rpd000010955 (231300 (01.03.04).Б5 Математическое и программное обеспечение систем обработки информации и управления)

Семестр

Трудоем-кость,

час.

Лек-ций,

час.

Практич. занятий,

час.

Лаборат. работ,

час.

СРС,

час.

Экзаменов,

час.

Форма промежуточного контроля

7

108

4

32

32

13

27

Э

Итого

108

4

32

32

13

27

Волкова Т.Б.

_________________________

Заведующий обеспечивающей кафедрой 805

_________________________

Заведующий выпускающей кафедрой 805

_________________________

Декан выпускающего факультета 8

_________________________

N

Шифр

Результат освоения

1

Познакомить студентов с основами построения, функционирования, назначения современных ИС

2

Изучить алгоритмы обработки и манипулирования знаниями

3

Научить студентов работе со специальным математическим обеспечением ЭВМ, используемым для создания и моделирования ИС

4

Научить студентов работе со специальным математическим обеспечением ЭВМ, используемым для создания и моделирования ИС

5

Дать необходимые знания для разработки специальных модулей, реализующих элементы искусственного интеллекта в современных программных системах

N

Шифр

Компетенция

1

ОК-9

Стремится к саморазвитию, повышению своей квалификации и мастерства

2

ОК-10

Осознает социальную значимость своей будущей профессии, обладать высокой мотивацией к выполнению профессиональной деятельности

3

ДПК-15

Способен решать математические задачи анализа и синтеза непрерывных, дискретных, непрерывно-дискретных, логико-динамических детерминированных и стохастических систем управления в условиях неполной информации

4

ДПК-16

Способен применять концепции кибернетической технологии обучения для создания компьютерных учебно-методических комплексов на основе аппарата семантического программирования

5

ДПК-17

Способен применять современные системы компьютерной математики для моделирования, анализа, оптимизации и синтеза сложных систем управления движущимися объектами

6

Умеет формировать спецификацию постановки задачи на разработку информационной системы

7

Знает методы проектирования информационных систем

8

Получил необходимые знания для разработки специальных модулей, реализующих элементы искусственного интеллекта в современных программных системах.

9

Знает основные принципы нечеткой логики

Модуль

Раздел

Лекции

Практич. занятия

Лаборат. работы

СРС

Всего часов

Всего с экзаменами и курсовыми

Интеллектуальные системы

Построение интеллектуальных систем

2

24

20

9

55

108

Нечеткие системы управления

2

8

12

4

26

Всего

4

32

32

13

81

108

№ п/п

Раздел дисциплины

Объем, часов

Тема лекции

Дидакт. единицы

1

1.1.Построение интеллектуальных систем

2

Базовые понятия и определения

1, 2, 3

2

1.2.Нечеткие системы управления

2

Нечеткие системы управления

4, 5, 6

Итого:

4

№ п/п

Раздел дисциплины

Объем, часов

Тема практического занятия

Дидакт. единицы

1

1.1.Построение интеллектуальных систем

2

Предмет и задачи курса. Системы , основанные на знаниях. Данные и знания –определения и свойства.

1

2

1.1.Построение интеллектуальных систем

2

Интеллектуальные информационно- поисковые системы, интеллектуальные системы управления, обучающие системы и пр.

1

3

1.1.Построение интеллектуальных систем

2

Функциональные схемы современных систем управления. Формальные системы. Модель системы ситуационного управления.

2

4

1.1.Построение интеллектуальных систем

2

Языки представления знаний: логические, продукционные, семантические и фреймовые сети . Реляционный язык. Множество понятий, имен, понятий и отношений

2

5

1.1.Построение интеллектуальных систем

2

Правила и примеры описания на языке ситуационного управления. Дискретная ситуационная сеть.

2

6

1.1.Построение интеллектуальных систем

2

Текущая ситуация, полная ситуация. Механизмы пополнения описания ситуаций. Использование продукций в прямом и обратном выводе.

3

7

1.1.Построение интеллектуальных систем

2

Пополнение знаний на семантических сетях. Вывод на семантических и фреймовых сетях.

3

8

1.1.Построение интеллектуальных систем

2

Псевдофизические логики для пополнения описания ситуаций. Нечеткий вывод в казуальной логике, на основе правил. Вывод по аналогии. Индуктивный вывод.

3

9

1.1.Построение интеллектуальных систем

2

Классификация ситуаций. Формирование понятий и обобщение описания ситуаций.

4

10

1.1.Построение интеллектуальных систем

2

Метод Бонгарда. Примеры обобщения описания ситуаций. Семантический граф для обобщения понятий. Формирование алгоритма работы классификатора.

4

11

1.1.Построение интеллектуальных систем

2

Задачи планирования в интеллектуальных системах.

Задачи, решаемые коррелятором и экстраполятором. Сущность задачи планирования.

5

12

1.1.Построение интеллектуальных систем

2

Алгоритмы планирования в пространстве состояний и в пространстве задач. Алгоритмы прямой волны, обратной волны, встречных волн. Экстраполяция решений

5

13

1.2.Нечеткие системы управления

2

Элементы нечетких множеств. Нечеткая логика и нечеткие выводы.

6

14

1.2.Нечеткие системы управления

2

Расширенный состав нечетких операций с нечеткими множествами. Представление нечеткостей, функции принадлежности, меры неопределенности и возможности

6

15

1.2.Нечеткие системы управления

2

Проектирование нечетких систем управления и обучения. Примеры построения нечетких систем.

6

16

1.2.Нечеткие системы управления

2

Исследование алгоритмов нечеткого вывода. Процесс нечеткого моделирования в средах CUBIcalc и fuzzyTech.

6

Итого:

32

№ п/п

Раздел дисциплины

Наименование лабораторной работы

Наименование лаборатории

Объем, часов

Дидакт. единицы

1

1.1.Построение интеллектуальных систем

Построение интеллектуальных систем: информационно- поисковые, интеллектуальные системы управления, обучающие системы.

4

1

2

1.1.Построение интеллектуальных систем

Описание на языке ситуационного управления.

4

2

3

1.1.Построение интеллектуальных систем

Нечеткий вывод на основе правил. Вывод по аналогии. Индуктивный вывод.

4

3

4

1.1.Построение интеллектуальных систем

Классификация ситуаций. Формирование алгоритма работы классификатора.

4

4

5

1.1.Построение интеллектуальных систем

Задачи планирования в интеллектуальных системах.Алгоритмы планирования в пространстве состояний и в пространстве задач.

4

5

6

1.2.Нечеткие системы управления

Нечеткие множества, функции принадлежности. Алгебра нечетких множеств.

Исследование алгоритмов нечеткого вывода.

4

6

7

1.2.Нечеткие системы управления

Процесс нечеткого моделирования в среде CUBIcalc

4

6

8

1.2.Нечеткие системы управления

Процесс нечеткого моделирования в среде fuzzyTech.

4

6

Итого:

32

№ п/п

Раздел дисциплины

Объем, часов

Наименование типового задания

Итого: