rpd000003058 (1009589), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Описание: Иерархическая модель данных. Реляционная модель данных. Постреляционная модель данных. Объектно-ориентированная модель данных.
1.1.2. Обеспечение целостности данных в БД. Защита и секретность данных.(АЗ: 2, СРС: 2)
Форма организации: Практическое занятие
Описание: Физическое проектирование. Концептуальное проектирование. Логическое проектирование. Информационная безопасность.
1.2.1. Классификация задач в многоуровневой интеллектуальной системе и реализация их решений.(АЗ: 2, СРС: 2)
Форма организации: Практическое занятие
Описание: Многоуровневая структура. Экспертные системы. Нейронные сети. Нечёткие знания. Эволюционные вычисления.
1.3.1. Состав знаний. Организация знаний в рабочей памяти или в БД и базе знаний (БЗ).(АЗ: 2, СРС: 2)
Форма организации: Практическое занятие
Описание: Архитектура экспертной системы. 3.2. База данных. База знаний. Решатель. Подсистема общения. Подсистема обучения. Подсистема объяснения. Эксперт. Пользователь. Инженер по знаниям.
1.3.2. Виды продукционных моделей и организация управления в них. Достоинства и недостатки продукционных моделей.(АЗ: 2, СРС: 2)
Форма организации: Практическое занятие
Описание: Продукционная модель представления знаний.
1.3.3. Выбор формализма для представления знаний. Алгоритмы коррекции базы знаний.(АЗ: 2, СРС: 2)
Форма организации: Практическое занятие
Описание: Формализм представления знаний.
1.4.1. Алгоритмы обучения. Алгоритм обратного распространения ошибки.(АЗ: 2, СРС: 2)
Форма организации: Практическое занятие
Описание: Обучение и самообучение искусственных нейронных сетей. Правила обучения. Алгоритм обратного распространения ошибки.
1.4.2. Последовательный и пакетный режим обучения. Извлечение признаков. Обобщение. Анализ главных компонент.(АЗ: 2, СРС: 2)
Форма организации: Практическое занятие
Описание: Обучение и самообучение искусственных нейронных сетей. Правила обучения. Алгоритм обратного распространения ошибки.
1.4.3. Виды ИНС: многослойный персептрон, линейные сети, радиальная базисная сеть, сеть Кохонена, сеть Хопфилда, сеть Хемминга, сеть Элмана.(АЗ: 2, СРС: 2)
Форма организации: Практическое занятие
Описание: Модели искусственных нейронов. Виды искусственных нейронных сетей.
-
Лабораторные работы
1.1.1. Создание структуры таблиц в системе управления базами данных.(АЗ: 4, СРС: 6)
Форма организации: Лабораторная работа
Описание: Иерархическая модель данных. Реляционная модель данных. Постреляционная модель данных. Объектно-ориентированная модель данных. Система управления базами данных.
1.1.2. Разработка интерфейса пользователя системой управления базами данных и создание её элементов управления.(АЗ: 4, СРС: 6)
Форма организации: Лабораторная работа
Описание: Система управления базами данных.
1.3.1. Система технической диагностики отказов.(АЗ: 4, СРС: 6)
Форма организации: Лабораторная работа
Описание: Архитектура экспертной системы. База данных. База знаний. Решатель. Подсистема общения. Подсистема обучения. Подсистема объяснения. Эксперт. Пользователь. Инженер по знаниям. Логическая модель представления знаний. Продукционная модель представления знаний. Сетевая модель представления знаний. Фреймовая модель представления знаний. Формализм представления знаний.
1.4.1. Применение нейронной сети для классификации образа.(АЗ: 4, СРС: 6)
Форма организации: Лабораторная работа
Описание: Искусственный нейрон. Искусственная нейронная сеть. Функции активации. Обучение и самообучение искусственных нейронных сетей. Правила обучения. Алгоритм обратного распространения ошибки. Модели искусственных нейронов. Виды искусственных нейронных сетей.
-
Типовые задания
Приложение 3
к рабочей программе дисциплины
«Информационное обеспечение принятия решений »
Прикрепленные файлы
Версия: AAAAAARxfL0 Код: 000003058
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
