Aturan penyusunan node dalam disertasi S3 bidang kecerdasan mesin

Abstrak

Ketika seorang user membuat sebuah node, berarti ia juga membuat rule baru, karena node yang baru adalah node yang tidak mempunyai anak. Nama rule baru diwarisi dari node terakhir, sehingga nama node baru menjadi nama rule baru. Proses pengembangan berhenti setelah pengguna puas dengan simpul kesimpulan akhir atau pengguna memutuskan untuk menghentikan/memulai proses lagi. Selama proses ini, pengguna dapat mengulangi operasi di atas untuk meningkatkan basis pengetahuan yang ada atau menelusuri node untuk meninjau/menguji proses penalaran. Poin terakhir ini berarti, seperti RDR, sistem kami juga melakukan verifikasi langsung, namun RBS tidak. Hal ini memastikan bahwa basis pengetahuan memenuhi kebutuhan pengguna pascasarjana.

Pendahuluan

Pertanyaan utama dalam penelitian ini yaitu bagaimana menggunakan proses pembangunan pengetahuan? Saat pengguna memasukkan suatu kasus, sistem memandu pengguna berdasarkan ketersediaan aturan/node/variabel di basis pengetahuan. Dengan panduan ini, pengguna dapat dengan mudah memahami status setiap variabel/inferensi dalam kasus masukan: apakah nilainya ada dalam basis pengetahuan atau status variabel yang paling umum digunakan. Informasi ini membantu pengguna memutuskan variabel/node/aturan mana yang akan digunakan untuk membangun pengetahuan dan memperbarui basis pengetahuan. 18.10 Penalaran pengetahuan Penalaran pengetahuan hanyalah sebuah proses konstruksi pengetahuan dan tidak memerlukan pengoperasian apa pun oleh pengguna. Pengguna memasukkan kasus dan sistem melakukan pelacakan proses, sementara VCIRS melakukan proses penerusan rantai sederhana untuk mahasiswa pascasarjana.
Terinspirasi dari RDR, VCIRS lebih memilih menggunakan metode cornerstone case dalam proses argumentasinya. Di VCIRS, proses pelacakan mirip dengan DFS, namun berbeda secara signifikan. Dengan struktur aturan yang berpusat pada variabel yang menyimpan setiap variabel (primitif dalam VCIRS) dan di mana variabel tersebut disimpan, proses inferensi bisa menjadi sangat cepat. VCIRS memudahkan untuk menemukan variabel, node, atau aturan. Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin.
Pusat Sistem Kontrol Cerdas 210 Cara Lulus Posisi Pascasarjana.
Seperti dalam penalaran, VCIRS memperlakukan aturan sebagai urutan node (aturan dalam RBS). Kecuali kesimpulan dari node terakhir sebagai kesimpulan aturan, isi kesimpulan dari node lainnya diabaikan. Dari sudut pandang ini, penalaran memperlakukan aturan sebagai aturan (besar), dimana bagian klausa memuat seluruh bagian klausa dari setiap simpul dalam rangkaian dan bagian kesimpulan merupakan kesimpulan dari simpul terakhir. Mulai saat ini, operator klausa adalah operator AND (dari semua klausa), yang juga merupakan operator inferensi jika terdapat beberapa nilai inferensi dalam sebuah node (yaitu node terakhir dalam aturan). VCIRS mengharuskan pengguna untuk menggunakan nama variabel yang konsisten dalam klausa dan kesimpulan serta mengelola konsistensi logis aturan di seluruh basis pengetahuan. Ini tidak seketat yang dibayangkan, karena sistem memberi pengguna daftar nilai yang dapat diekstraksi dari nilai variabel di basis pengetahuan. Studi pascasarjana.
Pengguna tentunya bebas menentukan nilai mana yang tidak ingin digunakan. Proses inferensi metode RDR dan RBS menggunakan invarian KB. Dua mekanisme penalaran diperkenalkan di bawah ini: RBS dan RDR. 18.10.1 Mekanisme Penalaran RDR Ketika pengguna menyajikan suatu kasus ke sistem untuk mendapatkan hasil, proses penalaran dimulai dengan pencarian node yang mungkin. Kemudian, ketika simpul yang cocok ditemukan, sistem akan terus mencari pohon aturan dan, seperti pada pendekatan rantai maju, meminta pengguna untuk mengkonfirmasi setiap nilai hingga suatu kesimpulan tercapai ketika nilai tersebut cocok, atau jika tidak ada hasil yang cocok, nilai tersebut akan diperoleh. tidak cocok. cocok. Studi pascasarjana.
Bagaimana kemungkinan algoritma pencarian node ini mirip dengan yang ditunjukkan pada Gambar 18.1? Gambar 18.27 menjelaskan mekanisme inferensi RDR. Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin.
211 Bagaimana sistem aturan cerdas yang berpusat pada variabel memproses kasus yang dimasukkan pengguna dan menemukan kemungkinan node menggunakan algoritma pencarian node yang mungkin. Hasilnya disimpan di node kandidat. Jika langkah ini tidak membuahkan hasil, proses akan berhenti di sini. Jika terdapat setidaknya 1 node di antara node kelulusan potensial, lanjutkan ke langkah 2.
Dimulai dari kemungkinan node pertama di antara kandidat node, carilah <Rule ID> dan <Node Order> yang menjadi milik node <Node ID>. Jika node yang layak adalah node yang sempurna, jalankan node yang layak tersebut, simpan kesimpulannya ke dalam ConclusionQueue, lalu lanjutkan langkah-langkahnya. Jika ada nilai yang belum dikonfirmasi, minta pengguna untuk mengonfirmasi. Jika nilai yang dimasukkan oleh pengguna tidak cocok, mulai lagi dari langkah 2 pada kemungkinan node berikutnya. Simpan setiap peristiwa ke log peristiwa. Memeriksa node berikutnya berdasarkan <Node Order> di samping <Rule ID> saat ini dan meminta pengguna untuk mengonfirmasi nilai dalam node tersebut. Jika semua nilai dikonfirmasi, node dieksekusi dan kesimpulan node disimpan dalam antrian kesimpulan. Studi pascasarjana.
