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  1. 全国大会
  2. 40回
  3. 人工知能及び認知科学

複合型関係モデルに基づく診断型知識獲得方式

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/118378
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/118378
8da42adf-b34c-45b2-a70c-aa7ea45a5e09
名前 / ファイル ライセンス アクション
KJ00001337991.pdf KJ00001337991.pdf (180.9 kB)
Item type National Convention(1)
公開日 1990-03-14
タイトル
タイトル 複合型関係モデルに基づく診断型知識獲得方式
タイトル
言語 en
タイトル A knowledge acquisition method for diagnosis expert system based on composite relational model
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
(株)東芝 システム・ソフトウェア技術研究所
著者所属
(株)東芝 システム・ソフトウェア技術研究所
著者所属
(株)東芝 システム・ソフトウェア技術研究所
著者所属
(株)東芝 システム・ソフトウェア技術研究所
著者所属
(株)東芝 システム・ソフトウェア技術研究所
著者所属
(株)東芝 システム・ソフトウェア技術研究所
著者所属(英)
en
TOSHIBA Corporation
著者所属(英)
en
TOSHIBA Corporation
著者所属(英)
en
TOSHIBA Corporation
著者所属(英)
en
TOSHIBA Corporation
著者所属(英)
en
TOSHIBA Corporation
著者所属(英)
en
TOSHIBA Corporation
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 エキスパートシステムの開発においては、専門家からの知識獲得の過程が最も困難な作業であることが指摘されており、知識獲得ボトルネックと言われている。その困難さの原因の一つとして、実際の領域専門家が行っている問題解決知識の定式化の方法が、エキスパートシステム構築ツールで提供される知識表現形式と概念レベルで大きな差があることが挙げられる。従って、専門家が自分の知っている知識を明確に表現しにくい状況を作っている。近年、対象問題の型を限定して知識獲得の困難を解決するため、多くの研究がなされており進展を見ている。しかし、現状では専門家の知識を十分容易にかつ明確に表現できる手法を実現できているとは言えない。本稿では、この点を改善するための、専門家の知識の定式化を十分意識した知識獲得手法を述べる。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 全国大会講演論文集

巻 第40回, 号 人工知能及び認知科学, p. 343-344, 発行日 1990-03-14
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-21 04:58:43.113809
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