Do you want to publish a course? Click here

A Model for Representing Knowledge and Inference in Artificial Intelligence Systems

نموذج لتمثيل المعرفـة و الاستـدلال في نظم الذكاء الصنعي

5321   4   131   0 ( 0 )
 Publication date 2003
and research's language is العربية
 Created by Shamra Editor




Ask ChatGPT about the research

In Artificial Intelligence field, Knowledge Engineering phase is considered the most crucial phase of the development life cycle of the Knowledge Base Systems [1]. In fact, Formal Logic in general and Modus Ponens specifically has been the dominant tools for structuring this knowledge [3]. This led for forming a gap between the knowledge area and the information area, which depends structurally on the Set Theory in general and on the Relational Algebra in particular [1]. Thus, trying to introduce a bridge to pass this gap in structuring and treating knowledge, we have conducted a new knowledge representation model that depends structurally on (Classical and Fuzzy) Set Theory. Then we used it as the base for conducting an inference model that attempt, using a set of algebraic operations and by going through a series of stages, to reach a solution of the problem under study, in a manner very close to the one that humans usually use in treating their knowledge, taking into consideration the speed and accuracy as much as the problem allows.


Artificial intelligence review:
Research summary
في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتبر مرحلة هندسة المعرفة من أهم المراحل في دورة حياة تطوير نظم القواعد المعرفية. لقد كانت المنطق الرسمي، وخاصة Modus Ponens، الأدوات السائدة في هيكلة هذه المعرفة، مما أدى إلى وجود فجوة بين مجال المعرفة ومجال المعلومات الذي يعتمد على نظرية المجموعات والجبر العلائقي. لذلك، تم تقديم نموذج جديد لتمثيل المعرفة يعتمد على نظرية المجموعات الكلاسيكية والمبهمة، واستخدامه كأساس لنموذج استدلالي. يهدف هذا النموذج إلى الوصول إلى حل للمشكلة المدروسة باستخدام مجموعة من العمليات الجبرية وبطريقة مشابهة للطريقة التي يستخدمها البشر في معالجة المعرفة، مع مراعاة السرعة والدقة بقدر ما تسمح المشكلة.
Critical review
دراسة نقدية: على الرغم من أن البحث يقدم نموذجًا جديدًا ومبتكرًا لتمثيل المعرفة والاستدلال في نظم الذكاء الاصطناعي، إلا أنه يفتقر إلى تطبيقات عملية واضحة يمكن من خلالها تقييم فعالية النموذج المقترح. كما أن الاعتماد على نظرية المجموعات المبهمة قد يزيد من تعقيد النموذج ويجعل من الصعب تنفيذه في بيئات حقيقية. كان من الأفضل تضمين أمثلة تطبيقية أو دراسات حالة لتوضيح كيفية استخدام النموذج في حل مشكلات فعلية.
Questions related to the research
  1. ما هي الأدوات السائدة في هيكلة المعرفة في نظم القواعد المعرفية؟

    الأدوات السائدة هي المنطق الرسمي وخاصة Modus Ponens.

  2. ما هي الفجوة التي يحاول البحث سدها؟

    يحاول البحث سد الفجوة بين مجال المعرفة ومجال المعلومات الذي يعتمد على نظرية المجموعات والجبر العلائقي.

  3. ما هو الأساس الذي يعتمد عليه النموذج الجديد لتمثيل المعرفة؟

    يعتمد النموذج الجديد على نظرية المجموعات الكلاسيكية والمبهمة.

  4. ما هي الأهداف الرئيسية للنموذج الاستدلالي المقترح؟

    يهدف النموذج إلى الوصول إلى حل للمشكلة المدروسة باستخدام مجموعة من العمليات الجبرية وبطريقة مشابهة للطريقة التي يستخدمها البشر في معالجة المعرفة، مع مراعاة السرعة والدقة.


