Алгоритм создания информационной технологии определения типов мышления и ее роль в проектировании полиалгоритмических экспертных систем

Рассмотрены классическая технология разработки экспертных систем и необходимость перехода к новому классу систем искусственного интеллекта – полиалгоритмическим экспертным системам. Предложена технология проектирования таких систем с учетом типов мышления исследователей. Разработан алгоритм создания...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Управляющие системы и машины
Datum:	2015
Hauptverfasser:	Козловская, В.А., Котова, А.Б.
Format:	Artikel
Sprache:	Russisch
Veröffentlicht:	Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2015
Schlagworte:	Приложения. Опыт разработки и внедрения
Online Zugang:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/87182
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Алгоритм создания информационной технологии определения типов мышления и ее роль в проектировании полиалгоритмических экспертных систем / В.А. Козловская, А.Б. Котова // Управляющие системы и машины. — 2015. — № 1. — С. 73–79. — Бібліогр.: 17 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

_version_	1860267318936862720
author	Козловская, В.А. Котова, А.Б.
author_facet	Козловская, В.А. Котова, А.Б.
citation_txt	Алгоритм создания информационной технологии определения типов мышления и ее роль в проектировании полиалгоритмических экспертных систем / В.А. Козловская, А.Б. Котова // Управляющие системы и машины. — 2015. — № 1. — С. 73–79. — Бібліогр.: 17 назв. — рос.
collection	DSpace DC
container_title	Управляющие системы и машины
description	Рассмотрены классическая технология разработки экспертных систем и необходимость перехода к новому классу систем искусственного интеллекта – полиалгоритмическим экспертным системам. Предложена технология проектирования таких систем с учетом типов мышления исследователей. Разработан алгоритм создания информационной технологии определения типов мышления. The classical technology of expert system design and the necessity of the transition to a polyalgorithmic expert systems as a new class of artificial intelligence systems are considered. The design technology of such systems based on the types of thinking of researcher is proposed. The algorithm for the informational technology creation to detect the types of thinking is developed. Розглянуто класичну технологію розробки експертних систем та необхідність переходу до нового класу систем штучного інтелекту – поліалгоритмічних експертних систем. Запропоновано технологію проектування таких систем з урахуванням типів мислення дослідників. Розроблено алгоритм створення інформаційної технології визначення типів мислення.
first_indexed	2025-12-07T19:02:20Z
format	Article
fulltext	УСиМ, 2015, № 1 73 Приложения. Опыт разработки и внедрения УДК 004.891 В.А. Козловская, А.Б. Котова Алгоритм создания информационной технологии определения типов мышления и ее роль в проектировании полиалгоритмических экспертных систем Рассмотрены классическая технология разработки экспертных систем и необходимость перехода к новому классу систем ис- кусственного интеллекта – полиалгоритмическим экспертным системам. Предложена технология проектирования таких сис- тем с учетом типов мышления исследователей. Разработан алгоритм создания информационной технологии определения ти- пов мышления. The classical technology of expert system design and the necessity of the transition to a polyalgorithmic expert systems as a new class of artificial intelligence systems are considered. The design technology of such systems based on the types of thinking of researcher is proposed. The algorithm for the informational technology creation to detect the types of thinking is developed. Розглянуто класичну технологію розробки експертних систем та необхідність переходу до нового класу систем штучно- го інтелекту – поліалгоритмічних експертних систем. Запропоновано технологію проектування таких систем з ураху- ванням типів мислення дослідників. Розроблено алгоритм створення інформаційної технології визначення типів мис- лення. Введение. Использование современных инфор- мационных технологий становится критическим фактором развития большинства отраслей зна- ния и практической деятельности, поэтому раз- работка и внедрение информационных систем – одна из самых