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知識整合
編輯知識整合是將多個知識模型(或表征)綜合為一個共同的模型(表征)的過程。與涉及合并具有不同模式和表征模型的信息的信息整合相比,知識整合更側重于從不同的角度來綜合對某一主題的理解。例如,對一組學生的成績可以有多種解釋,通常每一種解釋都是從某個角度出發。如果這些解釋可以放在一個共同的模型下,比如說學生的成績指數,就可以實現對這些信息的整體、綜合看法和理解。加州大學伯克利分校的網絡探究科學環境(WISE)是按照知識整合理論的思路開發的。知識整合也被研究為用跨學科方法將新信息納入現有知識體系的過程。這個過程包括確定新信息和現有知識如何互動,現有知識應如何修改以適應新信息,以及應如何根據現有知識修改新信息。一個積極調查新信息后果的學習代理可以檢測和利用各種學習機會;例如,解決知識沖突和填補知識空白。
通過利用這些學習機會,學習代理能夠超越新信息的明確內容進行學習。由德克薩斯大學奧斯汀分校的Murray和Porter開發的機器學習程序KI,是為了研究使用自動和半自動的知識整合來幫助知識工程師構建一個大型知識庫。一個可以使用的技術是語義匹配。最近,有人提出了一種有用的技術,以xxx限度地減少映射驗證和可視化的努力,它是基于最小映射的。最小映射是高質量的映射,例如:i)所有其他的映射都可以在與輸入圖的大小成線性的時間內從這些映射中計算出來;ii)沒有一個映射可以在不失去屬性i的情況下被放棄。)滑鐵盧大學開設了知識整合本科學位課程,作為學術專業或輔修專業。該項目于2008年開始。
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