Bagaimana saya bisa mengulangi langkah ini sampai tidak ada node sama sekali di <rule ID> (selama nilai node cocok dengan nilai yang dimasukkan oleh pengguna)? Jika terjadi ketidakcocokan nilai, ulangi langkah 2 lagi untuk kemungkinan node terdekat. Jika node terakhir dari <Rule ID> berhasil dijalankan, kesimpulan terakhir akan digunakan sebagai kesimpulan akhir, dan semua kesimpulan di dalam ConclusionQueue akan disajikan kepada pengguna sebagai kesimpulan perantara. Tanyakan kepada pengguna apakah mereka ingin terus mencari kesimpulan lebih lanjut dan apakah ada node lain di antara kandidat node. Jika pengguna setuju, ulangi langkah 2 lagi untuk kemungkinan node berikutnya guna menarik kesimpulan lebih lanjut. Jika pengguna tidak lagi memerlukan proses penalaran, dapat berhenti di sini. Studi pascasarjana.
Apa yang harus dilakukan Harap catat setiap peristiwa di log peristiwa. Jika tidak ada node yang berjalan, pengguna akan diberitahu bahwa tidak ada node yang memenuhi kriteria. Gambar 18.27 Inferensi RDR di VCIRS Dari KesimpulanQueue kita dapat menjawab: Apa hasil inferensi tersebut? Jawaban: Anda dapat mengetahui bagaimana dan mengapa di log peristiwa. Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin.
Cara membuka sistem kontrol cerdas pusat variabel 212.
18.10.2 Bagaimana mekanisme penalaran RBS? Proses penalaran didasarkan pada struktur aturan dan struktur simpul. Seperti disebutkan sebelumnya, node dalam struktur node mirip dengan aturan di RBS, berisi klausa dan kesimpulan. Aturan dalam struktur aturan juga mirip dengan aturan di RBS, yaitu aturan RBS besar. Aturan RBS dibuat dengan mengambil nama node, nama dan nilai variabel, serta kesimpulan dari node inferensi yang sesuai dari pohon node. Aturan RBS juga dapat dibuat dari struktur aturan. Studi pascasarjana.
Pengambilan dari pohon simpul mirip dengan pembuatan aturan, hanya saja nama dan kesimpulan setiap aturan diambil dari simpul terakhir dari aturan yang ditentukan. Aturan RBS dibuat berdasarkan struktur node dan struktur aturan, yang digabungkan untuk membentuk penalaran RBS. Proses pembuatan aturan RBS disebut transformasi basis pengetahuan dan dijelaskan pada Bagian 18.11 di bawah. Karena mekanisme inferensi yang digunakan adalah RBS, maka metode yang digunakan adalah forward dan backward chaining serta Confidence/Certainty Factor (CF), seperti dijelaskan pada Bab 5 dan VCIRS dapat menyajikan hasil kepada pengguna melalui tautan maju dan mundur. dan interpretasi nilai masukan: ^Kesimpulan berasal dari jawaban pertanyaan: Apa hasil proses inferensi berdasarkan nilai yang dimasukkan oleh mahasiswa pascasarjana?
Bagaimana Apa ^ Semua nilai yang ditangkap selama argumen (misalnya, seperangkat aturan, klausa, nilai yang ditegakkan atau tidak yang dibahas dalam kesimpulan) mewakili penjelasan dari pertanyaan: Bagaimana hasilnya sampai? ^ Melakukan perhitungan CF pada nilai yang diproses dan memastikan bahwa setiap klausa menunjukkan aturan mana yang dapat diterapkan dan aturan mana yang tidak dapat diterapkan adalah jawaban dari pertanyaan: mengapa (mengapa) hasil ini tercapai? 18.11 Transformasi basis pengetahuan Pertama, struktur node di VCIRS mirip dengan struktur basis aturan (RB) di RBS. Jadi kita bisa mengkonversi/mengubah KB dari VCIRS menjadi RB dari RBS. Struktur dalam struktur aturan mengadopsi struktur simpul. Studi pascasarjana.
Oleh karena itu, konversi dari RBS ke RB juga dimungkinkan, namun nama dan penutupan setiap aturan diambil dari node terakhir aturan tersebut. Gambar 18.28 menjelaskan algoritma konversi dari struktur node ke aturan RBS, sedangkan Gambar 18.29 menunjukkan algoritma konversi oleh Aturan selanjutnya, – Postgraduate Machine Intelligence.
213 Bagaimana sistem kendali cerdas pusat variabel mengubah struktur kendali menjadi aturan RBS? Tujuannya adalah untuk secara bertahap mengembangkan lebih lanjut peraturan yang ada. Tempatkan kata kunci “THEN^” setelah <clause> kelulusan.
Bagaimana saya bisa mengulangi proses ini untuk setiap node di pohon node hingga node terakhir? Tempatkan kata kunci “IF^” setelah <Rule CF>. Ambil <variables> record saat ini dan konversikan menjadi <clauses> RBS (lihat Bagian 18.5), dengan setiap <variable ID> adalah klausa yang diikuti dengan <variable order>. Jika <variabel> memiliki lebih dari satu <ID variabel>, <urutan variabel> akan dihapus selama konversi dan kata kunci “DAN^” ditempatkan sebelum <ID variabel> berikutnya. Gunakan <Parent Node ID> dan <Node ID> yang telah diproses untuk menemukan <Parent Node ID> dan <Node ID> dari tabel inferensi. Dimulai dengan nilai kesimpulan pertama, ubah <kesimpulan> menjadi <kesimpulan> RBS. Jika <Kesimpulan> berisi beberapa <Kesimpulan> dengan kata akhir, tempatkan kata kunci “DAN^” sebelum <Kesimpulan> berikutnya.
Bagaimana cara mendapatkan setiap <Node ID> dari pohon simpul (mulai dari <Node ID> pertama) dan mengonversinya menjadi <Rule ID>? Kemudian dapatkan <Node CF Value> rekaman saat ini dan ubah menjadi <Rule CF>. Gambar 18.28 Mengubah struktur node menjadi rule base Aturan selanjutnya, – Pascasarjana Machine Intelligence.
214Apa yang dimaksud dengan sistem kendali cerdas yang mengubah hati? Nama aturan ditentukan oleh <node ID> terakhir dari aturan tersebut, dan kesimpulan aturan ditentukan oleh <conclusion> dari <node ID> terakhir. Dari pohon aturan multi-node, dapatkan <node id> terakhir, yaitu <node id> dengan <node order> tertinggi. Jika <rule ID> belum ada dalam aturan RBS, gunakan sebagai <rule ID> di basis aturan RBS. Studi pascasarjana.
Jika konten ini sudah ada, tambahkan karakter “R” setelah <Rule ID> ini untuk membedakannya dari aturan yang ada. “R” menunjukkan bahwa aturan yang dibuat terdiri dari serangkaian node, bukan satu node. Informasi tersebut kemudian diambil dari pohon simpul. Simulasi dimulai dari <Node ID> pertama, mendapatkan <Node ID> berikutnya sesuai dengan <Node Order>, mendapatkan <Node CF Value> dari kumpulan data saat ini dan mengubahnya menjadi <Rule CF>. Tempatkan kata kunci “IF” setelah <Rule CF>. Mendapatkan <variables> dari record saat ini dan mengubahnya menjadi <clauses> RBS, yaitu klausa berdasarkan <variable order> untuk setiap <variable ID>. Studi pascasarjana.
Jika <variabel> memiliki lebih dari satu <ID variabel>, <urutan variabel> akan dihapus selama konversi dan kata kunci “DAN” ditempatkan sebelum <ID variabel> berikutnya. Periksa <Variable ID> di <Rule ID> saat ini dan jika <Variable> sudah ada, gantilah dengan <Variable ID> yang telah diperbarui. Selanjutnya, periksa <node ID>. Jika <node ID> berikutnya adalah node terakhir dalam aturan saat ini, masukkan kata kunci “THEN” dan lanjutkan ke langkah Jika <node ID> berikutnya bukan node terakhir, mulailah dengan <node ID> berikutnya dan langkah 1 dimulai dengan ID> dalam aturan. Mulai dari nilai kesimpulan pertama di <node ID> terakhir dari aturan <rule ID> di tabel kesimpulan, ubah <conclusion> menjadi <conclusions> RBS dan tambahkan kata kunci “AND” > sebelum <Conclusion . Jika <kesimpulan> lebih besar dari <kesimpulan>. Ulangi proses ini untuk setiap aturan di pohon aturan pascasarjana.
Gambar 18.29 Apa arti perubahan dari struktur aturan menjadi berbasis aturan? Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin.
215Apa yang dimaksud dengan sistem kendali cerdas yang mengubah hati? 18.12 Tinjauan Sistematis Pertama, seperti RDR, VCIRS hanya berfokus pada variabel (bagian klausa) dan bukan pada bagian kesimpulan. Kesimpulannya tidak berperan dalam sistem, itu hanya hasil yang diterima. Ini berarti kita dapat mengabaikan kesimpulan yang sudah jelas tanpa membahayakan mahasiswa pascasarjana.
Apa konsekuensi dari kurangnya makna yang koheren dalam penerapan aturan pohon? Tidak ada mekanisme hubungan maju dan mundur seperti RBS. RDR tidak menyebutkan penalaran karena RDR terutama tentang memperoleh pengetahuan dengan cepat dan mudah, bukan penalaran. Berpikir dalam RDR terjadi ketika pengguna membangun pengetahuan dengan memberikan contoh dan mengkaji cara kerja sistem. Dia dapat memilih untuk hanya melintasi pohon aturan selama operasi tanpa membuat aturan baru, yang berarti dia hanya ingin melakukan inferensi (yaitu rangkaian maju sederhana). Ia melintasi pohon (penalaran) dan memperbarui basis pengetahuan pada saat yang sama, yang berarti bahwa pemeriksaan basis pengetahuan terjadi saat sistem sedang berjalan. VCIRS mewarisi dua keunggulan ini, yaitu perolehan pengetahuan yang sederhana dan mudah serta verifikasi instan. Studi pascasarjana.
Bagaimana Selain metode penelusuran pohon seperti RDR yang menyederhanakan konstruksi pengetahuan (pembaruan), VCIRS juga menyediakan mekanisme untuk konversi KB, yang memungkinkan pengguna melakukan inferensi RBS yang kuat. VCIRS mengharuskan pengguna untuk menggunakan variabel ID secara konsisten dalam klausa dan kesimpulan, dan untuk mampu mengelola konsistensi aturan logis di seluruh basis pengetahuan. Ini bukan batasan yang serius karena sistem menyediakan kepada pengguna daftar nilai yang diperoleh dari nilai variabel yang dimasukkan ke dalam basis pengetahuan. Tentu saja pengguna bebas memilih nilai tersebut atau tidak. Dibandingkan dengan RDR, VCIRS memiliki keunggulan dalam membangun pengetahuan yang serupa. Ini juga menghemat ruang karena tidak perlu menyimpan struktur reguler untuk setiap kumpulan node. Studi pascasarjana.
Jadi Anda tinggal mengingat lokasi setiap node dan cukup mengatur ulang aturannya menjadi serangkaian node. VCIRS menyimpan setiap kejadian setiap node dalam struktur node dan membantu sistem menghasilkan aturan baru dengan menambahkan pengetahuan, yang tidak dapat dilakukan oleh RDR. RDR memanfaatkan pengetahuannya untuk meningkatkan kecepatan dengan memberikan Cornerstone Cases (CCs)—contoh yang digunakan pengguna saat membuat aturan. RDR tidak perlu meninjau semua kasus, hanya kasus yang benar/benar terkait kasus baru tersebut. Aturan CC dan RDR disimpan secara terpisah. Banyak dari mereka adalah mahasiswa PhD.
Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Machine Intelligence 216.
Sistem kontrol cerdas yang berpusat pada variabel mengurangi ruang yang ditempati oleh RDR dan mengurangi duplikasi/redundansi data. Sebaliknya, VCIRS hanya menyimpan node dalam struktur node. Aturan dalam pohon aturan sebenarnya hanya menyimpan urutan dan induk dari setiap node, sehingga mengurangi kebutuhan ruang. Dibandingkan dengan RBS, VCIRS dapat melakukan pengecekan pengetahuan secara instan, namun RBS tidak bisa. Dengan RBS, verifikasi harus dilakukan secara manual oleh para ahli, yang sangat memakan waktu dan dapat dengan mudah menyebabkan inkonsistensi yang lebih serius. Studi pascasarjana.

Pembahasan

Di RBS, inkonsistensi peraturan seringkali berdampak pada peraturan lainnya. Ini bukan masalah serius di VCIRS, karena aturan yang tidak konsisten hanya menyebabkan node (aturan) dibagikan di antara banyak aturan, namun tidak di antara semua aturan. Bahkan jika beberapa node (aturan) memiliki nilai yang sama dengan node lainnya, tidak akan terjadi apa-apa kecuali mereka berada dalam rantai yang sama. Ketika variabel dimasukkan ke dalam struktur aturan yang berpusat pada variabel, VCIRS selalu menghitung ulang VUR dari variabel yang relevan. Selain itu, nilai unik dari semua node yang menggunakan variabel dihitung ulang, dan RUR semua aturan yang menggunakan node diperbarui. Ini mungkin tampak seperti tugas yang membosankan, namun berguna untuk membimbing pengguna melalui proses pembangunan pengetahuan dan penalaran. Studi pascasarjana.
Hal ini juga berguna untuk mendukung pengembangan aturan. Saat membuat aturan, VCIRS mengharuskan pengguna untuk mengkonfirmasi aturan/node yang dihasilkan, karena koreksi logis (semantik)/kewajaran aturan/node yang dihasilkan masih perlu diperhatikan oleh pengguna. Sistem menghasilkan sekumpulan variabel substitusi berdasarkan urutan relatif variabel dan node yang penting untuk membentuk node baru atau sekumpulan node yang membentuk suatu aturan. Ini dijamin benar secara sintaksis, namun koreksi semantik tetap memerlukan pembenaran pengguna. Meskipun VCIRS mengatasi masalah inferensi RDR, namun algoritma Rete yang dikembangkan oleh Forgy [For82] masih memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan langkah-langkah (loop) yang perlu dilakukan sebelum memperoleh hasilnya. Algoritma Rete digunakan di sebagian besar RBS berkinerja tinggi karena merupakan cara yang sangat efisien untuk memecahkan masalah pengenalan pola. Studi pascasarjana.
Kerugiannya adalah kompleksitas ruang yang tinggi. VCIRS memiliki struktur aturan berpusat pada variabel yang menyimpan posisi (hanya posisi!) dari setiap variabel dalam node. Aturan ini memberikan kinerja yang baik dan wajar, namun tidak sesempurna algoritma Rete, namun permasalahan kompleksitas ruang cenderung lebih kecil. Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin.
Catatan 217 Sistem kendali cerdas yang berpusat pada variabel 18.13 Kesimpulan Fokus desain VCIRS adalah untuk mendukung node variabel dan struktur kendali untuk mengimplementasikan basis pengetahuan dalam sistem kendali. Arsitektur sistem RBS dan proses demonstrasi pengetahuan diadopsi; fungsi kuat dari proses akuisisi pengetahuan RDR juga diadopsi. Proses akuisisi pengetahuan RBS memaksa pengguna untuk memahami struktur basis pengetahuan. Studi pascasarjana.
Keberhasilan RDR dalam mengatasi masalah ini harus dibayar mahal, yaitu berkurangnya kemampuan berpikir efektif. VCIRS berada di antara keduanya. Dengan mengadopsi kemampuan RBS, VCIRS mendapatkan manfaat dari format KB yang terkenal (yaitu basis aturan) serta proses dan hasil penalaran yang kuat untuk menjawab pertanyaan pengguna: apa, bagaimana, dan mengapa. Dengan memanfaatkan kekuatan RDR, VCIRS dapat menangkap pengetahuan dengan sangat cepat dan mudah tanpa bantuan insinyur pengetahuan. Seperti halnya RDR, proses pengembangan pengetahuan sederhana ini memerlukan validasi segera. Hal ini memastikan bahwa basis pengetahuan memenuhi kebutuhan pengguna tingkat lanjut.

Kesimpulan

Bagaimana VCIRS mengubah Kb-nya menjadi basis aturan standar yang familiar bagi rata-rata pengguna? Dengan cara ini, VCIRS dapat mendukung metode rangkaian maju dan mundur selama inferensi. Saat mengubah Kb menjadi basis aturan, VCIRS tidak hanya mengubah setiap node menjadi aturan default, namun juga menambahkan sesuatu ke aturan default untuk setiap kumpulan aturan. VCIRS dapat mengakomodasi metode RDR dan RBS. Metode RBS menggunakan tautan maju dan mundur dan lebih cocok untuk mengekstraksi hubungan antara informasi basis pengetahuan dan aturan pencarian. Metode RDR mirip dengan proses forward chaining sederhana menggunakan DFS untuk pelacakan pohon aturan.
