Representación lógica
La técnica de representación espacial es un método eficiente para empaquetar cajas en un contenedor; sin embargo, tiene una limitación al tratar con restricciones. Para las aplicaciones prácticas, sin embargo, tiene una limitación al tratar con las restricciones. Estas restricciones proporcionan flexibilidad para que el usuario decida qué cajas deben colocarse primero. Tras imponer las condiciones iniciales, el algoritmo de embalaje de optimización basado en la técnica de representación espacial garantiza que las cajas que quedan en la lista de artículos se embalen de la forma más eficiente posible en el contenedor. El plan de embalaje se genera durante el tiempo de ejecución para proporcionar la visualización del resultado de las secuencias de embalaje reales. Además, se genera simultáneamente un archivo gráfico en el software Autocad para su impresión y estudio detallado. El programa puede implementarse tanto en la plataforma DOS como en la plataforma Windows en un PC IBM. El rendimiento se evalúa utilizando datos de otro algoritmo. Los resultados confirman que el algoritmo mejorado puede gestionar las restricciones especificadas por el usuario con una buena utilización del volumen.
Red semántica en ai
En el aprendizaje automático, el aprendizaje de características o de representaciones[1] es un conjunto de técnicas que permite a un sistema descubrir automáticamente las representaciones necesarias para la detección o clasificación de características a partir de datos brutos. Esto sustituye a la ingeniería manual de características y permite a una máquina aprender las características y utilizarlas para realizar una tarea específica.
El aprendizaje de características está motivado por el hecho de que las tareas de aprendizaje automático, como la clasificación, suelen requerir una entrada que es matemática y computacionalmente conveniente para procesar. Sin embargo, los datos del mundo real, como las imágenes, los vídeos y los datos de los sensores, no han cedido a los intentos de definir algorítmicamente características específicas. Una alternativa es descubrir esas características o representaciones mediante el examen, sin depender de algoritmos explícitos.
El aprendizaje de características supervisado consiste en aprender características a partir de datos etiquetados. La etiqueta de los datos permite que el sistema calcule un término de error, el grado en que el sistema no produce la etiqueta, que puede utilizarse como retroalimentación para corregir el proceso de aprendizaje (reducir/minimizar el error). Los enfoques incluyen:
Representación del conocimiento en la ai
ResumenLa representación del conocimiento y el mecanismo de inferencia son lo más deseable para que el sistema sea inteligente. Se considera que un sistema es inteligente si su inteligencia es equivalente a la del ser humano para un dominio particular o general. Debido a la información incompleta, ambigua e incierta, la tarea de hacer un sistema inteligente es muy difícil. El objetivo de este trabajo es presentar la arquitectura del sistema de base de conocimiento integrado con la técnica de representación del conocimiento híbrido para hacer el sistema eficaz.
Ejemplo de representación de una red semántica
La técnica de representación espacial es un método eficaz para empaquetar cajas en un contenedor; sin embargo, tiene una limitación a la hora de tratar las restricciones. Para las aplicaciones prácticas, sin embargo, tiene una limitación al tratar con las restricciones. Estas restricciones proporcionan flexibilidad para que el usuario decida qué cajas deben colocarse primero. Tras imponer las condiciones iniciales, el algoritmo de embalaje de optimización basado en la técnica de representación espacial garantiza que las cajas que quedan en la lista de artículos se embalen de la forma más eficiente posible en el contenedor. El plan de embalaje se genera durante el tiempo de ejecución para proporcionar la visualización del resultado de las secuencias de embalaje reales. Además, se genera simultáneamente un archivo gráfico en el software Autocad para su impresión y estudio detallado. El programa puede implementarse tanto en la plataforma DOS como en la plataforma Windows en un PC IBM. El rendimiento se evalúa utilizando datos de otro algoritmo. Los resultados confirman que el algoritmo mejorado puede gestionar las restricciones especificadas por el usuario con una buena utilización del volumen.
