Ученые ЮФУ предложили новые методы извлечения знаний для интеллектуальных систем

Проблема извлечения знаний в теории искусственного интеллекта играет чрезвычайно важную роль
18.03.2019

Проблема извлечения знаний в теории искусственного интеллекта играет чрезвычайно важную роль и до сих пор считается нерешенной проблемой, поскольку до настоящего времени учеными не предложены сколько-нибудь приемлемые способы автоматизации этого процесса. В этом контексте научные разработки коллектива ученых ЮФУ под руководством заведующего кафедрой информационно-аналитических систем безопасности, профессора Александра Целых носят прорывной характер.

Очередная публикация ученых Южного федерального университета в журнале Physica A: Statistical Mechanics and its Applications (Q2, Elsevier, 2019) продолжила серию статей, вызвавших резонанс у мировой научной общественности. Ранее публикации наших ученых разместили ведущие научные журналы International Journal of Automation and Computing (Q2, Springer, 2019); Expert Systems (Q2, Wiley, 2018); Advances in Electrical and ElectronicEngineering (Q2, AEEE, 2017).

Суть и инновационный характер разработок исследователей из Таганрога состоит в том, что предложенные ими алгоритмы помогают не только извлекать знания, имеющиеся у экспертов (knowledge acquisition), что является достаточно известной и широко обсуждаемой научной проблемой, но также позволяют обнаруживать скрытые знания которые эксперты не могут представить и сформулировать сами в явном виде (tacit knowledge discovery). Обнаружение скрытых знаний является результатом применения алгоритмических процедур, основанных на максимизации передачи влияния в когнитивных графовых моделях и нахождении влиятельных факторов системы как наиболее эффективных точек приложения управляющих воздействий.

С математической точки зрения, задача нахождения эффективных управлений решается как оптимизационная задача, основанная на максимизации отношения квадратов норм вектора накопленного роста приращений показателей вершин графа и вектора внешних воздействий. Для решения оптимизационной задачи используются метод множителей Лагранжа, метод сопряженных направлений и алгоритм ортогонализации Грама-Шмидта.

Читайте также:

Новости
04/07/2025 19:14:00
В ростовской школе №101 после капремонта появятся скалодром и цифровые лаборатории
В Ростове-на-Дону завершается капитальный ремонт школы №101 имени дважды Героя Советского Союза С.И.Кретова...
Новости
03/07/2025 19:26:00
В Ростовской области проходит фестиваль казачьего фольклора «Нет вольнее Дона Тихого!»
В Мишкинском сельском доме культуре Аксайского района и Романовском районном доме культуры Волгодонского района пр...
Новости
03/07/2025 19:22:00
На Дону снова продлён режим ограничения пребывания граждан в лесах
В целях обеспечения пожарной безопасности в лесах министерством природных ресурсов и экологии Ростовской области ограничено пребывание...
Новости
02/07/2025 23:26:00
Юрий Слюсарь: «Стратегия развития Дона должна отвечать интересам жителей»
В Ростовской области проходят сессии по обновлению Стратегии социально-экономического развития региона...
Новости
30/06/2025 15:55:00
Победителям областного конкурса «Юный журналист Дона» вручили дипломы
Победителям ежегодного конкурса «Юный журналист Дона» вручили дипломы и памятные призы...
Новости
20/06/2025 16:32:00
Юрий Слюсарь: «На ПМЭФ-2025 Ростовская область заключила соглашений почти на 210 млрд рублей»
Ростовская область заключила 20 соглашений почти на 210 млрд рублей. Итоги работы донской делегации на Пете...

Интересное по теме: