Dynamic process modelling is genera

Dynamic process modelling is generally accomplished from experts’ knowledge through Knowledge Engineering (KE); however, the obtained models are sometimes deficient for interpreting the input data flow coming from the real process evolution perceived through sensors. This shortcoming lies in specialists’ tacit knowledge, difficult to elicit, and in that certain process phenomena are unknown or unforeseen to experts. An alternative to complement the modelling task is to resort to a Knowledge Discovery in Database (KDD) process. Nevertheless, most KE approaches do not address the processing of knowledge obtained from data. This work proposes a KE methodology called Timed Observation Modelling For Diagnosis (TOM4D) which allows to build dynamic process models from experts’ knowledge and data where the obtained models can be compared and combined with models obtained through a KDD process in order to define a model more suitable to the dynamic process reality.

Knowledge Engineering and Management - The CommonKADS Methodology. Available from: http://www.researchgate.net/publication/235705607_Knowledge_Engineering_and_Management_-_The_CommonKADS_Methodology [accessed Aug 23, 2015].

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การสร้างแบบจำลองกระบวนการแบบไดนามิกจะประสบความสำเร็จโดยทั่วไปจากความรู้ของผู้เชี่ยวชาญผ่านทางวิศวกรรมความรู้ (KE); แต่รุ่นที่ได้รับบางครั้งก็ขาดสำหรับการตีความการป้อนข้อมูลที่วิวัฒนาการมาจากการไหลของกระบวนการการรับรู้ข้อมูลที่แท้จริงผ่านการเซ็นเซอร์ ข้อบกพร่องนี้อยู่ในผู้เชี่ยวชาญด้านความรู้โดยปริยายยากที่จะล้วงเอาและในกระบวนการปรากฏการณ์บางอย่างที่ไม่รู้จักหรือไม่คาดฝันที่ผู้เชี่ยวชาญ ทางเลือกในการเติมเต็มงานการสร้างแบบจำลองเป็นรีสอร์ทเพื่อการค้นพบความรู้ในฐานข้อมูล (KDD) กระบวนการ แต่ส่วนใหญ่วิธี KE ไม่ได้อยู่ที่การประมวลผลของความรู้ที่ได้รับจากข้อมูล งานนี้นำเสนอวิธีการ KE เรียกว่าหมดเวลาการสังเกตการสร้างแบบจำลองสำหรับการวินิจฉัย (TOM4D) ซึ่งจะช่วยในการสร้างแบบจำลองกระบวนการแบบไดนามิกจากความรู้ของผู้เชี่ยวชาญและข้อมูลที่รุ่นที่ได้รับสามารถนำมาเปรียบเทียบและรวมกับรุ่นที่ได้รับผ่านกระบวนการ KDD เพื่อกำหนดรูปแบบ เหมาะสมกับความเป็นจริงกระบวนการแบบไดนามิก. วิศวกรรมและการบริหารจัดการความรู้ - วิธีการ CommonKADS ได้จาก: [เข้าถึง 23 สิงหาคม 2015]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจำลองกระบวนการแบบไดนามิกโดยทั่วไปได้จากความรู้ของผู้เชี่ยวชาญทางวิศวกรรมความรู้ ( Ke ) ; อย่างไรก็ตาม , ได้รับการตีความแบบ บางครั้งข้อมูลที่ไหลมาจากกระบวนการวิวัฒนาการจริงการรับรู้ผ่านเซ็นเซอร์ ข้อบกพร่องนี้อยู่ในความรู้ฝังลึกของผู้เชี่ยวชาญเพื่อกระตุ้น , ยาก ,และในกระบวนการบางอย่างที่ไม่รู้จัก หรือปรากฏการณ์ที่ไม่คาดฝันกับผู้เชี่ยวชาญ ทางเลือกเพื่อเติมเต็มการงานจะรีสอร์ทเพื่อการค้นพบความรู้ในฐานข้อมูล ( KDD ) กระบวนการ อย่างไรก็ตาม แนว เก๋ ส่วนใหญ่ไม่การประมวลผลความรู้จากข้อมูลงานวิจัยนี้เสนอวิธีการที่เรียกว่าหมดเวลาการ Ke การสังเกตเพื่อการวินิจฉัย ( tom4d ) ซึ่งช่วยให้การสร้างแบบจําลองกระบวนการแบบไดนามิกจากความรู้ของผู้เชี่ยวชาญและข้อมูลที่ได้รับ และรวมกับรุ่นสามารถเทียบรุ่นได้ผ่านกระบวนการ KDD เพื่อกำหนดรูปแบบที่เหมาะสมกับกระบวนการแบบไดนามิก ความเป็นจริง

วิศวกรรมความรู้และการจัดการ - commonkads ต่อไป หาได้จาก : http://www.researchgate.net/publication/235705607_knowledge_engineering_and_management_-_the_commonkads_methodology [ เข้าถึง 23 สิงหาคม 2015 ]