Bagaimana VCIRS memiliki modul baru yang disebut modul penyempurnaan yang memiliki tiga tugas: analisis variabel, analisis nilai, dan pembuatan aturan. Analisis variabel menentukan variabel/simpul mana yang paling penting (yaitu tingkat kepentingan), sedangkan analisis nilai menentukan seberapa sering aturan/simpul/variabel digunakan (yaitu tingkat penggunaan). Gunakan level untuk memandu pengguna dalam membangun pengetahuan dan proses penalaran untuk menentukan variabel mana yang ingin diakses pengguna. Tujuan dan kepentingan bersama-sama mendukung pembuatan aturan untuk menghasilkan aturan/node baru. Analisis variabel, analisis numerik dan pembuatan aturan; sekaligus meningkatkan upaya keluarga berencana secara bertahap. Kontribusi bab ini dapat diringkas sebagai berikut: Sistem Kontrol Cerdas Pusat Variabel (VCIRS) diusulkan dan diimplementasikan menggunakan node pusat variabel dan struktur kontrol sekolah pascasarjana.

Daftar Pustaka

Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD bidang Kecerdasan Mesin 218.
Bagaimana sistem kontrol cerdas yang berpusat pada variabel dapat mengatur basis aturan sekaligus memungkinkan konstruksi pengetahuan yang mudah, penalaran pengetahuan yang berguna, dan peningkatan evolusioner dalam kinerja sistem? 18.14 Penelitian di masa depan dapat meningkatkan sistem yang diusulkan dalam beberapa cara. Perbaikannya meliputi: ^ Masalah duplikat perolehan pengetahuan yang masih ada di VCIRS (seperti RDR) telah dihilangkan. Studi pascasarjana.
Bagaimana munculnya algoritma Reter mengatasi masalah ini? ^ Termasuk operator logika tambahan untuk memanfaatkan kemampuan menggambar VCIRS. Untuk mempermudah, VCIRS hanya menggunakan operator AND. Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin.
219Apa yang dimaksud dengan sistem kendali cerdas yang mengubah hati? Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin.
Ini adalah daftar pustaka yang berisi 220 referensi mahasiswa pascasarjana.
[Adl93] Adler, “Algoritma Genetika dan Simulasi Annealing: Rekomendasi”, Proc. Internasional. Bertemu. Jaringan Neural, hal. 1104-1109, 199 [Baur90] GR Grad.
How Do Baur dan DVPigford, Sistem Pakar Bisnis: Konsep dan Aplikasi, Boyd & Fraser Publishing Company, Boston, AS, 1990. [Bro89] Brown, Huntley, dan Spillane, “Heuristik genetik paralel untuk masalah penugasan kuadrat”, Proc. Internasional Ketiga. Studi pascasarjana.
Ini adalah pertemuan. Algoritma Genetika, hal. 406-415, 198 [Chen97] SM Chen dan MS Yeh, “Menghasilkan aturan fuzzy dari sistem database relasional untuk estimasi nol”, Cyern. Sistem, jilid. Studi pascasarjana.
Baru berusia 28 tahun, tidak. Agustus 1997, halaman 14. 695-72 [Chen00] SM Chen dan HH Chen, “Memperkirakan nilai nol dalam lingkungan database relasional terdistribusi”, Cyern. Studi pascasarjana.
Apa Itu Sistem, Jilid 31. 8, hal.851-871, 2000. [Chen03] Mahasiswa PhD SM Chen dan CM.
Huang, “Menghasilkan aturan fuzzy tertimbang untuk estimasi nol dari sistem database relasional menggunakan algoritma genetika,” IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. Tidak. 4, Agustus 2003, hlm. 495-50 [Comp89] Compton, PJ Graduate.
How Do dan Jansen, R., “Philosophical Foundations of Knowledge Acquisition”, Knowledge Acquisition 2, 1990, p.2. 241-25 (Prosiding Simposium Eropa ke-3 tentang Sistem Akuisisi Pengetahuan, Paris, 1989, hal. 75) 89) [Comp91] P. Compton, Edwards, Ph.D.
Bagaimana dengan mahasiswa pascasarjana Kang, L. Lazarus, R. Malor, T. Menzies, P. Preston, Srinivasan, dan S.?
Sammut, “Ripple Down Rules: Possibilities and Limitations,” dalam Boose, JH and Gaines, BR, (Eds.), Proceedings of the Sixth AAAI Symposium on Knowledge Acquisition in Knowledge Systems, University of Calgary, Calgary, Kanada, 1991 No. 6-1-6-20. [Comp00] P. Compton dan Richards, “Sebuah generalisasi dari aturan reaksi berantai”, Rekayasa Pengetahuan dan Manajemen Pengetahuan (Konferensi Internasional ke-12 EKAW), Prancis, 2000, Halaman Pascasarjana.
How Ja 380-38 [For82] CL Forgy, “Rete: algoritma cepat untuk masalah pencocokan pola multi-pola/multi-objek”, Kecerdasan Buatan 19 (1982), 17-3 Aturan selanjutnya, – mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin.
Bagaimana Ya Daftar Pustaka 221 [Gen97] Mitsuo Gen dan Runwei Chen, Algoritma Genetika dan Desain Rekayasa, John Wiley & Sons, Inc., New York, AS, 199 [Gon93] AJ Graduate.
Gonzalez dan DD Dankel Bagaimana melakukannya, Rekayasa Sistem Berbasis Pengetahuan: Teori dan Praktik/Buku, 199 [Ho03] V. Ho., W. Wobcke, dan P. Compton, “EMMA: Email Management Assistant,” dalam Liu, J., Faltings, B., Zhong Ning, Lu R., mahasiswa Nishida T. PhD.
Bagaimana Ya (ed.), di Proc. Konferensi Internasional IEEE/WIC tentang Teknologi Agen Cerdas, Los Alamitos, California, 2003, hlm. 14. 67-7 [Huang 02] Huang Zhongming, “Metode baru untuk estimasi nilai nol dari sistem basis data relasional berdasarkan algoritma genetika”, Master’s Tesis, Departemen Ilmu Komputer dan Teknik Informasi, Sekolah Teknik Listrik dan Informasi, Universitas Sains dan Teknologi Nasional Taiwan, 200 [Ign91] JP Ignizio, Pengantar Sistem Pakar: Pengembangan dan Implementasi Sistem Pakar Berbasis Aturan, McGraw-Hill Edisi Internasional, Penelitian Pascasarjana, tahun 1991.
[Kang95] Kang, P. Compton dan P. Preston, “Aturan Reaksi Berantai Klasifikasi Berganda: Evaluasi dan Kemungkinan,” Gaines dan Musen, M., Prosiding Lokakarya Banff Kesembilan yang Disponsori AAAI tentang Akuisisi Pengetahuan dalam Sistem Pengetahuan, Banff, Kanada, University of Calgary, 1995, hlm.17.1-17.20, Ph.D.
[Kang96] Kang, Ph.D. “Aturan Keturunan Riak untuk Klasifikasi Berganda” Bagaimana cara melakukan ini? ini? Tesis, Universitas New South Wales, Australia, 199 [Koa90] S. Koakutsu, Y. Sugai, mahasiswa PhD.
Hirata “Peningkatan penempatan blok simulasi anil berdasarkan algoritma genetika,” Trans. Society of Electronics, Information and Communications Engineers, Volume J73-A, Edisi 1, hlm.87-94, 1990. [Koa92] S. Koakutsu, Y. Sugai, Hirata, “Peningkatan simulasi planogram anil berdasarkan algoritma genetika”, Tesis.
Dari Institute of Electrical Engineers of Japan, Volume 112, Issue 7, Halaman 411-416, 199 [Koa96] S. Koakutsu, M. Kang, dan WW-M. Dai, “Anil simulasi genetik dan penerapannya pada desain denah lantai non-irisan,” Proc. Studi pascasarjana.
Simposium Desain Fisik ACM/SIGDA ke-5 tentang Bagaimana, (Virginia, AS), hal. 14. 134-141, April 1999 [Leung98] KS Leung dan W. Lam, “Konsep Fuzzy dalam Sistem Pakar”, IEEE Computer, September 1999 Aturan selanjutnya, – Penelitian Kecerdasan Mesin.
Ini adalah bibliografi PhD 222.
[Lin93] Dimana T.-T.? Lin, C.-Y. Gao dan C.-C. Hsu, “Menerapkan metode genetik pada simulasi anil untuk memecahkan beberapa masalah NP-hard,” IEEE Trans. Systems, Humans and Cybernetics, vol. 23. Halaman 1752-1767, 199 [Pres93a] Dr.
Reston, Edwards, dan P. Compton, “sistem pakar 1600 aturan tanpa insinyur pengetahuan,” dalam J. Leibowitz, editor, Kongres Dunia ke-2 tentang Sistem Pakar, 199 [Pres93b] P. Preston, mahasiswa PhD.
Bagaimana melakukan ini Edwards dan P. Compton, “Sistem Pakar tanpa Insinyur Pengetahuan pada tahun 2000”, 199 [Rus03] Stuart J. Russell dan Peter Norvig, Artificial Intelligence – A Modern Approach, edisi ke-2, Prentice Hall – Pearson Education, Inc ., New Jersey, 200 [Sir87]Sirag dan P. Lulusan.
Weisser, “Menuju operator genetik termodinamika terpadu,” Proc. Pertemuan internasional kedua. Algoritma Genetika, hal. 116–122, 198 [Sub03] Aturan selanjutnya, dan Alexander L. Romy, “Universal Inference Engine,” Proc. Studi pascasarjana.
How 2003 Simposium Nasional Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi ke-4 (SNIKTI2003), Volume 4, Edisi 1, 1 Agustus 2003, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, terutama di Jakarta, 2003, hal. 14. Halaman 94-100. [Sub05a] . Konsultasi tesis Subakti, “Anil simulasi genetik untuk estimasi nilai nol dalam pembuatan aturan fuzzy tertimbang untuk sistem database relasional”, Proc. Konferensi Internasional Tahunan Pertama: Simposium Teknologi Informasi dan Komunikasi 2005 (ICTS2005), Penelitian Pascasarjana Vol.
“How Is 1”, Edisi 1, Agustus 2005, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, terutama di Jakarta, 2005, hlm. 17. 181-18 [Sub05b] . Konsultasi tesis Subakti, “Pembuatan polipeptida dengan menggunakan uji anil simulasi genetik” Fuzzy aturan” estimasi nol, proses. Konferensi Internasional Tahunan ke-1: Simposium Teknologi Informasi dan Komunikasi 2005 (ICTS2005), Vol., PhD No.
Bagaimana, 1 Agustus 2005, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, terutama di Jakarta, 2005, hlm. 175-180. [Sub05c] . Konsultasi tesis Subakti, “Sistem kendali cerdas yang berpusat pada variabel”, Tesis Magister, Departemen Ilmu Komputer dan Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Universitas Sains dan Teknologi Nasional Taiwan, 200 [Sub05d] . Konsultasi tesis Subakti, “Variabel -Sistem kendali cerdas terpusat”, “Sistem Kendali Cerdas”, “Sistem Kendali Cerdas”, Prosiding Konferensi Akademik Internasional Pertama: Simposium Teknologi Informasi dan Komunikasi 2005 (ICTS2005), Volume 1, Edisi Pascasarjana 1.