актуальных задач [1]. Говоря о важности информационных тех- нологий вообще, необходимо отметить ис- ключительную роль интеллектуальных ин- формационных технологий, представляющих собой одну из наиболее перспективных и бы- строразвивающихся научных и прикладных областей информатики. Эта область оказыва- ет существенное влияние на все научные и технологические направления, связанные с использованием компьютеров и уже сегодня дает обществу то, что оно ожидает от науки – практически значимые результаты, содейст- вующие кардинальным изменениям в сферах ее применения [2]. Одно из наиболее перспективных направле- ний в области искусственного интеллекта – это экспертные системы. Именно эти системы, бла- годаря ряду достоинств, создают реальные предпосылки для эффективной поддержки при- нятия решений специалистами. Области при- менения систем, основанных на знаниях экс- пертов, весьма разнообразны. Они могут быть использованы в сфере образования, промыш- ленности, экономической сфере, сфере здраво- охранения и др. В последнее десятилетие экспертные систе- мы как разновидность систем искусственного интеллекта получили широкое распростране- ние в медицине [3]. Информационная под- держка принятия решений при постановке ди- агноза – одно из приоритетных направлений и способствует повышению качества медицин- ского обслуживания. Скорость и корректность постановки диагноза в большинстве случаев определяет успех дальнейшего лечения паци- ента, поэтому разработка и внедрение инфор- мационных систем в область медицины – одна из наиболее существенных задач [4]. Постановка задачи Программное обеспечение экспертных ме- дицинских систем отражает алгоритм конечно- го результата консилиума специалистов. Од- нако процесс получения алгоритма постановки диагноза каждым участником консилиума ос- тается за кадром и не раскрывает алгоритмов мышления исследователей. Отсюда – необхо- 74 УСиМ, 2015, № 1 димость перехода к новому классу экспертных систем – полиалгоритмическим экспертным системам. Таким образом, цель статьи – рассмотре- ние классического подхода к технологии раз- работки экспертных систем и обоснование необходимости перехода к принципиально но- вому классу экспертных систем, учитываю- щих алгоритм мышления исследователя, за- висящий от его ведущего типа мышления, а также соответственно – анализ существующих подходов к типологизации мышления иссле- дователя и разработка алгоритма создания информационной технологии определения ти- пов мышления. Технология разработки экспертных систем Экспертные системы составляют одно из наиболее перспективных направлений в об- ласти искусственного интеллекта. Под экс- пертной системой (ЭС) будем понимать сис- тему, объединяющую возможности компью- тера со знаниями и опытом эксперта в такой форме, что система может предположить ра- зумный совет или осуществить разумное ре- шение поставленной задачи [5]. ЭС также должна пояснить ход своих рассуждений в понятной форме. В отличие от систем математического моде- лирования, ЭС моделирует не столько физиче- скую (или иную) природу определенной про- блемной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой проблемной области. Система не только про- водит вычислительные операции, но и форми- рует определенные соображения и выводы, при формировании которых система основывается на собственных знаниях [6]. Типовая структура экспертной системы пред- ставлена на рис. 1. Особенность экспертных систем – это их способность накапливать знания и опыт наибо- лее квалифицированных специалистов (экспер- тов) в узкой предметной области. Базируясь на этих знаниях, пользователи экспертных сис- тем, имеющие обычную квалификацию, могут решать различные задачи столь же эффектив- но, как если бы это сделали сами эксперты. Интерфейс пользователя Решатель Редактор базы знаний Подсистема объяснений База знаний Инженер или эксперт Пользователь Рис. 1 Такой эффект достигается благодаря тому, что экспертная система воспроизводит практически ту же схему рассуждений, которую обычно при- меняет эксперт при анализе любой проблемы. Тем самым экспертные системы позволяют ко- пировать и распространять знания, делая доступ- ным уникальный опыт высококвалифицирован- ных профессионалов широким кругам специа- листов. Профессиональный уровень пользовате- лей экспертных систем может быть различным. От вида деятельности пользователей зависят также функции, которыми наделяются создавае- мые для них экспертные системы, которые стро- ятся на основе [7]:  знаний, полученных от экспертов;  способа отображения в базе знаний;  методов использования баз знаний для ло- гического вывода. Технология разработки экспертных систем состоит из шести этапов [8]: идентификации, концептуализации, формализации, выполнения, тестирования, опытной эксплуатации (рис. 2). Идентификация Этап 1 Концептуализация Этап 2 Формализация Этап 3 Выполнение Этап 4 Тестирование Этап 5 Опытная эксплуатация Этап 6 Рис. 2 УСиМ, 2015, № 1 75 На этапе идентификации планируется про- цесс разработки прототипа системы [9]: опре- деляются источники знаний (книги, эксперты, методики), цели (распространение опыта, ав- томатизация рутинных операций), классы ре- шаемых задач и др. На этапе концептуализации проводится со- держательный анализ проблемной области, вы- являются используемые понятия и их взаимосвя- зи, определяются методы решения задач. Этап завершается созданием модели предметной об- ласти, включающей в себя основные концепты и отношения; определяются следующие особенно- сти задачи:  типы доступных данных;  исходные и выводимые данные, подзадачи общей задачи;  применяемые стратегии и гипотезы;  виды взаимосвязей между объектами пред- метной области, типы используемых отноше- ний;  процессы, применяемые в ходе решения;  знания, используемые при решении задачи;  типы ограничений на процедуры, приме- ненные в ходе решения;  знания, используемые для обоснования ре- шений. На этапе формализации выбираются инфор- мационные системы и определяются способы представления всех видов знаний, формализу- ются основные понятия, определяются спосо- бы интерпретации знаний, моделируется рабо- та системы, оценивается соответствие зафик- сированных понятий, методов решений и средств представления целям системы. На этапе выполнения осуществляется напол- нение экспертом базы знаний. Процесс при- обретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности экспер- та по решению реальных задач. Затем по резуль- татам тестирования и опытной эксплуатации создается конечный продукт, пригодный для промышленного использования. Разработка про- тотипа состоит в программировании его компо- нентов или в выборе их из известных инстру- ментальных средств и наполнении базы знаний. Таким образом, в классическом представле- нии технология создания экспертных систем состоит из шести этапов. Однако при создании медицинских экспертных систем как одной из разновидностей экспертных систем возникают определенные затруднения, вызванные специ- фикой врачебной деятельности. Связано это в первую очередь с тем, что врач является исследователем, его работа но- сит творческий характер, однако он несет пря- мую ответственность за результат своей дея- тельности. Принимая решение о диагнозе или лечении, он опирается на знания и опыт – свои собственные и авторитетных коллег [7]. Полиалгоритмические экспертные сис- темы как новый класс систем Медицинские экспертные системы позво- ляют специалисту не только проверить соб- ственные диагностические предположения, но и получить консультацию в трудных диагно- стических случаях [10]. Необходимость осознания процесса поста- новки диагноза выдвинула на первый план проблему алгоритмизации мышления врача при решении данной задачи. Именно алгоритмиза- ция этого процесса поднимает программное обеспечение на качественно новый уровень. Алгоритм постановки диагноза, основанный на рассуждениях экспертов, позволит поставить более точный диагноз даже при недостоверных данных. Таким образом, переход к полиалго- ритмическим экспертным системам – это пе- реход к новому классу интеллектуальных ин- формационных технологий. Полиалгоритмическая экспертная систе- ма – это компьютерная система, программ- ное обеспечение которой отражает алгоритм процесса постановки диагноза каждым уча- стником консилиума и зависит от типа его мышления [11]. Программное обеспечение таких систем должно предусматривать раз- нообразие алгоритмов постановки диагноза. Таким образом, полиалгоритмическая экс- пертная медицинская система выступает как своеобразный информационный компьютер- ный консилиум. 76 УСиМ, 2015, № 1 Существующие информационные техноло- гии, используемые в экспертных системах, мо- делируют определенные функции интеллекта че- ловека, например, функции долговременной па- мяти: запись, хранение и воспроизведение ин- формации. Интеллектуальные информационные технологии полиалгоритмических информаци- онных систем призваны моделировать сложный процесс мышления врача, зависящий от типа его мышления. Таким образом, возникает необходимость создания информационной технологии опре- деления типов мышления, результаты исполь- зования которой необходимо включить в клас- сическую технологию разработки экспертных систем для создания принципиально нового класса интеллектуальных информационных технологий – полиалгоритмических эксперт- ных систем (ЭС) (рис. 3). Идентификация Этап 1 Концептуализация Этап 2 Формализация Этап 3 Выполнение Этап 4 Тестирование Этап 5 Опытная эксплуатация Этап 6 Учет разнообразия алгоритмов мышления исслетователя в зависимости от ведущих типов мышления Рис. 3 Как видно из рисунка, при использовании классической технологии разработки эксперт- ных систем целесообразно учитывать разнооб- разие алгоритмов мышления исследователя на этапах концептуализации, формализации и со- блюдения технологии. Так, разработка информационной техноло- гии определения типов мышления представля- ет собой стратегическую задачу создания поли- алгоритмических экспертных систем, которые служат следующим шагом в оптимизации ком- пьютерной постановки диагноза. В этом слу- чае врач анализирует ситуацию не только на основе своих знаний и собственного алгоритма мышления, но может ознакомиться с анализом той же ситуации врачами с различными типа- ми мышления. Типологизация мышления исследователя как необходимый этап создания полиалго- ритмических экспертных систем Мышление – это одна из важнейших характе- ристик личности, это – процесс моделирования неслучайных отношений окружающего мира на основе аксиоматических положений [12]. Разнообразие типов мыслительных задач обу- славливает разнообразие не только механизмов и способов, но и типов мышления. В самом об- щем определении, тип мышления – это индиви- дуальный способ аналитико-синтетического пре- образования информации [13]. Зная свой тип мышления, можно прогнозировать успешность в конкретных видах профессиональной деятель- ности. Считается, однако, что существует столько типов мышления, сколько людей, что мышле- ние абсолютно индивидуально. Тем не менее, любое разнообразие можно классифицировать определенным образом, и такая классификация позволяет не только его упорядочить, но и на- иболее успешно использовать знания о типах мышления на практике. Типология мышления не отрицает существования бесконечного раз- нообразия личностей и типов мышления. Она позволяет выделить из этой бесконечности ти- пы, которые встречаются наиболее часто, вы- полняют наиболее ответственную роль в дея- тельности человека, определяют успех его дея- тельности [14]. Однако в чистом виде типы мышления встре- чаются крайне редко. Для многих профессий характерно сочетание разных типов мышления. Такое мышление принято называть синтети- ческим [15]. К проблеме типологизации мышления об- ращались многие исследователи. Среди них: А. Эйнштейн, К. Юнг, Р. Вудвортс, Г. Селье, Э. Кречмер, А. Шамис, Э. Грегорк и другие. УСиМ, 2015, № 1 77 Анализ существующих подходов к классифи- кации типов мышления позволил остановиться на классификации типов мышления, предложен- ной учеными Международного научно-учебного центра информационных технологий и систем [16]. Согласно данной классификации много- образие мышления исследователей можно ус- ловно разделить на семь типов: глобально-ас- социативный, абстрактно-ассоциативный, ас- социативно-синтетический, системно-ассоциа- тивный, ассоциативно-аналитический, систем- но-аналитический и конкретно-аналитический типы (таблица). Типы мышления Характеристика типа Глобально- ассоциативный Работает на уровне доминантной цели, ассо- циативно генерируя идеи и проблемы на уровне концептуальных представлений Абстрактно- ассоциативный Проявляется на уровне переменных доми- нантных целей, ассоциативно генерируя идеи, проблемы и постановки задач Ассоциативно- синтетический Способен генерировать новые ассоциации, выходящие за рамки целей, задач и способов их решения Системно- ассоциативный Способен конструировать ассоциации в пре- делах некоторых фиксированных доминант- ных целей, опираясь на связанную с ней сис- тему знаний Ассоциативно- аналитический Проводит логический анализ фактов, методов и моделей, конструирует ассоциации, направ- ленные на наилучшее ее решение в рамках избранной задачи Системно- аналитический Проявляет себя на уровне анализа и конст- руирования взаимосвязи как в пределах од- ной системы, так и при взаимодействии сис- тем, оформляя эти представления в виде за- конченной вербальной модели в рамках из- бранной проблемы или задачи Конкретно- аналитический Направлен, в основном, на выявление систе- мы конкретных фактов и их первичный ана- лиз, оперирует фактографическим отображе- нием действительности Разумеется, данная классификация типов мышления не охватывает всего многообразия мышления, а каждый исследователь может со- четать несколько типов мышления одновре- менно. Необходимо также отметить, что разработка теста для определения типов мышления крайне сложна, но необходима. Специфика составле- ния такого теста состоит в том, что формулиров- ка вопроса должна нести в себе возможность различных вариантов ответов согласно приве- денным семи типам мышления. Также при создании полиалгоритмических экспертных систем в виртуальный консилиум целесообразно включать специалистов с раз- личными типами мышления. В этом случае врач анализирует ситуацию не только на осно- ве своих знаний и собственного алгоритма мышления, но имеет возможность ознакомить- ся с анализом этой ситуации специалистами с различными типами мышления. Алгоритм создания информационной тех- нологии определения типов мышления Существуют разные методики определения типов мышления, однако немногие из них авто- матизированы, что приводит к большой потере времени при исследовании, обработке результа- тов и требуют постоянного участия исследова- теля. Поэтому возникает необходимость в соз- дании технологии, которая устраняла бы или минимизировала существующие недостатки и давала бы возможность:  типизировать мышление испытуемого без непосредственного участия психолога;  проводить исследование в условиях, ком- фортных для испытуемого;  охватывать большую аудиторию исследу- емых с целью получения и анализа данных;  автоматизированно обрабатывать резуль- таты;  в перспективе – рекомендовать выбор профессии, род деятельности и др. Таким образом, необходимо разработать ал- горитм создания информационной технологии определения типов мышления с учетом пере- численных требований. В первую очередь, должны выполняться общие требования к программному обеспе- чению, состоящие из трех уровней: бизнес- требований, требований пользователя, функ- циональных требований [17]. Система также должна быть реализована в рамках стандарта ISO/IEC 12207. Достоинства такой технологии: 78 УСиМ, 2015, № 1  возможность применения технологии на различных операционных системах, в том чис- ле системах, разработанных специально для мобильных устройств;  существенное снижение временных затрат на получение информации и обработку резуль- татов;  возможность применения технологии для проведения массовых социологических иссле- дований. Авторы предлагают алгоритм создания информационной технологии определения ти- пов мышления, состоящий из четырех этапов (рис. 4). Структуризация предметной области определения типов мышления Разработка методов определения типов мышления Разработка моделей данных и алгоритмов для реализации программного комплекса определения типов мышления Формирование и использование информационной технологии определения типов мышления Рис. 4 На первом этапе предполагается формали- зация и разработка информационно-струк- турного поля проблемы определения типов мышления. Затем необходимо провести от- бор методов и методик для формирования психодиагностического комплекса, с помо- щью которого будет проводиться определе- ние типов мышления испытуемых. На втором этапе необходимо разработать методы определения типов мышления. На данном этапе предполагается глубокое ана- литическое изучение существующих мето- дов. Далее необходимо разработать метод структуризации ответов испытуемых, кото- рый позволил бы формализовать их для ав- томатизированного анализа. На третьем этапе предусмотрена разработ- ка программных механизмов, даталогических моделей и алгоритмов на основе сформиро- ванного комплекса и разработанных методов определения типов мышления. На четвертом этапе предполагается раз- работка программных средств и формирова- ние комплексной информационной техноло- гии. Для этого