии Data Mining в медико-биологических исследованиях. Настоящий номер журнала «Новости искусственного интеллекта».
[24] Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах. Питер, Санкт-Петербург, 1997.
[25] Simon H.A. Machine Discovery. Foundations of Science, vol. 1, №2, 1995/96, pp. 171-200.
[26] Флетчер Р., Флетчер С., Вагнер Э. Клиническая эпидемиология. Основы доказательной медицины. Медиа Сфера, М.: 2004.
[27] Пфанцагль И. Теория измерений. М.: Мир, 1976.
[28] Реброва О. Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. Медиа Сфера, М.: 2002.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Общая характеристика экспертных программ как систем искусственного интеллекта. Описание реализации в реляционной системе управления базами данных. Рассмотрение особенностей интеграции объектных таблиц принятия решения в проект по распознаванию символов.
дипломная работа [662,5 K], добавлен 20.07.2015Эволюция концепций баз данных. Требования, которым должна удовлетворять организация базы данных. Модели представления данных. Язык SQL как стандартный язык баз данных. Архитектуры баз данных. Среда Delphi как средство для разработки СУБД.
дипломная работа [278,9 K], добавлен 26.11.2004Общая характеристика дисциплины "Основы искусственного интеллекта". Ее предмет, цели и задачи. Особенности и расшифровка ряда понятийных терминов, характеризующих сущность кибернетики. Методы и алгоритмы анализа данных для получения знаний и обучения.
презентация [10,9 K], добавлен 03.01.2014Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.
курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017Модели информационного процесса обработки данных. Классификация баз данных. Сеть архитектуры и технология клиент-сервер. Создание запросов к реляционным базам данных на SQL. Работа с электронными таблицами MS Excel: форматирование данных, вычисления.
контрольная работа [17,8 K], добавлен 17.01.2010Фрагментарная обработка больших объектов в мультимедийных базах данных (прямой доступ к отдельным фрагментам хранимого объекта). Двухуровневое разбиение полей большого размера. Древовидное представление данных. Части объекта, определяемые поддеревом.
презентация [93,4 K], добавлен 11.10.2013Типы изображений (черно-белые, полутоновые, цветные) и их форматы. Устройства, создающие цифровые изображения, и их параметры. Применение и характеристики методов сжатия изображений. Поиск по содержимому в базах данных изображений. Структуры баз данных.
презентация [360,4 K], добавлен 11.10.2013Понятие и структура реляционной базы данных, ее основные элементы и их взаимодействие. Методика и основные этапы создания базы данных, ее назначение и сферы применения. Правила ввода данных в таблицы. Создание запроса к базе данных, отчетов и диаграмм.
учебное пособие [3,6 M], добавлен 19.12.2009Рассмотрение проблемы обеспечения санкционированности использования информации в базах данных (защита данных от нежелательной модификации, уничтожения, заражения программами-вирусами) и юридического регулирования безопасности на примере СУБД Ms SQL.
курсовая работа [50,4 K], добавлен 30.03.2010Понятие базы данных, модели данных. Классификация баз данных. Системы управления базами данных. Этапы, подходы к проектированию базы данных. Разработка базы данных, которая позволит автоматизировать ведение документации, необходимой для деятельности ДЮСШ.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 04.06.2015Перспективные направления анализа данных: анализ текстовой информации, интеллектуальный анализ данных. Анализ структурированной информации, хранящейся в базах данных. Процесс анализа текстовых документов. Особенности предварительной обработки данных.
реферат [443,2 K], добавлен 13.02.2014Сущность и функциональные особенности баз данных, их классификация и типы, внутренняя структура и элементы. Модели данных, хранящихся в базах: иерархическая, сетевая, реляционная, многомерная, объектно-ориентированная. Виды запросов и типы таблиц.
дипломная работа [66,7 K], добавлен 06.01.2014Построение инфологической концептуальной модели предметной области. Структура базы данных Microsoft Office Access. Формы, запросы и отчеты. Создание форм, запросов и отчетов в базах данных. Схема данных физической и логической сущности в Erwin 4.0.
курсовая работа [5,1 M], добавлен 13.12.2011Тенденция развития систем управления базами данных. Иерархические и сетевые модели СУБД. Основные требования к распределенной базе данных. Обработка распределенных запросов, межоперабельность. Технология тиражирования данных и многозвенная архитектура.
реферат [118,3 K], добавлен 29.11.2010Понятие реляционной модели данных, целостность ее сущности и ссылок. Основные этапы создания базы данных, связывание таблиц на схеме данных. Проектирование базы данных книжного каталога "Books" с помощью СУБД Microsoft Access и языка запросов SQL.
курсовая работа [838,9 K], добавлен 25.11.2010Базы данных и системы управления ими: внутренняя структура и взаимосвязь компонентов, принципы работы и направления использования, оценка возможностей и функциональность. Характеристика MS Access. Подключение приложения к базе данных "Поликлиника".
курсовая работа [1004,7 K], добавлен 14.01.2015Понятия о базах данных и системах управления ими, классификация и типы, инфологическая моль, принципы и основные этапы проектирования. Построение автоматизированной информационной системы. Среда разработки и краткая характеристика используемых кодов.
курсовая работа [594,2 K], добавлен 12.09.2014Основные виды баз данных. Система управления базами данных. Анализ деятельности и информации, обрабатываемой в поликлинике. Состав таблиц в базе данных и их взаимосвязи. Методика наполнения базы данных информацией. Алгоритм создания базы данных.
курсовая работа [3,1 M], добавлен 17.12.2014Понятие базы данных, ее архитектура. Классификация баз данных. Основные модели данных. Примеры структурированных и неструктурированных данных. Достоинства и недостатки архитектуры файл-сервер. Иерархическая модель данных. Виды индексов, нормализация.
презентация [1,4 M], добавлен 06.08.2014Логическая организация данных, файловая модель. Сетевые, иерархические и реляционные модели данных. Системы управления базами данных, их определения и основные понятия. История, тенденции развития, классификация СУБД, свойства и технология использования.
дипломная работа [51,3 K], добавлен 26.07.2009