Cara Mempresentasikan 1 Agustus 2005, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, terutama di Jakarta, 2005, hal. 167-17 Aturan selanjutnya, – Lulusan Kecerdasan Mesin.
Bagaimana Apa Itu Daftar Pustaka 223 [Tur95] Turban, Pendukung Keputusan dan Sistem Pakar: Sistem Pendukung Manajemen, Edisi ke-4, Prentice-Hall, Inc., USA, 199 [Nus] http://www.comp.nus.edu . sg/~pris/FuzzyLogic/dr.
Ya, [Wins92] PH Winston, Artificial Intelligence, Addison-Wesley, edisi ke-3, 199 Aturan selanjutnya, – Kandidat PhD di bidang Kecerdasan Mesin.
Apa nilai inti lulusan Itena? Inovasi, kualitas, integritas.
Bagaimana kolaborasi yang terbuka dan penuh kepedulian di antara mahasiswa pascasarjana menghasilkan manfaat keadilan disiplin?
Apa kepanjangan dari Itnas? Tema Pembangunan Tingkat 2014-2020 Penguatan Sumber Daya, Organisasi dan Pengelolaan Sumber Daya Manusia Tingkat 2021-2025 Pendanaan Penelitian Tingkat 3 2026-2030 Replikasi Proyek Pascasarjana Berprestasi.
Apa Kerangka Visi ITENAS 2030? Kerangka Visi Itenas 2030 – Tahapan dan arah pengembangan jangka panjang Itenas Arah pengembangan Itenas 2026-2030 Tahap ketiga dari tujuan pengembangan Itenas adalah mengembangkan Itenas menjadi lembaga pendidikan tinggi umum yang unggul. ~ Kemampuan untuk melakukan penelitian dan kegiatan pascasarjana.
Apakah pengajaran yang seimbang itu? ~ Perlu mengadopsi metode pembelajaran berbasis penelitian dan menciptakan suasana akademik yang lebih kondusif ~ Diakui oleh badan akreditasi internasional ~ Mencapai indikator kinerja unggul dalam pengembangan ITena 2030. Program pascasarjana • Sistem Informasi Pascasarjana.
Cara menjadi mahasiswa PhD di: • Teknik Farmasi • Teknik Industri • Teknik Keuangan • Hidrologi • Fisika • Matematika.
Program gelar apa yang akan ditawarkan Itenas pada tahun 2030? Program Magister • Teknik Sipil • Teknik Mesin • Teknik Industri • Kim ia Pascasarjana Teknik.
apa itu? • Perencanaan Wilayah dan Kota • Teknologi Informasi • Teknik Arsitektur • Teknik Lingkungan • Program Doktor Pascasarjana Teknik Elektro.
Isi: • Teknik Sipil • Teknik Mesin • Kursus Profesi Teknik Industri • Teknik Sipil mengembangkan keunggulan dalam penelitian pascasarjana.
Bagaimana cara meningkatkan investasi penelitian dan karya kreatif agar anggaran penelitian mencapai 20% dari total anggaran Itenas pada tahun 2030? ~Meningkatkan sumber daya dan infrastruktur yang diperlukan untuk mendukung kegiatan penelitian, seperti: B. Fasilitas komputasi berkinerja tinggi dan peningkatan kemampuan untuk penelitian interdisipliner dan multidisiplin. ~ Mengintegrasikan kegiatan pengajaran dan penelitian untuk menjadi universitas pengajaran yang berorientasi pada penelitian. Pengembangan ruang, sarana dan prasarana. Proyeksi pembangunan spasial populasi lulusan universitas Itena.
Seperti apa mahasiswa dan keluarga? • Selama ini pendapatan Itenas masih didominasi dari biaya pendidikan. • Sebagian pendapatan Itenas akan dihasilkan melalui pendanaan pemerintah yang kompetitif untuk pelaksanaan Kompetisi Perencanaan Anggaran Strategis Penelitian Pascasarjana Itenas RIP 2014-2030.
Bagaimana Ini adalah dokumen hidup yang memandu tugas sehari-hari Itenas dan rencana jangka panjang. ~ Implementasi Rencana Pengembangan Inti Itenas ~ Perencanaan Anggaran Pascasarjana.
Implementasi ~ Timeline Implementasi ~ Laporan Timeline Implementasi ~ 2030 Inisiatif Itenas Unggul memulai implementasi ketika rencana strategis jangka panjang direduksi menjadi rencana strategis jangka menengah (lima tahun) dan rencana strategis yang layak dikembangkan. ~ Rencana operasional akan dikembangkan berdasarkan prioritas yang diidentifikasi oleh Itenas. Membangun komunitas pascasarjana.
“Optimisme adalah sebuah tanggung jawab. Masa depan terbuka. Tidak bisa ditentukan sebelumnya. Tidak ada yang bisa memprediksinya kecuali kebetulan. Kita semua menentukannya dari tindakan kita. Mahasiswa PhD.”
Yang perlu dilakukan: • Menyelenggarakan pelatihan teknis berbasis kompetensi untuk menghasilkan lulusan berprestasi yang berdaya saing di terutama di Jakarta. • Mempromosikan dan memberikan insentif terhadap kepemilikan hak kekayaan intelektual pada civitas akademika untuk menghasilkan hasil penelitian yang berkualitas di bidang teknik. • Melaksanakan kegiatan amal yang benar-benar mencerminkan kesejahteraan sosial. • Menjalin kemitraan dengan institusi pemerintah dan swasta berdasarkan prinsip kesetaraan untuk mendukung kegiatan TriDarma di perguruan tinggi. Tujuannya adalah menjadi sekolah teknik teknologi informasi dan komunikasi terkemuka di terutama di Jakarta pada tahun 2020, mencapai standar kualitas tertinggi dan menghasilkan lulusan yang cerdas dan beretika. Visi Pascasarjana.
How How How 4 13/09/2011 • Menghasilkan lulusan teknik yang cerdas, beretika, dan mampu menjadi anggota masyarakat yang memiliki: – Kemampuan akademis dan profesional yang unggul dan berdaya saing . – Kemampuan menerapkan dan mengembangkan ilmu pengetahuan, teknologi, dan/atau seni. – Kemampuan berkomunikasi dan berusaha menggunakan ilmu pengetahuan, teknologi dan/atau seni untuk meningkatkan kehidupan komunitas mahasiswa pascasarjana.
Apa gunanya? • Dicapai melalui kolaborasi terkoordinasi fakultas di tingkat proyek penelitian. – Kerja praktek, magang dan penempatan pascasarjana dalam kemitraan dengan industri. – Bekerja sama dengan lembaga pendidikan dan pelatihan untuk menyelenggarakan seminar dan kursus pelatihan. – Melakukan kerjasama dengan PTN/PTS lain. Menyelenggarakan penelitian dan pengabdian kepada masyarakat serta menerbitkan jurnal ilmiah. Bekerja dengan penerbit untuk menerbitkan buku dan buku teks pascasarjana.
Apa itu kolaborasi? 5 13 September 2011 • Perpustakaan Universitas • Pojok Internet • Laboratorium Pascasarjana.
Cara mendapatkan gelar: • Studio Gambar • Studio Desain Interior • Teknik Arsitektur, Desain Interior dan Real Estate.
Apa isinya? • Teknik Elektro – Telekomunikasi – Kontrol • Jam Kerja : 144 SKS Program Penelitian 6 13 September 2011 Studi Pascasarjana.
Untuk menunjang proses pengajaran mata kuliah Teknik Elektro di Fakultas Teknik Universitas Budiluk, setiap mahasiswa ditugaskan seorang Pembimbing Akademik Pascasarjana (PA).
Bagaimana pembimbing akademik mendukung pembimbing akademik (PA) dalam memperoleh gelar sarjana?
Bagaimana hal ini membantu mengembangkan rencana pembelajaran mentor PA? Ada saran untuk belajar? Pantau kemajuan penelitian. 7 Selesai pada 13 September 2011.

Artikel lain

Apa itu penasihat pembelajaran? • Memberikan informasi mengenai tren harga saat ini dan pilihan harga alternatif. • Membantu mahasiswa memperoleh pemahaman obyektif tentang kemampuan mereka. • Membantu mahasiswa memahami dengan jelas kesinambungan dan hubungan suatu mata kuliah dengan mata kuliah lain (mata kuliah wajib). • Memotivasi mahasiswa untuk belajar (kemampuan akademik buruk, IPK rendah, kurangnya interaksi dengan teman sekelas). • Melacak kemajuan mahasiswa di bawah pengawasan mereka dan dapat berkolaborasi dengan unit pascasarjana lainnya.
Yang Harus Dilakukan: • Selalu berkoordinasi dengan direktur program untuk memberikan alternatif solusi terhadap permasalahan akademik mahasiswa bila memungkinkan. Indeks Kinerja Beban Kredit Maksimal >_ 3,00 24 Jam Kredit 2,50 Lulusan.
Apa saja persyaratan kelulusannya? – 2,99 2,00 – 2,49 1,50 – 1,99 Lulusan.
21 sks bagaimana kalau 18 sks 15 sks < 1,50 12 sks 8 13/09/2011 • Lihat pengumuman harian: http://www.budiluhur.ac.id http://ft.budiluhur.ac.id http:/ /ayah . Mengumumkan peluncuran budiluhur.ac.id? ? ? Studi pascasarjana.
Apa itu Fakultas Teknik Universitas Putriru? 9 13 September 2011 VISI DAN MISI KURSUS^ Visinya adalah menjadi mata kuliah arsitektur yang berlandaskan keunggulan lulusan yang berkualitas di bidang teknologi informasi dan komunikasi dalam bidang green living.
apa itu? Misi^ Menyelenggarakan pendidikan, penelitian dan pengabdian kepada masyarakat di bidang perlindungan lingkungan hidup, inovasi dan pembangunan perumahan berbasis teknologi informasi dan komunikasi. Menyelenggarakan program studi sesuai sistem mutu dan mengembangkan kerja sama dengan lembaga negara dan swasta. Tujuan Kursus: Mendapatkan gelar pascasarjana Arsitektur, mampu mendesain menggunakan AutoCAD dan desain web, serta menerapkan pengetahuan arsitektur pada real estate dan desain interior. 10 program pascasarjana.
Bagaimana Apa itu September 13, 2011 Spesialisasi • Menguasai sistem desain arsitektur berbantuan komputer. • Lulusan di industri real estate dan desain interior.
Tugas Dasar • Memahami sistem informasi bangunan berbasis WEB (P Design dan Pemrograman). Program Career Area Real Estate Management mengharapkan lulusannya mampu memanfaatkan peluang bisnis dalam merencanakan, membangun atau menjual apartemen, apartemen dan kamar tidur sejalan dengan keputusan pemerintah untuk menyediakan perumahan bagi masyarakat, menyediakan 1 juta lapangan kerja setiap tahunnya di terutama di Jakarta. 11 mahasiswa master.
Itu terjadi pada 13 September 2011. Tabel Persyaratan Umum Kursus Desain Interior. Setiap bangunan dan setiap ruang hidup erat kaitannya dengan perencanaan interiornya. Studi pascasarjana.