необходимо программно реа- лизовать разработанные на предыдущем эта- пе алгоритмы и пройти верификацию разра- ботанного программного комплекса. После этого можно окончательно сформировать ин- формационную технологию определения ти- пов мышления и апробировать ее на реаль- ных задачах, решение которых покажет ее эффективность, а также позволит очертить спектр новых задач, которые могут быть ре- шены ее средствами. Таким образом, разработка информацион- ной технологии классификации типов мыш- ления исследователей – это стратегическая задача создания полиалгоритмических экс- пертных систем, которые будут следующим шагом в оптимизации компьютерной поста- новки диагноза. Заключение. В ходе анализа существую- щей технологии разработки экспертных сис- тем и с учетом специфики медицинских экс- пертных систем предложена технология про- ектирования полиалгоритмических эксперт- ных систем с учетом типов мышления иссле- дователей. Решение задачи разработки алгоритма соз- дания информационной технологии определе- ния типов мышления позволит получить раз- нообразие алгоритмов мышления врача в зави- симости от решения конкретной медицинской задачи и заложить это разнообразие в банк знаний полиалгоритмических экспертных сис- тем – своего рода информационный компью- терный консилиум. Следует также отметить, что предложенная технология будет эффективна не только при создании медицинских экспертных систем, а и при создании экспертных систем в управле- нии, экономике, образовании и пр. Более того, разработанную технологию целесообразно бу- дет применять при приеме на работу, при про- УСиМ, 2015, № 1 79 ведении профориентационной работы в сред- ней школе, при выборе дальнейшей деятельно- сти старшеклассников. 1. Жарко В.И. Здоровье и инновации // Вопросы ор- ганизации и информатизации здравоохранения. – 2007. – № 4. – С. 3–8. 2. Котова А.Б., Козловская В.А. Информационные тех- нологии в биологии и медицине: сущность и необхо- димость / Матеріали щорічної наук.-техн. шк.-сем., ФМШ Жукин, 19–22 черв. 2012 р.: МННЦІТ та С НАН та МОН України, К., 2012. 3. Компьютерные медицинские экспертные системы как средство повышения эффективности диагно- стики и лечения / В.П. Булыгин, В.И. Шумский, Л.М. Портной и др. // Альманах клинической меди- цины. – 1999. – Т. 2. – С. 366–376. 4. Козловская В.А., Котова А.Б. Алгоритмизация мыш- ления исследователя как необходимый этап созда- ния полиалгоритмических экспертных систем // Системный анализ и информационные технологии: Материалы 16-й Междунар. науч.-техн. конф. SAIT 2014, Киев, 26–30 мая 2014 г. – К.: УНК «ИПСА» НТУУ «КПИ», 2014. – 222 с. 5. Нейлор К. Как построить свою экспертную систе- му. – М.: Энергоатомиздат, 1991. – 286 с. 6. Джексон П. Введение в экспертные системы. – М.: Вильямс, 2001. – 624 с. 7. Гельман В.Я. Медицинская информатика: Практи- кум. – СПб.: Питер, 2002. – 480 с. 8. Бердышев А.С., Калиева К.А., Кантуреева М.А. О методологии проектирования экспертных систем // Проблемы информатики. – Новосибирск: Сибирск. научн. изд-во, 2013. – № 1. – С. 56–62. 9. Девятков В.В. Системы искусственного интеллек- та: Учеб. пособие / Под ред. И.Б. Федорова. – М.: Изд-во МГТУ, 2001. – 352 с. 10. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллекту- альные информационные системы. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 424 с. 11. Биоэкомедицина. Единое информационное про- странство / В.И. Гриценко, М.И. Вовк, А.Б. Котова и др. – К.: Наук. думка, 2001. – 318 с. 12. Глоссарий психологических терминов / Под ред. Н. Губина. – М.: Наука, 1999. – 512 с. 13. Ганзен В.А., Малышев К.Б., Огинец Л.В. Профиль мышления: практикум по психологии профессио- нальной деятельности. Ч. 2. – СПб.: СПбГУ, 1999. – 72 с. 14. Макаренко О.Г., Лазарев В.Н. Креативный ме- неджмент: Учеб. пособие. – Ульяновск: УлГТУ, 2011. – 154 с. 15. Рыбников О.Н. Психофизиология профессиональ- ной деятельности: Учебник. – М.: Академия, 2010. – 318 с. 16. Гриценко В.И., Вовк М.И., Котова А.Б. Типы ин- теллекта в моделировании наук о здоровье // Ки- бернетика и вычислительная техника. – 2000. – № 127. – С. 37–40. 17. Лаврищева Е.М., Петрухин В.А. Методы и средства инженерии программного обеспечения: Учеб. по- собие. – М.: МФТИ, 2007. – 416 с. Поступила 15.12.2014 E-mail: dep150@ukr.net, viktori_7@mail.ru © В.А. Козловская, А.Б. Котова, 2015 
