Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34616
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorIvashenko, V. P.-
dc.date.accessioned2019-03-11T09:32:34Z-
dc.date.available2019-03-11T09:32:34Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationIvashenko, V. P. Attributes, scales and measures for knowledge representation and processing models / V. Ivashenko // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2019) : материалы международной научно-технической конференции, Минск, 21 - 23 февраля 2019 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники; редкол.: В. В. Голенков (гл. ред.) [и др.]. - Минск, 2019. - С. 247 - 250.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34616-
dc.description.abstractThe system of measures and features for scaling and ranking knowledge processing phenomena is considered. Some types of measurement scales were generalized. Such attributes and measures as key elements of the knowledge representation language and the distance between the texts of such languages were considered together with others combining means of the set theory, ordered sets and the theory of formal languages. The proposed concepts are towards the integration of knowledge processing models, including artificial neural networks.ru_RU
dc.language.isoenru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectsemantic networksru_RU
dc.subjectknowledge representationru_RU
dc.subjectknowledge processingru_RU
dc.subjectscalesru_RU
dc.subjectfeaturesru_RU
dc.subjectmeasureru_RU
dc.subjectmeasurementru_RU
dc.titleAttributes, scales and measures for knowledge representation and processing modelsru_RU
dc.title.alternativeПризнаки, шкалы и меры для моделей представления и обработки знанийru_RU
dc.typeСтатьяru_RU
local.description.annotationРассмотрена система признаков и мер для шкалирования и ранжирования явлений обработки знаний. Средствами методов теории множеств, упорядоченных множеств и теории формальных языков рассмотрено обобщение шкал некоторых видов, а также впервые приведено формальное описание таких признаков и мер, как ключевые элементы языков представления знаний и метрики на текстах этих языков и моделях обработки информации. Предложенные понятия ориентированы на интеграцию моделей обработки знаний, включая искусственные нейронные сети.-
Appears in Collections:OSTIS-2019

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Ivashenko_Attributes.PDF169.01 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.