Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/51268
Title: Construction of Intelligent Systems Based on Knowledge Discovery in Datasets
Other Titles: Построение интеллектуальных систем на основе Knowledge Discovery in Datasets
Authors: Krasnoproshin, V.
Rodchenko, V.
Karkanitsa, A.
Keywords: материалы конференций;Artificial intelligence;knowledge base;data mining
Issue Date: 2023
Publisher: БГУИР
Citation: Krasnoproshin V. Construction of Intelligent Systems Based on Knowledge Discovery in Datasets = Построение интеллектуальных систем на основе Knowledge Discovery in Datasets / V. Krasnoproshin, V. Rodchenko, A. Karkanitsa // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков [и др.]. – Минск, 2023. – Вып. 7. – С. 147–152.
Abstract: The original method of intelligent systems construction based on technology of knowledge discovery in databases is considered. To form the knowledge base of an intelligent system, it is proposed to abandon the classical approach based on the formalization of expert knowledge in favor of an alternative approach aimed at identifying interpretable empirical patterns using Data Mining methods.
Alternative abstract: Рассмотрен оригинальный способ построения интеллектуальных систем на основе технологии knowledge discovery in databases. Для формирования базы знаний интеллектуальной системы предложено отказаться от классического подхода, основанного на формализации знаний экспертов, в пользу альтернативного, направленного на выявление методами Data Mining интерпретируемых эмпирических закономерностей.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/51268
Appears in Collections:OSTIS-2023

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Krasnoproshin_Construction.pdf191.83 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

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