References used
Jackson, P.. (1999) Introduction to Expert Systems , England: Addison Wesley
Leondes, T., (1999) Fuzzy Logic and Expert Systems Applications , London: Academic Press
Durkin, J., (1994) Expert Systems: Design and Development , New York : Macmillan
rate research

Read More

Through our research we develop an Expert System called Transformer Fault Detection and abbreviation Exformer, to help engineers and technical's in detecting and diagnosis of oiled power transformer faults before it going out of service. We also u se Fuzzy Logic in ambiguous data cases about gas ratios in transformer oil, which require use of fuzzy rules in knowledge base of expert system. We also discuss basis of using Artificial Neural Networks and choose number of layers, number of neurons and suitable neural network for power transformers faults analysis and compare.
The entry of computer to many areas, such as medical field, led to develop new technique that has led to the prosperity of these areas, and helped doctors to detect and diagnose diseases accurately and credibility, where the experience of the docto r in addition to the accuracy of computer lead to access to the credibility of high patient and save human lives. A new approach for cardiac diseases detection and classification in ECG signals images is proposed using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ANFIS. The proposed approach is applied on database containing (147) ECG images, each of them accompanied with its medical report. The medical reports were used to validate the detection and classification. The proposed method achieved a relatively high accuracy (97%) in detection and classification processes. The proposed approach is developed using MATLAB, and based on its libraries, image processing, neural network and fuzzy logic.
المسؤولية الجنائية للذكاء الاصطناعي تتمثل أهمية هذه الدراسة في أهمية موضوعها الجديد والحيوي، وهو المسؤولية الجنائية الناتجة عن أخطاء الذكاء الاصطناعي في التشريع الإماراتي "دراسة مقارنة"، فعلى امتداد الخمسين سنة الماضية تضافرت الجهود العالمية في عدد من الميادين، كالفلسفة والقانون وعلم النفس وعلم المنطق والرياضيات، وعلم الأحياء وغيرها من العلوم، ومنذ سنوات بدأت هذه الجهود تحصد من ثمارها وظهرت إلى الوجود تطبيقات مذهلة للذكاء الاصطناعي، وهذا ما دفع دولة الإمارات العربية المتحدة لاستحداث وزارة للذكاء الاصطناعي وعلوم المستقبل، فهذه الخطوة تُضاف إلى سجل الإمارات الحافل بكل ما هو جديد في الثقافة والعلوم وغيرها من المجالات، فالإمارات سبّاقة في البحث وجلب أي أفكار جديدة أو عالمية وتطبيقها، والهدف من ذلك هو الارتقاء بالعمل الإداري. لأن اعتماد الإدارة على الذكاء الاصطناعي يساعدها على التكيف مع التغيرات المتلاحقة، ويساعدها أيضاً على مواجهة التحديات المتعددة والمختلفة، وبالتالي تحقيق الميزة التنافسية التي تسعى الإدارة إلى تحقيقها.
The word "massive data" spread in 2017 and became the most common in the industry of advanced technology, it uses automated learning that allows computers to analyze past data and predict future data widely in familiar places. Non-automated learning professionals can use it too. To study the analytical method of statistical Automatic learning, it is necessary to identify the concept of artificial intelligence and its main classification and analytical techniques included and represent in automatic learning and deep learning. Automatic learning has developed thanks to some breakthroughs in artificial intelligence. It is an awareness of the efficient teaching of computers in addition to the invention of the Internet. Neural networks have an important role to play in teaching computers, such as humans, where they use data they can access to make decisions. There are many algorithms for learning about automatic learning. In our study, we demonstrate the methods and applications of automated statistical analysis, such as regression analysis, decision tree, middle method k and association analysis.
This study aims to identify the concept of Knowledge management as considering it as one of the new management theory that many organization trying to apply it useful of his advantage, also the aim was to identify the Knowledge procedures and cause s of return of libraries and information system to Knowledge management, in addition to identify requester of Knowledge management application in the libraries. The research design was the theory deism as most appropriate for this study. The results of this research show that there was no significant different between libraries duties, information systems, and Knowledge management procedures, also that the most important requisites of Knowledge management application in libraries was existing of three elements which are: organizational culture, organizational knowledge, knowledge management technology.
comments
Fetching comments Fetching comments
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا