MYCIN. Szakértői rendszer
|
|
|
- Péter Szilágyi
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 MYCIN Szakértői rendszer
2 Általában mycin: gombafajból nyert antibiotikum (görög) Pl: kanamycin, tobramycin, streptomycin, stb
3 Általában szakértői rendszer vér fertőzéseinek, gyógykezeléseknek meghatározását támogató orvosi diagnosztikai rendszer Az orvosnak általában nincs ideje az eredmények kivárására, ezért találgatnia kell
4 Általában célvezérelt, szabályalapú rendszer orvosok, Stanfordi Egyetem AI kutatói LISP nyelv A modell sikeresebb, mint a diagnosztikai rendszer
5
6 MYCIN fő komponensei 1. konzultációs (tanácsadó) rendszer kérdések feltevése, következtetések, tanácsok 2. magyarázó rendszer kérdésekre válaszok, tanácsok indoklása 3. szabálybeszerző rendszer új szabályok, meglevő szabályok módosítása
7 1. Konzultációs rendszer Szabálybázis, (kb. 450 IF THEN ) statikus, dinamikus adatok Vezérlés, emberi nyelvhez hasonló módon
8 Szabálybázis (produkciós szabályok) szabály: előfeltétel-akció pár előfeltétel: feltételek konjunkciója feltétel: predikátum (igaz/hamis, bizonyossági mértékkel) bizonyossági mérték: adatelemekhez kapcsolódó szám [-1 1] bizalom mértéke, kételkedés mértéke akció: konklúzió (megfelelő bizonyossággal) pl. organizmus azonosítása, végrehajtandó instrukció, terápialista szabályok bizonyossági mértéke tally szabály alkalmazásának megbízhatósága következmény megbízhatósága feltételi rész bizonyosságának és a szabály bizonyosságának függvénye
9 Szabálybázis szabályok jellegzetes formája: (culture?c) (site?c blood) (organism?o) (gram?o neg) (morph?o rod) (patient?p) (burn?p serious) 0.4 (identity?o pseudomonos)
10 Szabálybázis Szabályok alakja: If E igaz Then H igaz [cf] Példa Ha tiszta az ég (E) Akkor az előrejelzés napos (H) [cf 0,8] Bizonyossági tényező (certainty factor) cf:=[-1;+1]
![Akkor az előrejelzés napos (H) [cf 0,8]](/docs-images/42/7187921/images/page_10.jpg "Bizonyossági tényező (certainty factor)")
11 Szabálybázis (cf értékek) Kifejezés Bizonyossági tényező Határozottan nem 1,0 Csaknem biztosan nem 0,8 Valószínűleg nem 0,6 Talán nem 0,4 Ismeretlen 0,2-től +0,2-ig Talán +0,4 Valószínűleg +0,6 Csaknem biztosan +0,8 Határozottan igen +1,0
12 Szabálybázis Szabály feltételrészének bizonyossági tényezője: cf(e) ÉS kapcsolatban: cf(e) = min(cf 1, cf 2,, cf n ) VAGY kapcsolatban: cf(e) = max(cf 1, cf 2,, cf m ) Következmény bizonyossági tényezője Példa cf(h,e) = cf(e) * cf(h) Ha tiszta az ég (E) Akkor az előrejelzés napos (H) [CF 0,8] cf(h E) = 0,5 * 0,8 = 0,4
13 Szabálybázis HA ma száraz [cf 0,7] ÉS hőmérséklet meleg [cf 0,5] ÉS ég felhős [cf 0,2] AKKOR holnap esik [cf 0,4]
![meleg [cf 0,5] ÉS ég felhős](/docs-images/42/7187921/images/page_13.jpg "[cf 0,2] AKKOR holnap esik")
14 Szabálybázis Következmény bizonyossági tényezője, több szabály esetén p q (c1) 1 p q (c2) 2 c 1 + c 2 c 1 c 2 ha c 1,c 2 0 c(c 1,c 2) = c1+ c2+ c1 c2 ha c 1,c2 0 c1+ c2 ha c1 c2 < 0 1 min( c 1, c 2 ) c(0, y) = c(y) c(1, y) = c(1) c(-x, x) = 0 c 0.2 esetén: szabály alkalmazása
15 Szabálybázis Első szabály HA a kutya ugat AKKOR nem harap [cf 0,8] Második szabály HA a kutya csóválja a farkát AKKOR nem harap [cf 0,9]
![0,8] Második szabály HA a kutya](/docs-images/42/7187921/images/page_15.jpg "csóválja a farkát AKKOR nem harap")
16 Szabálybázis Első szabály HA a kutya ugat AKKOR nem harap [cf 0,8] Második szabály HA a kutya csóválja a farkát AKKOR nem harap [cf 0,9] Harmadik szabály HA a kutya nem harap AKKOR be lehet menni a kapun [cf 0,7]
