Міністерство освіти І науки україни гуманітарний університет




Скачати 87.48 Kb.
НазваМіністерство освіти І науки україни гуманітарний університет
Дата конвертації01.03.2013
Розмір87.48 Kb.
ТипДокументы
uchni.com.ua > Фізика > Документы

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ГУМАНІТАРНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
"Запорізький інститут державного та муніципального управління"






МЕТОДИЧНІ ВКАЗІВКИ
до виконання лабораторних робіт з дисципліни
“СИСТЕМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ”

для студентів спеціальності

“Програмне забезпечення автоматизованих систем”

усіх форм навчання

2004





Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт з дисципліни “Системи штучного інтелекту” для студентів спеціальності “Програмне забезпечення автоматизованих систем” усіх форм навчання / С. О. Субботін. – Запоріжжя: ГУ ЗІДМУ, 2004.– 14 с.

^

Автор: Субботін Сергій Олександрович









Затверджено


на засіданні кафедри

програмування та

інформаційних технологій

Протокол № __

від _______ 2004 р.

ЗМIСТ



Загальнi положення. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

1 Лабораторна робота № 1 ^ ЕВРИСТИЧНИЙ АЛГОРИТМ ОДНОВИМIРНОЇ КЛАСИФIКАЦIЇ. . . . . . .

6

2 Лабораторна робота № 2 ЕВРИСТИЧНИЙ АЛГОРИТМ БАГАТОВИМIРНОЇ КЛАСИФIКАЦIЇ. . . . .

8

3 Лабораторна робота № 3 ЕКСПЕРТНІ СИСТЕМИ. . . . .

10

4 Контрольнi питання. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

Література. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

14

^ ЗАГАЛЬНI ПОЛОЖЕННЯ

Методичні вказівки призначені для вивчення та практичного освоєння студентами усіх форм навчання основ побудови та використання систем штучного інтелекту.

Відповідно до графіка студенти перед виконанням лабораторної роботи повинні ознайомитися з конспектом лекцiй та рекомендованою лiтературою. Під час занять кожен студент одержує індивідуальний варіант завдання, номер якого спiвпадає iз номером студента за журналом.

Для одержання заліку по кожній роботі студент здає викладачу цілком оформлений звіт, а також 3,5-дюймову дискету у форматі MS – DOS / Windows, перевірену на вiдсутнiсть вірусів, з текстами розроблених програм, файлами програм, що виконуються, файлами даних і текстом звіту.

Звiт повинен мiстити:

- титульний аркуш (на ньому вказують назву мiнiстерства, назву унiверситету, назву кафедри, номер, вид i тему роботи, виконавця та особу, що приймає звiт, рiк);

- мету, варiант i завдання роботи;

- лаконiчний опис теоретичних вiдомостей та алгоритмiв вирiшення задачi;

- текст програми, що обов'язково мiстить коментарi;

- вхiднi та вихiднi данi програми;

- побудованi графiки i таблицi;

- змiстовний аналiз отриманих результатiв та висновки.

Звіт виконують на білому папері формату A4 (210 x 297 мм). Текст розміщують тільки з однієї сторони листа. Поля сторінки з усіх боків – 20 мм. Аркуші скріплюють за допомогою канцелярських скріпок. Для набору тексту звіту використовують редактор MS Word 97: шрифт Times New Roman, 12 пунктів. Міжрядковий інтервал: полуторний – для тексту звіту, одинарний – для листингів програм, таблиць і роздруківок даних.

Під час співбесіди студент повинний виявити знання про мету роботи, по теоретичному матеріалу, про методи виконання кожного етапу роботи, по змісту основних розділів розробленого звіту з демонстрацією результатів на конкретних прикладах.

Студент повинний вміти правильно аналізувати отримані результати і пояснити фізичну сутність отриманих залежностей і характеристик. Для самоперевірки при підготовці до виконання і здачі роботи студент повинний відповісти на контрольні питання, приведені наприкінці опису відповідної роботи.

Загальний залік студент одержує після виконання і здачі останньої роботи.

1 Лабораторна робота № 1
^ ЕВРИСТИЧНИЙ АЛГОРИТМ

ОДНОВИМIРНОЇ КЛАСИФIКАЦIЇ

Мета роботи – вивчити евристичний алгоритм одновимiрної класифiкацiї, порiвняти його можливостi iз дискретним одношаровим персептроном.
1.1 Згенерувати навчальну та тестову вибiрки даних, використовуючи формули:
xis = (rand - rand)/i; i = 1,2,...,N; s = 1,2,...,S;



де i - номер поточної ознаки, s - номер поточного екземпляру, S - кiлькiсть екземплярiв у вибiрцi, N - кiлькiсть ознак екзумплярiв, xis - значення i-ої ознаки s-го екземпляра вибiрки, V - номер варiанта студента за журналом, rand - функцiя, що повертає псевдовипадкове число з iнтервалу [0;1].

1.2 Написати програми, що реалiзують процедури навчання та розпiзнавання евристичного алгоритму одновимiрної класифiкацiї.

1.3 Для відповідних варіанту вхідних даних здійснити навчання за допомогою евристичного алгоритму одновимiрної класифiкацiї (п. 2.2) та одношарового дискретного персептрона і зберегти у файлі на диску результати їх роботи для навчальної і контрольної вибірок.

1.4 Проаналізувати отримані результати і зробити висновки.

2 Лабораторна робота № 2
^ ЕВРИСТИЧНИЙ АЛГОРИТМ

БАГАТОВИМIРНОЇ КЛАСИФIКАЦIЇ

Мета роботи – вивчити евристичнi алгоритми багатовимiрної та одновимiрної класифiкацiї, порiвняти їхнi можливостi iз дискретним одношаровим персептроном.
2.1 Згенерувати навчальну та тестову вибiрки даних, використовуючи формули:
xis = (rand - rand)/i; i = 1,2,...,N; s = 1,2,...,S;



де i - номер поточної ознаки, s - номер поточного екземпляру, S - кiлькiсть екземплярiв у вибiрцi, N - кiлькiсть ознак екзумплярiв, xis - значення i-ої ознаки s-го екземпляра вибiрки, V - номер варiанта студента за журналом, rand - функцiя, що повертає псевдовипадкове число з iнтервалу [0;1].

2.2 Написати програми, що реалiзують процедури навчання та розпiзнавання евристичного алгоритму багатовимiрної класифiкацiї.

2.3 Для відповідних варіанту вхідних даних здійснити навчання за допомогою евристичного алгоритму одновимiрної класифiкацiї (п. 2.2), евристичного алгоритму багатовимiрної класифiкацiї (п. 3.2) та одношарового дискретного персептрона і зберегти у файлі на диску результати їх роботи для навчальної і контрольної вибірок.

2.4 Проаналізувати отримані результати і зробити висновки.

3 Лабораторна робота № 3
^ ЕКСПЕРТНІ СИСТЕМИ

Мета роботи – вивчити основні принципи побудови експертних систем та навчитися будувати інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень.
3.1 Обрати предметну область для побудови експертної системи та узгодити її з викладачем.
Перелік рекомендованих тем для створення експертних систем.


  1. Експертна система з індивідуального підбору косметики.

  2. Експертна система з індивідуального підбору одягу.

  3. Експертна система з індивідуального підбору взуття.

  4. Експертна система з індивідуального підбору мобільного телефону.

  5. Експертна система з підбору відеомагнітофону.

  6. Експертна система з підбору музичного центру.
    Експертна система з підбору відеокамери.

  7. Експертна система з підбору телевізора.

  8. Експертна система з підбору комп'ютера.

  9. Експертна система з підбору автомобіля.

  10. Експертна система з підбору житла.

  11. Експертна система з підбору туристичної путівки.

  12. Експертна система з індивідуального підбору спеціальності для абітурієнтів.


3.2 З'ясувати мету та задачі експертної системи (На які питання повинна відповідати експертна система і що це практично дасть користувачеві).

3.3 Записати перелік відомих фактів та розробити правила прийняття рішень експертної системи на природній мові.

3.4 Перевірити правила на протиріччя та внести необхідні корективи.

3.5 Написати програму, що реалiзує розроблені правила, містить факти та процедури логічного виведення (або логічну структуру, що керує прийняттям рішень).

3.6 Розробити інтерфейс користувача, що повинен містити засоби вибору питання (запиту) до експертної системи, засоби виведення питань експертної системи до користувача та ведення відповідей користувача, засоби перевірки коректності відповідей, засоби витведення результатів роботи експертної системи, засоби пояснення прийнятих рішень.

3.7 Розробити тестові завдання до експертної системи, протестувати та відлагодити її.

3.8 Проаналізувати отримані результати і зробити висновки.
^ 4 КОНТРОЛЬНI ПИТАННЯ

розпізнавання образів:


  1. Дайте визначення і поясніть взаємозв'язок понять: навчання, класифікація, апроксимація, оцінювання, помилки навчання та класифікації, час навчання та  класифікації.

  2. Поясніть, що означають лінійна роздільність і лінійна нерозділеність класів.

  3. Що таке репрезентативна вибірка даних?

  4. Чи повинна навчальна вибірка бути репрезентативною?

  5. Чи повинна тестова вибірка бути репрезентативною?

  6. Чи впливає репрезентативність навчальної вибірки на точність класифікації екземплярів тестової вибірки?

  7. Чим принципово відрізняються евристичні алгоритми одновимірної та багатовимірної класифікації?


експертні системи:


  1. Чим експертні системи відрізняються від звичайних програмних додатків та типових програм штучного інтелекту?

  2. Чи може програма, яка не використовує методи штучного інтелекту, мати такі ж властивості як експертна система?

  3. У чому різниця між експертною системою та системою, що грунтується на знаннях?

  4. Чи буде експертною системою програма передбачення погоди у Криму, що виводить повідомлення такого роду: "Завтра погода не буде відрізнятися від сьогоднішньої"?

  5. Нехай вона представляє сьогоднішню погоду у символьному вигляді, легко модифікується та здатна до розширення, прекрасно працює та може пояснити, чому вона прийшла до певного висновку.

  6. Чи є експертною системою програма, котра формує прогноз погоди на певну дату шляхом усереднення температури повітря, кількості опадів та кількості сонячних годин у цю дату за всі роки, починаючи з 1900?

  7. Чи є система пошуку у мережі World Wide Web експертною? Якщо ні, то яких властивостей їй бракує для того, щоб кваліфікувати її як експертну систему пошуку потрібної Web-сторінки?

  8. Чому задача набуття знань є вузьким місцем у проектуванні експертних систем? Які рішення пропонуються для виходу з такої ситуації?

  9. Чому пакет програм статистичного аналізу неможна вважати програмою штучного інтелекту?

  10. Як ви розумієте термін "простор пошуку"?

  11. Як ви розумієте термін "простор рішень"?

ЛIТЕРАТУРА



  1. Дубровин В.И., Субботин С.А., Богуслаев А.В., Яценко В.К. Интеллектуальные средства диагностики и прогнозирования надежности авиадвигателей.-Запорожье: ОАО "Мотор Сич", 2003.-279 с.

  2. Рiдкокаша А.А., Голдер К.К. Основи систем штучного iнтелекту.-Черкаси: Вiдлуння - плюс, 2002.- 240 с.

  3. Васильев В.И. Распознающие системы: справочник.-К.: Наукова думка, 1969.- 292 с.

  4. Дюк В., Самойленко А. Data mining: учебный курс.- СПб.: Питер, 2001.- 368 с.

  5. Биргер И.А. Техническая диагностика.-М.:Машиностроение,1978.- 240 с.

  6. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности.-М.: Финансы и статистика.-1989.- 607 с.

  7. Братко И. Программирование на языке PROLOG для искусственного интеллекта. — М.: Мир, 1990. — 559 с.

  8. Хейес-Рот Ф., Уотерман Д., Ленат Д. Построение экспертных систем. — М.: Мир, 1987. — 430 с.

  9. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта.— М.: Радио и связь, 1985. —376 с.

  10. Стерлинг Л., Шапиро Э. Искусство программирования на языке ПРОЛОГ. — М.: Мир, 1990.

  11. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. —М.: Мир, 1989.

  12. Уинстон П. Искусственный интеллект. — М.: Мир, 1980. — 519 с.


Схожі:

Міністерство освіти І науки україни гуманітарний університет iconМіністерство освіти І науки України Київський національний економічних...
Міністерство освіти І науки України Київський національний економічних університет
Міністерство освіти І науки україни гуманітарний університет iconМіністерство освіти І науки України Черкаський державний університет...
Міністерство освіти І науки України Черкаський державний університет ім. Б. Хмельницького
Міністерство освіти І науки україни гуманітарний університет iconМіністерство освіти І науки, молоді та спорту України національний...
«зберігача» інформації пов’язане з реалізацією процесу зміцнення знань, що служить досягненню інформаційної довершеності. Основне...
Міністерство освіти І науки україни гуманітарний університет iconМіністерство освіти І науки україни пр. Перемоги
Міністерство освіти І науки, молоді та спорту Автономної Республіки Крим, департаменти (управління) освіти І науки обласних, Київської...
Міністерство освіти І науки україни гуманітарний університет iconМіністерство освіти І науки, молоді та спорту україни національний університет

Міністерство освіти І науки україни гуманітарний університет iconМіністерство освіти І науки україни пр. Перемоги
Міністерство освіти І науки, молоді та спорту Автономної Республіки Крим, управління освіти І науки обласних, Київської та Севастопольської...
Міністерство освіти І науки україни гуманітарний університет iconМіністерство освіти І науки україни пр. Перемоги
Міністерство освіти І науки, молоді та спорту Автономної Республіки Крим, управління (департаменти) освіти І науки, Київської, Севастопольської...
Міністерство освіти І науки україни гуманітарний університет iconМіністерство освіти І науки україни пр. Перемоги
Міністерство освіти І науки, молоді та спорту Автономної Республіки Крим, управління (департаменти) освіти І науки обласних, Київської...
Міністерство освіти І науки україни гуманітарний університет iconМенеджмент
Міністерство освіти І науки україни київський національний економічний університет
Міністерство освіти І науки україни гуманітарний університет iconМіністерство освіти І науки України Національний технічний університет України

Додайте кнопку на своєму сайті:
Школьные материалы


База даних захищена авторським правом © 2014
звернутися до адміністрації
uchni.com.ua
Головна сторінка