Модель интеллектуального агента для анализа опыта удалённых сотрудников

В статье рассматривается модель интеллектуального агента для анализа опыта исполнителей в условиях удалённого сотрудничества с использованием нечёткой классификации. На основе экспертных оценок формализованы нечёткие переменные и разработан алгоритм классификации. Разработаны структура и состав б...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Искусственный интеллект
Дата:2014
Автор: Темник, К.В.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2014
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85282
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Модель интеллектуального агента для анализа опыта удалённых сотрудников / К.В. Темник // Искусственный интеллект. — 2014. — № 1. — С. 179–186. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:В статье рассматривается модель интеллектуального агента для анализа опыта исполнителей в условиях удалённого сотрудничества с использованием нечёткой классификации. На основе экспертных оценок формализованы нечёткие переменные и разработан алгоритм классификации. Разработаны структура и состав базы знаний соответствующего интеллектуального агента. В статті розглянуто модель інтелектуального агента для аналізу досвіду виконавців в умовах віддаленого співробітництва з використанням нечіткої класифікації. На основі експертних оцінок формалізовано нечіткі змінні і розроблено алгоритм класифікації. Розроблено структуру та склад бази знань відповідного інтелектуального агента. The intellectual agent model for the performers experience analysis in the remote employment conditions with usage of fuzzy classification is considered in this article. On the basis of expert estimates fuzzy variables are formalized and the classification algorithm is developed. The structure and composition of the corresponding intellectual agent knowledge base are developed.
ISSN:1561-5359