Analiza modelelor de cunoștințe pentru sisteme cu inteligență artificială

Abstract

Cunoștințele prezintă fundamentul inteligenței artificiale. După complexitatea cunoștințelor și modul de descriere a acestora putem identifica capacitatea intelectuală a unui subiect sau obiect. În lucrarea de față se propune o analiză comparativă a metodelor de reprezentare a cunoștințelor specifice sistemelor de calcul, așa ca: Modelul ierarhic, Modele relaționale, Modele bazate pe arbore, Modele ontologice, Modele bazate pe rețele neuronale artificiale, Modele de regresie, Modele bazate pe învățarea automată. O atenție aparte este acordată modelului de reprezentare și evoluție a cunoștințelor care se bazează pe proprietățile fundamentale ale paradigmei de programare obiect orientată: Atribute și Date, Metode, Relații, Încapsulare, Moștenire, Metodele Constructor și Destructor.