![farkát AKKOR nem harap [cf 0,9] Harmadik szabály HA](/docs-images/42/7187921/images/page_16.jpg "a kutya nem harap AKKOR be lehet menni a kapun [cf")
17 MYCIN adatszerkezete Statikus adatok definíciószerű információk listák (pl. organizmusok listája) tudástáblák (pl. klinikai paraméterek) osztályozó rendszer, kontextus szerint (pl. páciens attribútumai, organizmus attribútumai) Dinamikus adatok objektum attribútum érték hármasok + CF kontextusfában tárolva (páciens személyi adatai, gyógykezelések, organizmusok) kikövetkeztetett adatok konzultáció kérdései a releváns attribútumok kitöltéséhez
18 MYCIN vezérlési struktúrája visszafelé haladó következtetés (célvezérelt) mint egy AI program, de kimerítő keresést végez (részcél összes lehetséges feltétel előállítása) ha egy hipotézis megbízhatósága -0.2 és 0.2 közé esik a válasz: ismeretlen previewmechanizmus: felesleges részfák bejárásának elkerülése (előzetes információk alapján) egyéb vezérlési lehetőségek az alapvető viselkedés módosításához (metaszabályok) szabály-interpreter először ezeket a szabályokat hajtja végre ~ 200 metaszabály top-levelcél szabály következmény rész: terápia meghatározása (lista)
19 Emberi nyelvhez hasonló
20 Emberi nyelvhez hasonló
21 2. Magyarázó rendszer konzultáció végén automatikusan meghívódik elérhető a konzultáció során is WHY miért kérdezte az adott kérdést HOW hogyan jutott adott következtetésre
22 2. Magyarázó rendszer
23 2. Magyarázó rendszer
24
25 3. Tudás-(szabály-) beszerző rendszer új szabály bevitele, szabálymódosítás angol nyelvű forma LISP
26 3. Tudás-(szabály-) beszerző rendszer ellentmondásmentesség, redundancia ellenőrzése
27 Tudásbeszerző rendszer tipikus TB hibák: hiányok a szabályhalmazban szabályok átlapolása (inkonzisztenciát, redundaciát okozhat) elavult szabályok (új felfedezések miatt) konzultációs program fő hibái: hibás konklúzió irreleváns kérdések TEIRESIAS tudásbeszerzés interaktív párbeszéd alapján szakértő megállíthatja a működést, ha hibát tapasztal nyomkövetés visszafelé (HOW, WHY kérdések alapján)
28
29 MYCIN fejlődése MYCIN- modellen alapuló szakértői rendszerek TEIRESIAS keretrendszer GUIDON orvostanhallgatók oktatására EMYCIN sikertelen PUFF légzési funkciók elemzésére használták PROSPECTOR ásványi kincsek kiaknázására készült CASNET glaukómás betegek kikérdezését segítő rendszer ONCOCIN rákbetegek részére ajánl gyógymódot
Interaktív, grafikus környezet. Magasszintû alkalmazási nyelv (KAL) Integrált grafikus interface könyvtár. Intelligens kapcsolat más szoftverekkel
Készítette: Szabó Gábor, 1996 Az Az IntelliCorp IntelliCorp stratégiája: stratégiája: Kifinomult, Kifinomult, objektum-orientált objektum-orientált környezetet környezetet biztosít biztosít tervezéséhez,
Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet
Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet Bizonytalanságkezelés Dr. Seebauer Márta főiskolai tanár seebauer.marta@szgti.bmf.hu Bizonytalan tudás forrása A klasszikus logikában a kijelentések vagy igazak
A TESZTELÉS ALAPJAI MIÉRT SZÜKSÉGES A TESZTELÉS? MI A TESZTELÉS? ÁLTALÁNOS TESZTELÉSI ALAPELVEK
A TESZTELÉS ALAPJAI MIÉRT SZÜKSÉGES A TESZTELÉS? MI A TESZTELÉS? ÁLTALÁNOS TESZTELÉSI ALAPELVEK MUNKAERŐ-PIACI IGÉNYEKNEK MEGFELELŐ, GYAKORLATORIENTÁLT KÉPZÉSEK, SZOLGÁLTATÁSOK A DEBRECENI EGYETEMEN ÉLELMISZERIPAR,
SZAKÉRTŐI RENDSZEREK, JOGI TUDÁSALAPÚ RENDSZEREK. Strausz György október 2.
SZAKÉRTŐI RENDSZEREK, JOGI TUDÁSALAPÚ RENDSZEREK Strausz György 2015. október 2. MESTERSÉGES INTELLIGENCIA HF KONZULTÁCIÓ Fuzzy szakértői rendszerek Szabálytanulás Szakértői rendszer feladatok. Két alkalom
Szakértői rendszerek bemutatása. Haindrich Henrietta
Szakértői rendszerek bemutatása Haindrich Henrietta Mi a szakértő rendszer? Ismeretalapú rendszer (KBS:Knowledge-Based System): a rendelkezésére álló információkból bizonyos keresési stratégia szerint
Bizonyossági tényező az M1-ben bizonyossági faktor cf [0,100] cf=100 teljes bizonyosság cf=20 a hihetőség alsó küszöbe cf=0 teljesen elvetve
![Bizonyossági tényező az M1-ben bizonyossági faktor cf [0,100] cf=100 teljes bizonyosság cf=20 a hihetőség alsó küszöbe cf=0 teljesen elvetve](/thumbs/52/29386275.jpg "Bizonyossági tényező az M1-ben bizonyossági faktor cf [0,100] cf=100 teljes bizonyosság cf=20 a hihetőség alsó küszöbe cf=0 teljesen elvetve")
1. HOGYAN ALKALMAZHATÓ SZABÁLY ALAPÚ RENDSZEREKBEN A BIZONYTALANSÁGKEZELÉS HEURISZTIKUS MODELLJE? Szabályalapú rendszerekben az ismeretek HA feltétel AKKOR következmény alakúak Bizonytalanság kezelése
Memóriagazdálkodás. Kódgenerálás. Kódoptimalizálás
Kódgenerálás Memóriagazdálkodás Kódgenerálás program prológus és epilógus értékadások fordítása kifejezések fordítása vezérlési szerkezetek fordítása Kódoptimalizálás L ATG E > TE' E' > + @StPushAX T @StPopBX
ü É Í ü ü ü Í ü ű ü ü ü ű ü ű ű ű ü ü ü ű ü Í ü ű ü ü ü Ű Í É É Á Ő Á Ó Á Á Á Á É Á Á Á Á É Á Í Á Á Í Í ű Á É É Á Á Ö Í Á Á Á Á Á É Á Á Ó ű Í ü ü ü ű ű ü ü ű ü Á ü ű ü Í Í Í ü Í Í ű ű ü ü ü ü ű ü ű ü ü
Ű Í ó Ü Ö Á Á Ó Ö Ü Ü Ü Ü Á Í Ü Á Á Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ö Ü Í Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Á Í Ü Í Í Á Í Í Ü Í Í Ü Á Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ő Ö Á ÁÍ Á Ü Ü Á Í Ü Í Á Ü Á Í ó Í Í Ü Ü ő Í Ü Ű Ü Ü Ü Ü Í Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Í Ü Á Ü Ö Á
ű í ú ü Á ü ü ü ü ü É É É Ü í ü Á í í ű í ú É É É Ü Í í í í Á í í Á í Á Í É Ő Ú ú Ú í í í íí í ú í í Í í Í Í É í í Í Í í ú í ü Ó í Í ú Í Í ű í ű í í í Í É Ü ű í ü ű í ú É É É Ü ű í í í í ü í Í í Ú Í í
Í Á Á É ö ö ö ö ö ű ü ö ű ű ű ö ö ö ü ö ü í ü í í í ü í ü Á ü ö ö ü ö ü ö ö ü ö í ö ö ü ö ü í ö ü ű ö ü ö ü í ö í ö ű ű ö ö ú ö ü ö ű ű ű í ö ű í ű ö ű ü ö í ű í í ö í ö ö Ó Í ö ű ű ű ű í í ű ű í í Ü ö
Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 6. előadás
Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 6. előadás Tesztelési módszerek statikus tesztelés kódellenőrzés szintaktikus ellenőrzés szemantikus ellenőrzés dinamikus tesztelés fekete doboz módszerek fehér
Szoftver-mérés. Szoftver metrikák. Szoftver mérés
Szoftver-mérés Szoftver metrikák Szoftver mérés Szoftver jellemz! megadása numerikus értékkel Technikák, termékek, folyamatok objektív összehasonlítása Mér! szoftverek, programok CASE eszközök Kevés szabványos
Adatmodellezés, alapfogalmak. Vassányi István
Adatmodellezés, alapfogalmak Vassányi István Alapok A helyes modell az információs rendszer későbbi használhatóságánakazalapja, olyanmint a jómunkaruha: véd, de nem akadályozza a munkát Objektum-orientált
Adatszerkezetek I. 7. előadás. (Horváth Gyula anyagai felhasználásával)
Adatszerkezetek I. 7. előadás (Horváth Gyula anyagai felhasználásával) Bináris fa A fa (bináris fa) rekurzív adatszerkezet: BinFa:= Fa := ÜresFa Rekord(Elem,BinFa,BinFa) ÜresFa Rekord(Elem,Fák) 2/37 Bináris
Ismeretalapú rendszerek tervezése, ismeretszerzés, ismeretalapú rendszerek fejlesztése
Ismeretalapú rendszerek tervezése, ismeretszerzés, ismeretalapú rendszerek fejlesztése Takács Eszter Magdolna DFSVDK Mesterséges intelligencia, szakértői rendszerek VEMISAM254M Utolsó módosítás: 2013.
Ember-gép rendszerek megbízhatóságának pszichológiai vizsgálata. A Rasmussen modell.
Ember-gép rendszerek megbízhatóságának pszichológiai vizsgálata. A Rasmussen modell. A bonyolult rendszerek működtetésének biztonsága egyre pontosabb, naprakész gondolati, beavatkozási sémákat igényel
2. A példahalmazban n = 3 negatív és p = 3 pozitív példa van, azaz a példahalmazt képviselő döntési fa információtartalma: I = I(1/2, 1/2) = 1 bit.
Példa 1. Döntési fa számítása/1 1. Legyen a felhasználandó példahalmaz: Példa sz. Nagy(x) Fekete(x) Ugat(x) JóKutya(x) X1 Igen Igen Igen Nem X2 Igen Igen Nem Igen X3 Nem Nem Igen Nem X4 Nem Igen Igen Igen
Programtervezés. Dr. Iványi Péter
Programtervezés Dr. Iványi Péter 1 A programozás lépései 2 Feladat meghatározás Feladat kiírás Mik az input adatok A megoldáshoz szükséges idő és költség Gyorsan, jót, olcsón 3 Feladat megfogalmazása Egyértelmű
CLIPS (C Language Integrated Production System)
CLIPS (C Language Integrated Production System) I. ALAPVETŐ TULAJDONSÁGAI szakértői rendszer fejlesztő eszköz (shell) 80-as évek közepe, NASA 1. prototípus 1985-ben (~ 2 hónap alatt), fejlesztések, bővítések
Mérési segédlet Szabályalapú rendszerek
Mérési segédlet Szabályalapú rendszerek 1 Szabályalapú rendszerek alapelvei A szabályalapú rendszerek hatékony eszközt biztosítanak nehezen algoritmizálható problémák megoldásához. Előnyös tulajdonságai
Szabályalapú rendszerek
Szabályalapú rendszerek 1 Szabályalapú rendszerek alapelvei A szabályalapú rendszerek hatékony eszközt biztosítanak nehezen algoritmizálható problémák megoldásához. Előnyös tulajdonságai miatt elterjedten
Cím: Fekete István: Bogáncs Forrás: Ifjúsági Könyvkiadó, 1957.
Cím: Fekete István: Bogáncs Forrás: Ifjúsági Könyvkiadó, 1957. Szövegtípus: magyarázó Szöveg olvashatósága: közepesen nehéz Kérdések nehézsége: könnyű, közepesen nehéz, nehéz Javasolt felhasználás: 4 6.
SZAKÉRTŐ RENDSZEREK TUDÁSBÁZISÁNAK LOGIKAI MODELLEZÉSE SOMOGYI PÉTER
MAGYAR TUDOMÁNYOS AKADÉMIA SZÁMÍTÁSTECHNIKAI é s a u t o m a t i z á l á s i k u t a t ó i n t é z e t e BONYOLÛLT SZAKÉRTŐ RENDSZEREK TUDÁSBÁZISÁNAK LOGIKAI MODELLEZÉSE SOMOGYI PÉTER Tanulmányok 215/1988
A F u z z y C L I P S a l a p j a i
A F u z z y C L I P S a l a p j a i A CLIPS rendszer bovítése a bizonytalan információk hatékony kezelése céljából. K é t f é l e b i z o n y t a l a n s á g t á m o g a t á s a : Pontosan nem megfogalmazható
Programrendszerek tanúsítása szoftverminőség mérése
SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM Programrendszerek tanúsítása szoftverminőség mérése Dr. Gyimóthy Tibor Dr. Ferenc Rudolf Szoftverminőség biztosítás Fő cél: az üzemelő IT rendszerekben csökkenteni a hibák számát
Szabályalapú diagnosztika - Diagnosztika HAZID információk felhasználásával
Diagnosztika 5 p. 1/2 Modell Alapú Diagnosztika Disztkrét Módszerekkel Szabályalapú diagnosztika - Diagnosztika HAZID információk felhasználásával Hangos Katalin PE Villamosmérnöki és Információs Rendszerek
ESZKÖZTÁMOGATÁS A TESZTELÉSBEN
ESZKÖZTÁMOGATÁS A TESZTELÉSBEN MUNKAERŐ-PIACI IGÉNYEKNEK MEGFELELŐ, GYAKORLATORIENTÁLT KÉPZÉSEK, SZOLGÁLTATÁSOK A DEBRECENI EGYETEMEN ÉLELMISZERIPAR, GÉPÉSZET, INFORMATIKA, TURISZTIKA ÉS VENDÉGLÁTÁS TERÜLETEN
A szemantikus elemzés helye. A szemantikus elemzés feladatai. A szemantikus elemzés feladatai. Deklarációk és láthatósági szabályok
A szemantikus elemzés helye Forrásprogram Forrás-kezelő (source handler) Lexikális elemző (scanner) A szemantikus elemzés feladatai Fordítóprogramok előadás (A, C, T szakirány) Szintaktikus elemző (parser)
Nagyméretű adathalmazok kezelése (BMEVISZM144) Reinhardt Gábor április 5.
Asszociációs szabályok Budapesti Műszaki- és Gazdaságtudományi Egyetem 2012. április 5. Tartalom 1 2 3 4 5 6 7 ismétlés A feladat Gyakran együtt vásárolt termékek meghatározása Tanultunk rá hatékony algoritmusokat
Emerald: Integrált jogi modellező keretrendszer
Emerald: Integrált jogi modellező keretrendszer Förhécz András Szőke Ákos Kőrösi Gábor Strausz György Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Multilogic Kft, Budapest Networkshop 2011 2011. április
Az alállomási kezelést támogató szakértői funkciók
Az alállomási kezelést támogató szakértői funkciók dr. Kovács Attila Szakértői rendszerek Emberi szakértő kompetenciájával, tudásával rendelkező rendszer Jellemzői: Számítási műveletek helyett logikai
Térinformatikai programozás Pythonban
Térinformatikai programozás Pythonban Siki Zoltán BME Geod siki.zoltan@epito.bme.hu Térinformatikai programozás Pythonban Siki Zoltán BME Geod siki.zoltan@epito.bme.hu Python alapelvek A szép jobb mint
Mesterséges Intelligencia MI
Mesterséges Intelligencia MI Logikai Emberi ágens tudás és problémái gépi reprezentálása Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade
Adatszerkezetek és algoritmusok
2009. november 20. Bevezet El z órák anyagainak áttekintése Ismétlés Adatszerkezetek osztályozása Sor, Verem, Lengyelforma Statikus, tömbös reprezentáció Dinamikus, láncolt reprezentáció El z órák anyagainak
Amortizációs költségelemzés
Amortizációs költségelemzés Amennyiben műveleteknek egy M 1,...,M m sorozatának a futási idejét akarjuk meghatározni, akkor egy lehetőség, hogy külön-külön minden egyes művelet futási idejét kifejezzük
ny Tornabajnokság g eredmény nyilvántart ntartó rendszere A megoldandó feladat Követelmény analízis 1. Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék
OMT esettanulmány ny Tornabajnokság g eredmény nyilvántart ntartó rendszere Lajos Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék A megoldandó feladat A cél egy tornabajnokság eredmény nyilvántartó rendszerének
A könyvvizsgálat módszertana
A könyvvizsgálat módszertana Belső ellenőrzés és a könyvvizsgálat 2011 Deloitte Magyarország Tematika A belső ellenőrzési rendszer célja és típusai A belső ellenőrzési rendszer szerepe a könyvvizsgálat
Szoftvermérés:hogyan lehet a szoftvertermék vagy a szoftverfolyamat valamely jellemzőjéből numerikus értéket előállítani.
Szoftvermérés:hogyan lehet a szoftvertermék vagy a szoftverfolyamat valamely jellemzőjéből numerikus értéket előállítani. az értékeket összegyűjtik, tárolják egymással és az egész szervezetre alkalmazott
Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet
Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet Tudásalapú rendszerek Dr. Seebauer Márta főiskolai tanár seebauer.marta@szgti.bmf.hu Tudás fogalma Tudás a valós világ tükröződése az emberi tudatban, amelynek
Objektumok inicializálása
Objektumok inicializálása Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék Objektumok inicializálása CPP4 / 1 Tartalom public adattagok inicializálása felsorolással konstruktor objektum tömbök osztály típusú
Funkcionális és logikai programozás. { Márton Gyöngyvér, 2012} { Sapientia, Erdélyi Magyar Tudományegyetem }
Funkcionális és logikai programozás { Márton Gyöngyvér, 2012} { Sapientia, Erdélyi Magyar Tudományegyetem } http://www.ms.sapientia.ro/~mgyongyi ` 1 Jelenlét: Követelmények, osztályozás Az első 4 előadáson
Komputeralgebra Rendszerek
Komputeralgebra Rendszerek Konstansok, változók, típusok Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék 2015. február 24. TARTALOMJEGYZÉK 1 of 110 TARTALOMJEGYZÉK I 1 TARTALOMJEGYZÉK 2 Nevek kezelése
Programozás alapjai II. (7. ea) C++ Speciális adatszerkezetek. Tömbök. Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek
Programozás alapjai II. (7. ea) C++ Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek Szeberényi Imre BME IIT M Ű E G Y E T E M 1 7 8 2 C++ programozási nyelv BME-IIT Sz.I. 2016.04.05. - 1
Speciális adatszerkezetek. Programozás alapjai II. (8. ea) C++ Tömbök. Tömbök/2. N dimenziós tömb. Nagyméretű ritka tömbök
Programozás alapjai II. (8. ea) C++ Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek Szeberényi Imre BME IIT Speciális adatszerkezetek A helyes adatábrázolás választása, a helyes adatszerkezet
The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Adatelemzés intelligens módszerekkel Hullám Gábor Adatelemzés hagyományos megközelítésben I. Megválaszolandó
Különböző hagyományos és nem-hagyományos eljárások kombinálása: miért és hogyan? április 16.
Különböző hagyományos és nem-hagyományos eljárások kombinálása: miért és hogyan? 2008. április 16. Életből vett problémák, projektek Dunai Vasmű: acélkonverter modellezése Orvosi röntgenkép-kiértékelés
Programozás alapjai II. (7. ea) C++
Programozás alapjai II. (7. ea) C++ Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek Szeberényi Imre BME IIT M Ű E G Y E T E M 1 7 8 2 C++ programozási nyelv BME-IIT Sz.I. 2016.04.05. - 1
Komputeralgebra rendszerek
Komputeralgebra rendszerek III. Változók Czirbusz Sándor czirbusz@gmail.com Komputeralgebra Tanszék ELTE Informatika Kar 2009-2010 ősz Index I 1 Szimbolikus konstansok kezelés A konstansok Nevek levédése
Adatszerkezetek Adatszerkezet fogalma. Az értékhalmaz struktúrája
Adatszerkezetek Összetett adattípus Meghatározói: A felvehető értékek halmaza Az értékhalmaz struktúrája Az ábrázolás módja Műveletei Adatszerkezet fogalma Direkt szorzat Minden eleme a T i halmazokból
Komputeralgebra rendszerek
Komputeralgebra rendszerek III. Változók Czirbusz Sándor czirbusz@gmail.com Komputeralgebra Tanszék ELTE Informatika Kar 2009-2010 ősz Index I 1 Szimbolikus konstansok kezelés A konstansok Nevek levédése
Üzleti architektúra menedzsment, a digitális integrált irányítási rendszer
Üzleti architektúra menedzsment, a digitális integrált irányítási rendszer XXII. MINŐSÉGSZAKEMBEREK TALÁLKOZÓJA A digitalizálás a napjaink sürgető kihívása Dr. Ányos Éva működésfejlesztési tanácsadó Magyar
Podoski Péter és Zabb László
Podoski Péter és Zabb László Bevezető Algoritmus-vizualizáció témakörében végeztünk kutatásokat és fejlesztéseket Felmértük a manapság ismert eszközök előnyeit és hiányosságait Kidolgoztunk egy saját megjelenítő
MÉRY Android Alkalmazás
MÉRY Android Alkalmazás Felhasználói kézikönyv Di-Care Zrt. Utolsó módosítás: 2014.06.12 Oldal: 1 / 7 Tartalomjegyzék 1. Bevezetés 3 1.1. MÉRY Android alkalmazás 3 1.2. A MÉRY Android alkalmazás funkciói
Programozási nyelvek Java
statikus programszerkezet Programozási nyelvek Java Kozsik Tamás előadása alapján Készítette: Nagy Krisztián 2. előadás csomag könyvtárak könyvtárak forrásfájlok bájtkódok (.java) (.class) primitív osztály
TAJ. foglalkozás. gyógyszer
Feladat I. Orvosi adatbázist készítünk. Minden embernél számontartjuk a nevét, korát, TAJ számát. Ezen utóbbi alapján egyértelmően azonosítani lehet bárkit. Az orvosoknál tároljuk ezeken kívül még a tudományos
MAL és VM javítási útmutató
MAL és VM javítási útmutató Megjegyzés: a javítási útmutató tájékoztató jellegű, a javításkor használt változata eltérhet ez előzetesen közzé tettől. E mellett csoportonként is különbözhet. A 100 %-nak
Szy Ildikó DEMIN 2014.
Szy Ildikó DEMIN 2014. Az azonos bánásmód és a szolidaritás elvének megfelelően a ritka betegségek multidiszciplináris megközelítésű diagnosztikájának és kezelésének fejlesztése, a racionalizált beteg
Minőség-ellenőrzés 2016
Minőség-ellenőrzés 2016 Visegrád 2016. szeptember 8. Mádi-Szabó Zoltán MKVK Minőségellenőrzési Bizottság elnöke 1 A minőség-ellenőrzés célja A minőség-ellenőrzési rendszer célja a könyvvizsgálók által
Adatszerkezetek 1. előadás
Adatszerkezetek 1. előadás Irodalom: Lipschutz: Adatszerkezetek Morvay, Sebők: Számítógépes adatkezelés Cormen, Leiserson, Rives, Stein: Új algoritmusok http://it.inf.unideb.hu/~halasz http://it.inf.unideb.hu/adatszerk
Osztálytervezés és implementációs ajánlások
Osztálytervezés és implementációs ajánlások Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék Utolsó módosítás: 2006. 04. 24. Osztálytervezés és implementációs kérdések OTERV / 1 Osztály tervezés Egy nyelv
Eötvös Loránd Tudományegyetem. MINŐSÉGÜGYI ELJÁRÁSOK ME Munkatársi igény, elégedettség és szolgáltatási mérés
Eötvös Loránd Tudományegyetem MINŐSÉGÜGYI ELJÁRÁSOK ME 1.7.5. Munkatársi igény, elégedettség és szolgáltatási mérés Készítette: ELTE Minőségügyi Iroda Verzió/kiadás dátuma: 1/2018.06.08. Jóváhagyta: Minőségfejlesztési
Osztálytervezés és implementációs ajánlások
Osztálytervezés és implementációs ajánlások Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék Utolsó módosítás: 2006. 04. 24. Osztálytervezés és implementációs kérdések OTERV / 1 Osztály tervezés Egy nyelv
Vizsgálatok aktuáriusi szemmel
Vizsgálatok aktuáriusi szemmel Holczinger Norbert Biztosításfelügyeleti főosztály, osztályvezető Szakmai konzultáció 2017. december 6. Felügyelt intézmény Vizsgálatok lebonyolítása elemi feladat Célvizsgálat
Egy Erlang refaktor lépés: Függvényparaméterek összevonása tuple-ba
Egy Erlang refaktor lépés: Függvényparaméterek összevonása tuple-ba Témavezető: Horváth Zoltán és Simon Thompson OTDK 2007, Miskolc Egy Erlang refaktor lépés: Függvényparaméterek összevonása tuple-ba OTDK
Új szabvány a társadalmi felelősségvállalás fejlődéséért: ISO 26000 ÉMI-TÜV SÜD kerekasztal-beszélgetés
Új szabvány a társadalmi felelősségvállalás fejlődéséért: ISO 26000 ÉMI-TÜV SÜD kerekasztal-beszélgetés 2012.04.26. ÉMI-TÜV SÜD Kft. 1 7 May 2012 Az RTG Vállalati Felelősség Tanácsadó Kft. és az ISO 26000
Intelligens irányítások
Intelligens irányítások Fuzzy következtető rendszerek Ballagi Áron Széchenyi István Egyetem Automatizálási Tsz. 1 Fuzzy következtető rendszer Fuzzy következtető Szabálybázis Fuzzifikáló Defuzzifikáló 2
Kivételkezelés a C++ nyelvben Bevezetés
Kivételkezelés a C++ nyelvben Bevezetés Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék Kivételkezelés a C++ nyelvben CPP9 / 1 Hagyományos hibakezelés Függvény visszatérési értéke (paramétere) hátrányai:
CLIPS áttekintés. Produkciós rendszerek fejlesztése
CLIPS áttekintés Produkciós rendszerek fejlesztése CLIPS történet CLIPS = C Language Integrated Production System Fejlesztették: NASA s Johnson Space Center (80-as évek közepén) C nyelvet alkalmazták a
A civil szervezetek és a szakdolgozók lehetőségei a táplálkozási prevenció területén
A civil szervezetek és a szakdolgozók lehetőségei a táplálkozási prevenció területén Kovács Ildikó dietetikus Szívbarát program Szívbarát életmóddal a szív- és érrendszeri betegségek megelőzéséért Budapest,
ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN!
A1 A2 A3 (8) A4 (12) A (40) B1 B2 B3 (15) B4 (11) B5 (14) Bónusz (100+10) Jegy NÉV (nyomtatott nagybetűvel) CSOPORT: ALÁÍRÁS: ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN! 2011. december 29. Általános tudnivalók:
A modellellenőrzés érdekes alkalmazása: Tesztgenerálás modellellenőrzővel
A modellellenőrzés érdekes alkalmazása: Tesztgenerálás modellellenőrzővel Majzik István Micskei Zoltán BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék 1 Modell alapú fejlesztési folyamat (részlet)
Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan
Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan Dr. Dernóczy-Polyák Adrienn PhD egyetemi adjunktus, MMT dernoczy@sze.hu A projekt címe: Széchenyi István Egyetem minőségi kutatói utánpótlás nevelésének
BASH script programozás II. Vezérlési szerkezetek
06 BASH script programozás II. Vezérlési szerkezetek Emlékeztető Jelölésbeli különbség van parancs végrehajtása és a parancs kimenetére való hivatkozás között PARANCS $(PARANCS) Jelölésbeli különbség van
kodolosuli.hu: Interaktív, programozást tanító portál BALLA TAMÁS, DR. KIRÁLY SÁNDOR NETWORKSHOP 2017, SZEGED
kodolosuli.hu: Interaktív, programozást tanító portál BALLA TAMÁS, DR. KIRÁLY SÁNDOR NETWORKSHOP 2017, SZEGED A közoktatásban folyó informatika oktatásával kapcsolatos elvárások Állami szereplő: Az informatikaoktatás
A BIZOTTSÁG.../.../EU FELHATALMAZÁSON ALAPULÓ IRÁNYELVE (2014.3.13.)
EURÓPAI BIZOTTSÁG Brüsszel, 2014.3.13. C(2014) 1633 final A BIZOTTSÁG.../.../EU FELHATALMAZÁSON ALAPULÓ IRÁNYELVE (2014.3.13.) a 2011/65/EU európai parlamenti és tanácsi irányelv IV. mellékletének a 2017.
Budapesti cégek székhelyének geokódolása az MMQGIS modul továbbfejlesztett változatával
Budapesti cégek székhelyének geokódolása az MMQGIS modul továbbfejlesztett változatával Jankó József Attila, PhD hallgató Témavezető: Dr. Szabó György Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Építőmérnöki
A hemokultúra vételének metodikája
A hemokultúra vételének metodikája Hajdú Edit Szegedi Tudományegyetem Szent-Györgyi Albert Klinikai Központ Klinikai Mikrobiológiai Diagnosztikai Intézet 14. Országos Antibiotikum Továbbképző Tanfolyam
24/1999. (VII. 6.) EüM rendelet egyes daganatos megbetegedések bejelentésének rendjéről
24/1999. (VII. 6.) EüM rendelet egyes daganatos megbetegedések bejelentésének rendjéről Az egészségügyi és a hozzájuk kapcsolódó személyes adatok kezeléséről és védelméről szóló 1997. évi XLVII. törvény
end function Az A vektorban elõforduló legnagyobb és legkisebb értékek indexeinek különbségét.. (1.5 pont) Ha üres a vektor, akkor 0-t..
A Név: l 2014.04.09 Neptun kód: Gyakorlat vezető: HG BP MN l 1. Adott egy (12 nem nulla értékû elemmel rendelkezõ) 6x7 méretû ritka mátrix hiányos 4+2 soros reprezentációja. SOR: 1 1 2 2 2 3 3 4 4 5 6
Viselkedés-diagnosztika. Tanuláslélektani alapelvek
Viselkedés-diagnosztika Dr. Unoka Zsolt Pszichiátriai és Pszichoterápiás Klinika Tanuláslélektani alapelvek Klasszikus kondicionálás Instrumentális tanulás/operáns kondicionálás Modelltanulás/Obszervációs
Adatszerkezetek 7a. Dr. IványiPéter
Adatszerkezetek 7a. Dr. IványiPéter 1 Fák Fákat akkor használunk, ha az adatok között valamilyen alá- és fölérendeltség van. Pl. könyvtárszerkezet gyökér () Nincsennek hurkok!!! 2 Bináris fák Azokat a
Dinamikus modell: állapotdiagram, szekvencia diagram
Programozási : állapotdiagram, szekvencia diagram osztályszerep Informatikai Kar Eötvös Loránd Tudományegyetem 1 osztályszerep Tartalom 1 2 3 osztályszerep 2 Bevezető Állapot Interakciós Tevékenység osztályszerep
C++ programozási nyelv
C++ programozási nyelv Gyakorlat - 13. hét Nyugat-Magyarországi Egyetem Faipari Mérnöki Kar Informatikai Intézet Soós Sándor 2004. december A C++ programozási nyelv Soós Sándor 1/10 Tartalomjegyzék Objektumok
Bevezetés Működési elv AJAX keretrendszerek AJAX
AJAX Áttekintés Bevezetés Működési elv AJAX-ot támogató keretrendszerek Áttekintés Bevezetés Működési elv AJAX-ot támogató keretrendszerek Áttekintés Bevezetés Működési elv AJAX-ot támogató keretrendszerek
Kompetens szoftvertesztelés a gyakorlatban II. zárthelyi dolgozat
Név:...................................... Neptunkód:................... Kompetens szoftvertesztelés a gyakorlatban II. zárthelyi dolgozat 2015. április 22. (szerda) Kitöltési útmutató A dolgozat kitöltéséhez
Szemantika: modalitás, kompozicionalitás. Nyelvészet az informatikában informatika a nyelvészetben 2013. november 13.
Szemantika: modalitás, kompozicionalitás Nyelvészet az informatikában informatika a nyelvészetben 2013. november 13. Bevezetés Szemantika: jelentéssel foglalkozó nyelvészeti részterület Mi a jelentés?
Számítógéppel segített folyamatmodellezés p. 1/20
Számítógéppel segített folyamatmodellezés Piglerné Lakner Rozália Számítástudomány Alkalmazása Tanszék Pannon Egyetem Számítógéppel segített folyamatmodellezés p. 1/20 Tartalom Modellező rendszerektől
A programozás alapjai előadás. Amiről szólesz: A tárgy címe: A programozás alapjai
A programozás alapjai 1 1. előadás Híradástechnikai Tanszék Amiről szólesz: A tárgy címe: A programozás alapjai A számítógép részegységei, alacsony- és magasszintű programnyelvek, az imperatív programozási
Szervlet-JSP együttműködés
Java programozási nyelv 2007-2008/ősz 10. óra Szervlet-JSP együttműködés Kérés továbbítás technikái legradi.gabor@nik.bmf.hu szenasi.sandor@nik.bmf.hu Szervlet-JSP együttműködés Témakörök Osztálykönyvtár
OMT esettanulmány. ny Tornabajnokság g eredmény nyilvántart. ntartó rendszere
OMT esettanulmány ny Tornabajnokság g eredmény nyilvántart ntartó rendszere Lajos Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék A megoldandó feladat A cél egy tornabajnokság eredmény nyilvántartó rendszerének
Intelligens Rendszerek Elmélete. Tudásalapú technikák Szakértői és döntéstámogató rendszerek
Intelligens Rendszerek Elmélete Dr. Kutor László Tudásalapú technikák Szakértői és döntéstámogató rendszerek http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ire.html Login név: ire jelszó: IRE07 IRE 6/1 A megadott
SAS szoftverek felhasználási lehetőségei a felsőoktatásban
SAS szoftverek felhasználási lehetőségei a felsőoktatásban Hodász Attila BDX Kft. Abrán József SAS Magyarország Miért SAS? Integrált keretrendszer amely a teljes feladat támogatására alkalmas Kiforrott
Laboratóriumi riumi diagnosztikai folyamatok pre-és posztanalitikai hibalehetıségei
Laboratóriumi riumi diagnosztikai folyamatok pre-és posztanalitikai hibalehetıségei Dr. Gilyán Judit, Dr. Havass Zoltán Erzsébet KórhK rház - Rendelıint intézet Központi Laboratórium rium Hódmezıvásárhely
Programozás. Bevezetés. Fodor Attila. Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék
Programozás Fodor Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék foa@almos.vein.hu 2010. február 11. Tantárgy célja, szükséges ismeretek Tantárgy célja,
Tartalomjegyzék. Előszó 9
Tartalomjegyzék Előszó 9 1. Fejezet: Mi a depresszió? 17 A depresszióról alkotott kép 21 Fekete kutya 22 Sötét alagút 24 Börtön 25 Sűrű köd 25 Melankólia 26 Freud 27 Az antidepresszívumok felfedezése...
Területi elemzések. Budapest, 2015. április
TeIR Területi elemzések Felhasználói útmutató Budapest, 2015. április Tartalomjegyzék 1. BEVEZETŐ... 3 2. AZ ELEMZÉSBEN SZEREPLŐ MUTATÓ KIVÁLASZTÁSA... 4 3. AZ ELEMZÉSI FELTÉTELEK DEFINIÁLÁSA... 5 3.1.
A GNSSnet.hu szolgáltatás új kabátja
A GNSSnet.hu szolgáltatás új kabátja Földmérési és Távérzékelési Intézet GNSS Szolgáltató Központ Galambos István Tartalom A GNSSnet.hu új honlapja Weboldal megújítása A felhasználói adatbázis átalakítása
MEGHÍVÓ. MSZ EN ISO 13485:2012 Belső auditor tréning NYÍLT KÉPZÉS 2014.10.07-09.
MEGHÍVÓ Jelentkezés www.saasco.hu MSZ EN ISO 13485:2012 NYÍLT KÉPZÉS 2014.10.07-09. Előadó: Helyszín: Juhász Attila divízióvezető, partner SAASCO Kft. Gyöngyösi Iroda 3200 Gyöngyös, Búza u. 1. I. em. 108.
II. rész: a rendszer felülvizsgálati stratégia kidolgozását támogató funkciói. Tóth László, Lenkeyné Biró Gyöngyvér, Kuczogi László
A kockázat alapú felülvizsgálati és karbantartási stratégia alkalmazása a MOL Rt.-nél megvalósuló Statikus Készülékek Állapot-felügyeleti Rendszerének kialakításában II. rész: a rendszer felülvizsgálati