963 resultados para Representação do conhecimento (Teoria do conhecimento)


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Web x Web semântica. Representação do conhecimento. Ontologia. Agentes inteligentes. Metadados. Arquitetura de descrição de recursos. Tipos de linguagens a para construção da Web semãntica.

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O sistema Diagnose Virtual é um ambiente virtual na WEB para diagnóstico de doenças de plantas e enfermidades de animais, que utiliza mecanismos de inferência baseados em conhecimentos de especialistas para simular o processo de diagnóstico. Este documento tem por objetivo orientar o usuário do sistema Diagnose Virtual no procedimento para sua utilização, visando obter resultados corretos com menor esforço.

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Tese de doutoramento, Informática (Bioinformática), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2014

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Tese apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Doutor em Linguística, na Especialidade de Lexicologia, Lexicografia e Terminologia

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O objectivo deste estudo é elucidar o estatuto da noção de imagem na filosofia de Gilles Deleuze. Para o atingir, começaremos por situar o nosso inquérito no problema que determina a sua primeira aparição no sistema – a «imagem do pensamento» –, seguindo de perto a sua acidentada trajectória em Nietzsche e a Filosofia, Proust e os Signos e Diferença e Repetição. Depois de clarificado o equívoco sentido do apelo de Deleuze, no magnum opus Diferença e Repetição, a um «pensamento sem Imagem» – que interpretamos, à luz das suas publicações ulteriores, menos como um rejeição do mundo das imagens do que como uma crítica da representação –, analisaremos a teoria da imagem-simulacro que, na mesma obra, se constitui como uma das principais formas de executar o programa do empirismo transcendental e de realizar aquela que é maior ambição da sua filosofia: instaurar um plano de univocidade e imanência desprovido de instâncias transcendentes. Na segunda metade deste estudo, que incide sobre os livros que Deleuze consagrou ao cinema – A Imagem-Movimento e a A Imagem-Tempo - examinaremos a singular aliança estabelecida pelo filósofo francês entre a teoria das imagens de Matéria e Memória de Bergson e a natureza do médium cinematográfico. Numa tentativa de pôr em evidência o aspecto sistemático do pensamento de Deleuze, a nossa análise desta nova filosofia da imagem – que não visa apenas as imagens cinematográficas mas pretende designar igualmente a própria textura do universo – deixar-se-á guiar pelo horizonte teórico e pelos principais problemas recortados no comentário a Diferença e Repetição que a precede: uma doutrina das faculdades renovada; uma filosofia do tempo distribuída em três sínteses passivas; a função da arte no empirismo transcendental e, acima de tudo, o papel atribuído à noção de imagem na instauração de um plano de imanência.