id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-87182
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn	0130-5395
language	Russian
last_indexed	2025-12-07T19:02:20Z
publishDate	2015
publisher	Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
record_format	dspace
spelling	Козловская, В.А. Котова, А.Б. 2015-10-14T08:24:37Z 2015-10-14T08:24:37Z 2015 Алгоритм создания информационной технологии определения типов мышления и ее роль в проектировании полиалгоритмических экспертных систем / В.А. Козловская, А.Б. Котова // Управляющие системы и машины. — 2015. — № 1. — С. 73–79. — Бібліогр.: 17 назв. — рос. 0130-5395 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/87182 004.891 Рассмотрены классическая технология разработки экспертных систем и необходимость перехода к новому классу систем искусственного интеллекта – полиалгоритмическим экспертным системам. Предложена технология проектирования таких систем с учетом типов мышления исследователей. Разработан алгоритм создания информационной технологии определения типов мышления. The classical technology of expert system design and the necessity of the transition to a polyalgorithmic expert systems as a new class of artificial intelligence systems are considered. The design technology of such systems based on the types of thinking of researcher is proposed. The algorithm for the informational technology creation to detect the types of thinking is developed. Розглянуто класичну технологію розробки експертних систем та необхідність переходу до нового класу систем штучного інтелекту – поліалгоритмічних експертних систем. Запропоновано технологію проектування таких систем з урахуванням типів мислення дослідників. Розроблено алгоритм створення інформаційної технології визначення типів мислення. ru Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України Управляющие системы и машины Приложения. Опыт разработки и внедрения Алгоритм создания информационной технологии определения типов мышления и ее роль в проектировании полиалгоритмических экспертных систем The Algorithm Design for Information Technology of Detecting Types of Thinking and Its Role in the Polyalgorithmic Expert Systems Design Article published earlier
spellingShingle	Алгоритм создания информационной технологии определения типов мышления и ее роль в проектировании полиалгоритмических экспертных систем Козловская, В.А. Котова, А.Б. Приложения. Опыт разработки и внедрения
title	Алгоритм создания информационной технологии определения типов мышления и ее роль в проектировании полиалгоритмических экспертных систем
title_alt	The Algorithm Design for Information Technology of Detecting Types of Thinking and Its Role in the Polyalgorithmic Expert Systems Design
title_full	Алгоритм создания информационной технологии определения типов мышления и ее роль в проектировании полиалгоритмических экспертных систем
title_fullStr	Алгоритм создания информационной технологии определения типов мышления и ее роль в проектировании полиалгоритмических экспертных систем
title_full_unstemmed	Алгоритм создания информационной технологии определения типов мышления и ее роль в проектировании полиалгоритмических экспертных систем
title_short	Алгоритм создания информационной технологии определения типов мышления и ее роль в проектировании полиалгоритмических экспертных систем
title_sort	алгоритм создания информационной технологии определения типов мышления и ее роль в проектировании полиалгоритмических экспертных систем
topic	Приложения. Опыт разработки и внедрения
topic_facet	Приложения. Опыт разработки и внедрения
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/87182
work_keys_str_mv	AT kozlovskaâva algoritmsozdaniâinformacionnoitehnologiiopredeleniâtipovmyšleniâieerolʹvproektirovaniipolialgoritmičeskihékspertnyhsistem AT kotovaab algoritmsozdaniâinformacionnoitehnologiiopredeleniâtipovmyšleniâieerolʹvproektirovaniipolialgoritmičeskihékspertnyhsistem AT kozlovskaâva thealgorithmdesignforinformationtechnologyofdetectingtypesofthinkinganditsroleinthepolyalgorithmicexpertsystemsdesign AT kotovaab thealgorithmdesignforinformationtechnologyofdetectingtypesofthinkinganditsroleinthepolyalgorithmicexpertsystemsdesign

Алгоритм создания информационной технологии определения типов мышления и ее роль в проектировании полиалгоритмических экспертных систем

Institution

Ähnliche Einträge