rpd000011806 (230400 (09.03.02).Б3 Информационные системы испытаний космических ЛА), страница 2
Описание файла
Файл "rpd000011806" внутри архива находится в следующих папках: 230400 (09.03.02).Б3 Информационные системы испытаний космических ЛА, 230400.Б3. Документ из архива "230400 (09.03.02).Б3 Информационные системы испытаний космических ЛА", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "вспомогательные материалы для первокурсников" из 1 семестр, которые можно найти в файловом архиве МАИ. Не смотря на прямую связь этого архива с МАИ, его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "остальное", в предмете "вспомогательные материалы для первокурсников" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "rpd000011806"
Текст 2 страницы из документа "rpd000011806"
- 1.3. Этапы создания искусственного интеллекта.
- 1.4. Процесс мышления.
- 1.5. Основные понятия и классификация систем, основанных на знаниях.
- 1.6. Принципы приобретения знаний.
2. Модели представления знаний
- 2.1. Логическая модель представления знаний и правила вывода.
- 2.2. Продукционная модель представления знаний и правила их обработки.
- 2.3. Выводы, основанные на продукционных правилах.
- 2.4. Теория фреймов и фреймовых систем. Объекты с фреймами. Основные атрибуты (слоты) объекта. Процедурные фреймы и слоты.
- 2.5. Представление знаний в виде семантической сети.
- 2.6. Модель доски объявлений. Модель представления знаний в виде сценария.
3. Архитектура и технология разработки экспертных систем
- 3.1. Введение в экспертные системы.
- 3.2. Роли эксперта, инженера знаний и пользователя.
- 3.3. Общее описание архитектуры экспертных систем.
- 3.4. База знаний, правила, машина вывода, интерфейс пользователя, средства работы с файлами.
- 3.5. Технология разработки экспертных систем.
- 3.6. Логическое программирование и экспертные системы.
- 3.7. Языки искусственного интеллекта.
- 3.8. Подсистема анализа и синтеза входных и выходных сообщений.
- 3.9. Диалоговая подсистема.
- 3.10. Объяснительные способности экспертных систем.
4. Применение нечеткой логики в экспертных системах
- 4.1. Понятие о нечетких множествах и их связь с теорией построения экспертных систем.
- 4.2. Коэффициенты уверенности.
- 4.3. Взвешивание свидетельств.
- 4.4. Отношение правдоподобия гипотез.
- 4.5. Функция принадлежности элемента подмножеству.
- 4.6. Операции над нечеткими множествами.
- 4.7. Дефазификация нечеткого множества.
- 4.8. Нечеткие правила вывода в экспертных системах.
5. Генетический алгоритм
- 5.1. Понятие о генетическом алгоритме.
- 5.2. Этапы работы генетического алгоритма.
- 5.3. Кодирование информации и формирование популяции.
- 5.4. Оценивание популяции. Селекция. Скрещивание и формирование нового поколения. Мутация.
- 5.5. Настройка параметров генетического алгоритма.
- 5.6. Канонический генетический алгоритм. Пример работы генетического алгоритма.
- 5.7. Рекомендации к программной реализации генетического алгоритма.
- 5.8. Применение генетического алгоритма для решения задач оптимизации и аппроксимации.
6. Hейронные сети
- 6.1. Понятие о нейросетевых системах.
- 6.2. Биологические нейронные сети.
- 6.3. Формальный нейрон.
- 6.4. Искусственные нейронные сети.
- 6.5. Обучение нейронной сети.
- 6.6. Алгоритм обратного распространения ошибки. Пример работы и обучения нейронной сети.
- 6.7. Программная реализация нейронной сети.
- 6.8. Применение нейронных сетей для решения задач аппроксимации, классификации, автоматического управления, распознавания и прогнозирования.
- 6.9. Мультиагентные системы.
-
Лекции
| № п/п | Раздел дисциплины | Объем, часов | Тема лекции | Дидакт. единицы |
| 1 | 1.1.Введение | 4 | Введение | 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6 |
| 2 | 1.2.Модели представления знаний | 6 | Модели представления знаний | 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5, 2.6 |
| 3 | 1.3.Архитектура и технология разработки экспертных систем | 6 | Архитектура и технология разработки экспертных систем | 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 3.10 |
| 4 | 1.4.Применение нечеткой логики в экспертных системах | 6 | Применение нечеткой логики в экспертных системах | 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8 |
| 5 | 1.5.Генетический алгоритм | 6 | Генетический алгоритм | 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 5.8 |
| 6 | 1.6.Искусственные нейронные сети | 6 | Hейронные сети | 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9 |
| Итого: | 34 | |||
-
Практические занятия
| № п/п | Раздел дисциплины | Объем, часов | Тема практического занятия | Дидакт. единицы |
| 1 | 1.2.Модели представления знаний | 2 | Разработка модели представления знаний в виде сценария. | 2.6 |
| 2 | 1.3.Архитектура и технология разработки экспертных систем | 2 | Разработка экспертной системы управления группой БПЛА | 3.5 |
| 3 | 1.4.Применение нечеткой логики в экспертных системах | 2 | Разработка экспертной системы на базе нечетких правил вывода | 4.8 |
| 4 | 1.5.Генетический алгоритм | 4 | Применение генетического алгоритма для сжатия акустической информации | 5.8 |
| 5 | 1.6.Искусственные нейронные сети | 4 | Программная реализация нейронной сети распознавания цифр | 6.7 |
| Итого: | 14 | |||
-
Лабораторные работы
| № п/п | Раздел дисциплины | Наименование лабораторной работы | Наименование лаборатории | Объем, часов | Дидакт. единицы |
| 1 | 1.2.Модели представления знаний | Представление знаний о техническом объекте в виде семантической сети. | 4 | 2.5 | |
| 2 | 1.3.Архитектура и технология разработки экспертных систем | Логическое программирование экспертной системы | 4 | 3.6 | |
| 3 | 1.4.Применение нечеткой логики в экспертных системах | Операции над нечеткими множествами. | 4 | 4.6 | |
| 4 | 1.5.Генетический алгоритм | Генетическое программирование на обучающей выборке | 4 | 5.8 | |
| 5 | 1.6.Искусственные нейронные сети | Программная реализация нейронной сети для распознавания символов | 4 | 6.4, 6.7 | |
| Итого: | 20 | ||||
-
Типовые задания
| № п/п | Раздел дисциплины | Объем, часов | Наименование типового задания |
| 1 | Введение | 5 | Введение |
| 2 | Введение | 6 | Реферат по первому разделу дисциплины "Интеллектуальные системы и технологии" |
| 3 | Применение нечеткой логики в экспертных системах | 8 | Применение нечеткой логики в экспертных системах |
| 4 | Искусственные нейронные сети | 7 | Искусственные нейронные сети |
| Итого: | 26 | ||
-
Курсовые работы и проекты по дисциплине
1.1. Курсовая работа по дисциплине "Интеллектуальные системы и технологии"
Тематика:
Трудоемкость(СРС): 10
Прикрепленные файлы: Курсовая работа по дисциплине "Интеллектуальные системы и технологии".doc
Типовые варианты:
-
Рубежный контроль
-
Промежуточная аттестация
1. Экзамен (6 семестр)
Прикрепленные файлы: Экзамен (6 семестр).doc
-
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
а)основная литература:
1. Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. – М.: Издательский дом “Вильямс”, 2003. – 864 c.
2. Джаратано Дж., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. – М.: ООО “И.Д. Вильямс”, 2007. – 1152 c.
3. Спицын В.Г., Цой Ю.Р. Представление знаний в информационных системах: Учебное пособие. – Томск: Изд-во ТПУ, 2008. – 152 c.
4. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации – М.: Финансы и статистика ”, 2007. – 345 c.
5. Спицын В.Г., Цой Ю.Р. Применение искусственных нейронных сетей для обработки информации: Методические указания. – Томск: Изд-во ТПУ, 2008. – 31 c.
б)дополнительная литература:
1. Гаврилова Т.А. , Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Санкт- Петербург: Питер, 2000. - 382 c.
2. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. Минск: Тетра Системс, 1997. – 367 с.
3. Джексон П. Введение в экспертные системы: Пер.с англ.- M.: Издательский дом “Вильямс”, 2001. - 624 c.