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Modelos BDI (ou seja, modelos Beliefs-Desires-Intentions models) de agentes têm sido utilizados já há algum tempo. O objetivo destes modelos é permitir a caracterização de agentes utilizando noções antropomórficas, tais como estados mentais e ações. Usualmente, estas noções e suas propriedades são formalmente definidas utilizandos formalismos lógicos que permitem aos teóricos analisar, especificar e verificar agentes racionais. No entanto, apesar de diversos sistemas já terem sido desenvolvidos baseados nestes modelos, é geralmente aceito que existe uma distância significativa entre esta lógicas BDI poderosas e sistemas reais. Este trabalho defende que a principal razão para a existência desta distância é que os formalismos lógicos utilizados para definir os modelos de agentes não possuem uma semântica operacional que os suporte. Por “semântica operacional” entende-se tanto procedimentos de prova que sejam corretos e completos em relação à semântica da lógica, bem como mecanismos que realizem os diferentes tipos de raciocínio necessários para se modelar agentes. Há, pelo menos, duas abordagens que podem ser utilizadas para superar esta limitação dos modelos BDI. Uma é estender as lógicas BDI existentes com a semântica operacional apropriada de maneira que as teorias de agentes se tornem computacionais. Isto pode ser alcançado através da definição daqueles procedimentos de prova para as lógicas usadas na definição dos estados mentais. A outra abordagem é definir os modelos BDI utilizando formalismos lógicos apropriados que sejam, ao mesmo tempo, suficientemente poderosos para representar estados mentais e que possuam procedimentos operacionais que permitam a utilizaçao da lógica como um formalismo para representação do conhecimento, ao se construir os agentes. Esta é a abordagem seguida neste trabalho. Assim, o propósito deste trabalho é apresentar um modelo BDI que, além de ser um modelo formal de agente, seja também adequado para ser utilizado para implementar agentes. Ao invés de definir um novo formalismo lógico, ou de estender um formalismo existente com uma semântica operacional, define-se as noções de crenças, desejos e intenções utilizando um formalismo lógico que seja, ao mesmo tempo, formalmente bem-definido e computacional. O formalismo escolhido é a Programação em Lógica Estendida com Negação Explícita (ELP) com a semântica dada pelaWFSX (Well-Founded Semantics with Explicit Negation - Semântica Bem-Fundada com Negação Explícita). ELP com a WFSX (referida apenas por ELP daqui para frente) estende programas em lógica ditos normais com uma segunda negação, a negação explícita1. Esta extensão permite que informação negativa seja explicitamente representada (como uma crença que uma propriedade P não se verifica, que uma intenção I não deva se verificar) e aumenta a expressividade da linguagem. No entanto, quando se introduz informação negativa, pode ser necessário ter que se lidar com programas contraditórios. A ELP, além de fornecer os procedimentos de prova necessários para as teorias expressas na sua linguagem, também fornece um mecanismo para determinar como alterar minimamente o programa em lógica de forma a remover as possíveis contradições. O modelo aqui proposto se beneficia destas características fornecidas pelo formalismo lógico. Como é usual neste tipo de contexto, este trabalho foca na definição formal dos estados mentais em como o agente se comporta, dados tais estados mentais. Mas, constrastando com as abordagens até hoje utilizadas, o modelo apresentanto não é apenas uma especificação de agente, mas pode tanto ser executado de forma a verificar o comportamento de um agente real, como ser utilizado como mecanismo de raciocínio pelo agente durante sua execução. Para construir este modelo, parte-se da análise tradicional realizada na psicologia de senso comum, onde além de crenças e desejos, intenções também é considerada como um estado mental fundamental. Assim, inicialmente define-se estes três estados mentais e as relações estáticas entre eles, notadamente restrições sobre a consistência entre estes estados mentais. Em seguida, parte-se para a definição de aspectos dinâmicos dos estados mentais, especificamente como um agente escolhe estas intenções, e quando e como ele revisa estas intenções. Em resumo, o modelo resultante possui duas características fundamentais:(1) ele pode ser usado como um ambiente para a especificação de agentes, onde é possível definir formalmente agentes utilizando estados mentais, definir formalmente propriedades para os agentes e verificar se estas propriedades são satifeitas pelos agentes; e (2) também como ambientes para implementar agentes.

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O objetivo deste trabalho é apresentar um modelo eficiente de representação de conhecimento que é construído a partir de relações de causa e efeito entre percepções e ações. Assume-se que é possível perceber o ambiente, é necessário fazer decisões mediante incerteza, é possível perceber a realimentação (feedback) referente ao sucesso ou fracasso das ações escolhidas, e é possível aprender com a experiência. Nós descrevemos uma arquitetura que integra o processo de percepção do ambiente, detecção de contexto, tomada de decisão e aprendizagem, visando obter a sinergia necessária para lidar com as dificuldades relacionadas. Além da descrição da arquitetura, é apresentada de forma sucinta uma metodologia chamada Computação Contextual, composta por duas fases principais: Definição e Operação. A fase de Definição envolve o projeto e modelagem de: i) Os subespaços de conhecimento conceitual e canônico; e ii) As regras de crescimento dinâmico. A fase de Operação complementa (isto é, estende e adapta) as definições iniciais através da aprendizagem feita pela interação com o ambiente.

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Data Warehouse (DW) é um processo que aglutina dados de fontes heterogêneas, incluindo dados históricos e dados externos para atender à necessidade de consultas estruturadas e ad-hoc, relatórios analíticos e de suporte de decisão. Já um Case-Based Reasoning (CBR) é uma técnica de Inteligência Artificial (AI – Artificial Intelligence) para a representação de conhecimento e inferência, que propõe a solução de novos problemas adaptando soluções que foram usadas para resolver problemas anteriores. A descrição de um problema existente, ou um caso é utilizado para sugerir um meio de resolver um novo problema, avisar o usuário de possíveis falhas que ocorreram anteriormente e interpretar a situação atual. Esta dissertação tem por objetivo apresentar um estudo do uso de um DW combinado com um CBR para a verificação de “risco” de inadimplência no setor de telecomunicações. Setor este que devido as grandes mudanças que ocorreram no mercado, que passam desde a privatização do setor e a entrada de novas operadoras fixas e celulares, criando um ambiente de concorrência, anteriormente inexistente, possibilitando assim ao cliente trocar de operadora ou até mesmo deixar a telefonia fixa e ficar somente com a celular, e vai até ao fato da estabilização econômica e as novas práticas de mercado, que determinou a baixa das multas, tornando assim compensador aos clientes deixar as faturas vencidas a perder juros de aplicações ou pagar juros bancários para quitar a sua dívida, visto que a empresa telefônica só pode aplicar as sanções com o prazo de 30 dias. Este trabalho mostra o desenvolvimento de um CBR para aplicação na área de Crédito e Cobrança, onde são detalhados os vários passos, a utilização do mesmo junto ao um DW, o que proporciona a comparação com desenvolvimento de outros sistemas similares e as diferenças (vantagens e desvantagens) que isso traz ao mesmo.

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In the last decades, the oil, gas and petrochemical industries have registered a series of huge accidents. Influenced by this context, companies have felt the necessity of engaging themselves in processes to protect the external environment, which can be understood as an ecological concern. In the particular case of the nuclear industry, sustainable education and training, which depend too much on the quality and applicability of the knowledge base, have been considered key points on the safely application of this energy source. As a consequence, this research was motivated by the use of the ontology concept as a tool to improve the knowledge management in a refinery, through the representation of a fuel gas sweetening plant, mixing many pieces of information associated with its normal operation mode. In terms of methodology, this research can be classified as an applied and descriptive research, where many pieces of information were analysed, classified and interpreted to create the ontology of a real plant. The DEA plant modeling was performed according to its process flow diagram, piping and instrumentation diagrams, descriptive documents of its normal operation mode, and the list of all the alarms associated to the instruments, which were complemented by a non-structured interview with a specialist in that plant operation. The ontology was verified by comparing its descriptive diagrams with the original plant documents and discussing with other members of the researchers group. All the concepts applied in this research can be expanded to represent other plants in the same refinery or even in other kind of industry. An ontology can be considered a knowledge base that, because of its formal representation nature, can be applied as one of the elements to develop tools to navigate through the plant, simulate its behavior, diagnose faults, among other possibilities

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No âmbito do Processamento Automático de Línguas Naturais (PLN), o desenvolvimento de recursos léxico-semânticos é premente. Ao conceber os sistemas de PLN como um exercício de engenharia da linguagem humana, acredita-se que o desenvolvimento de tais recursos pode ser beneficiado pelos modelos de representação do conhecimento, desenvolvidos pela Engenharia do Conhecimento. Esses modelos, em particular, fornecem simultaneamente o arcabouço teórico-metodológico e a metalinguagem formal para o tratamento computacional do significado das unidades lexicais. Neste artigo, após a apresentação da concepção linguístico-computacional de léxico, elucidam-se os principais paradigmas de representação do conhecimento, enfatizando a abordagem do significado e a metalinguagem formal vinculadas a cada um deles.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE