Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!
Sesja wygasła!
Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: rule-based knowledge

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Knowledge discovery in data in construction projects

Szelka J., Wrona Z.

Archives of Civil Engineering

2016

Vol. 62, nr 2

217--228

Decision-making processes, including the ones related to ill-structured problems, are of considerable significance in the area of construction projects. Computer-aided inference under such conditions requires the employment of specific methods and tools (non-algorithmic ones), the best recognized and successfully used in practice represented by expert systems. The knowledge indispensable for such systems to perform inference is most frequently acquired directly from experts (through a dialogue: a domain expert - a knowledge engineer) and from various source documents. Little is known, however, about the possibility of automating knowledge acquisition in this area and as a result, in practice it is scarcely ever used. lt has to be noted that in numerous areas of management more and more attention is paid to the issue of acquiring knowledge from available data. What is known and successfully employed in the practice of aiding the decision-making is the different methods and tools. The paper attempts to select methods for knowledge discovery in data and presents possible ways of representing the acquired knowledge as well as sample tools (including programming ones), allowing for the use of this knowledge in the area under consideration.

Problemy decyzyjne w obszarze przedsięwzięć budowlanych charakteryzują się w wielu przypadkach słabym poziomem ustrukturyzowania. W procesie wnioskowania stosuje się wówczas często metody heurystyczne. Wśród nich szczególne znaczenie należy przypisać wnioskowaniu eksperckiemu. Informatyczne wspomaganie tych przedsięwzięć jest realizowane przy użyciu systemów ekspertowych. Jednym z ważniejszych czynników warunkujących skuteczność wnioskowania jest jakość wiedzy, wykorzystywanej do wypracowania decyzji. Przedsięwzięcie pozyskiwania wiedzy od ekspertów dziedzinowych zaliczane jest do najbardziej pracochłonnych i kosztownych etapów tworzenia bazy wiedzy. Znaczny poziom złożoności procesów związanych z akwizycją wiedzy eksperckiej w obszarze przedsięwzięć budowlanych, jej czasochłonność i duże koszty stały się przesłanką do poszukiwania innych możliwości w zakresie pozyskiwania wiedzy (w tym – automatyzacji pozyskiwania wiedzy).

Metoda opisu brył przestrzennych z użyciem regułowej reprezentacji wiedzy

Turek M.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

2006

T. 10, z. 3

571-578

Artykuł prezentuje metodę przetwarzania obiektów z przestrzeni trójwymiarowej z wykorzystaniem, jako formy pośredniej struktur analogicznych do wiedzy bazującej na regułach. Zakodowanie niezbędnych do analizy brył informacji w takim formacie umożliwi redukcję ilości danych podlegających dalszej obróbce. Zaproponowana zostanie transformata, która będzie w stanie przeprowadzić zadaną bryłę (siatkę 3D) w opisywany zbiór reguł. Generalnie rzecz ujmując projektowana notacja ma na celu wychwycenie specjalnie wyselekcjonowanych punktów kluczowych każdej bryły oraz relacji między tymi punktami. Umożliwi to uproszczoną i szybką analizę brył w niektórych kierunkach, takich jak gabaryty bryły, czy selekcja komponentów, na które można ją naturalnie podzielić. Wynik analizy zawierał będzie informacje, mogące służyć do rozpoznawania bryły, obudowywania jej inną siatką (np. obrazującą tkaninę), czy szybkiej redukcji fragmentów bryły istotnej przykładowo przy renderowaniu w sporej odległości od obserwatora (z utratą detali).

The article will discuss how to alternatively represent reduced information about 3D polygon meshes. It will propose a transformation able to convert provided 3D mesh into especially designed knowledge format. That format could be described as similar to a rule-based data. Each knowledge base will concentrate knowledge rules - with terms and conclusion specified. Each term will correspond to a point inside 3D mesh - considered by the transformation as important one. As the knowledge base is established a further part of analysis could be made. That part will just use achieved knowledge base as the only data source - providing information about mesh object dimensions, fragmentation or mesh simplification (alternate to mesh polygon reduction technique). The knowledge base can be easily stored, processed quickly, merged or manually edited - mostly because it is much smaller and perspicuous than a corresponding 3D mesh object.