sistemas baseados no conhecimento ( KBS ) consistem em repositórios centralizados que contêm informações associadas a um determinado assunto , como um diagnóstico médico , análise financeira ou previsão de produção de negócios. Sistemas baseados em conhecimento empregam metodologias de inteligência artificial para resolver problemas e apoiar a acção humana, a aprendizagem ea tomada de decisões. A KBS serve como um depósito para a divulgação de informações ou tem a capacidade de fazê-lo. Um sistema de gestão do conhecimento reúne , organiza e recupera informações . Os principais componentes de um SBC incluem uma base de dados de conhecimento, representação do conhecimento , os mecanismos de busca e mecanismos de inferência . Instruções
Conhecimento de Banco de Dados
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Decida se você vai construir o seu próprio sistema de entrega a partir do zero ou comprar um Shell Especialista.

Construir um sistema de base de conhecimento proprietário , se você tem os programadores com experiência em uma linguagem de programação convencional, como Java , C + + ou Pascal , ou uma linguagem de programação artificial como Prolog ou LISP . Trazer um fornecedor ou consultores para construir o banco de dados externo.

Compre um Shell especialista se isso parece ser a melhor opção. A Shell Especialista consiste em uma aplicação de software que tem as funções necessárias para a organização e realização do conhecimento. Este software inclui os procedimentos para processar consultas e fornecendo respostas .
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recrutar um engenheiro de conhecimento para entrevistar especialistas no assunto e desenvolver regras.
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Empregar domínio especialistas que são altamente bem informados sobre o assunto . Por exemplo, se um biólogo preencher uma base de conhecimento da ontologia , colocando perguntas e gravar as respostas.
Representação do Conhecimento e Pesquisa Mecanismos
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fazer a estrutura flexível e geral em relação com bancos de dados convencionais. Examine as estruturas de dados para armazenar o conhecimento
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Decida como usar os métodos de representação de dados : . . Árvores, redes semânticas , frames ou regras de produção

Árvores organizar dados em uma hierarquia forma de cima para baixo . Redes semânticas reconhecer , processar e encaminhar as solicitações de conhecimento para outros links com base no termo de busca . Quadros conhecidos eventos e as características ou "slots" que descrevem o fenômeno. Regras de produção tem dois componentes : situação na esquerda e ação à direita. Se a situação for verdadeira, executar a ação.
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Determinar como acessar os dados. A técnica de busca heurística emprega regras específicas para grandes bases de conhecimento . Este método encontra a melhor resposta no mais curto espaço de tempo.

Cada representação do conhecimento tem uma técnica de pesquisa específico . Por exemplo, as regras associadas com árvores à procura determina o desvio tomado em cada garfo. Regras de produção procurar circunstâncias que correspondem ao lado esquerdo da regra.

Inferência Mecanismos
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Inferência refere-se a capacidade do sistema para criar novos conhecimentos e continuamente expandir o sistema .

a KBS recebe entrada do usuário sobre o problema que precisa resolver . A ferramenta de inferência se baseia em conhecimento na base de conhecimento ou faz inferências . Ele tira uma conclusão e dá o conselho usuário, ou o sistema pode solicitar informações adicionais .

Selecionar ferramentas de inferência que permitam a construção de uma grande KBS , como o encadeamento para a frente e para trás encadeamento .

encadeamento para a frente olha para a informação disponível e usa regras de inferência para obter mais informações até que ele atinja seu objetivo . Encadeamento para trás usa os dados para determinar se um determinado fato é verdadeiro .
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Use uma combinação de ferramentas de inferência dedutiva e indutiva .

Inferência dedutiva usa informações de fatos , como a produção regras contidas na KBS para criar novos conhecimentos. Inferência indutiva desenvolve novas generalizações ou regras compatíveis com informações da KBS .
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Use raciocínio baseado em casos de consultas que têm pouco ou incompletas informações. Este método utiliza casos passados ​​contidos no KBS e certos atributos para procurar características semelhantes.