Скачати 87.48 Kb.
|
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИГУМАНІТАРНИЙ УНІВЕРСИТЕТ"Запорізький інститут державного та муніципального управління"МЕТОДИЧНІ ВКАЗІВКИдо виконання лабораторних робіт з дисципліни“СИСТЕМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ”для студентів спеціальності “Програмне забезпечення автоматизованих систем” усіх форм навчання 2004Методичні 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. ^
ЗМIСТ
^ 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 ^ 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 ^ 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 ^ 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.
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. ^ розпізнавання образів:
експертні системи:
ЛIТЕРАТУРА
|
![]() | Міністерство освіти І науки України Київський національний економічних... Міністерство освіти І науки України Київський національний економічних університет | ![]() | Міністерство освіти І науки України Черкаський державний університет... Міністерство освіти І науки України Черкаський державний університет ім. Б. Хмельницького |
![]() | Міністерство 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 пр. Перемоги Міністерство освіти І науки, молоді та спорту Автономної Республіки Крим, департаменти (управління) освіти І науки обласних, Київської... |
![]() | Міністерство освіти І науки, молоді та спорту україни національний університет | ![]() | Міністерство 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 пр. Перемоги Міністерство освіти І науки, молоді та спорту Автономної Республіки Крим, управління (департаменти) освіти І науки, Київської, Севастопольської... | ![]() | Міністерство освіти І науки україни пр. Перемоги Міністерство освіти І науки, молоді та спорту Автономної Республіки Крим, управління (департаменти) освіти І науки обласних, Київської... |
![]() | Менеджмент Міністерство освіти І науки україни київський національний економічний університет | ![]() | Міністерство освіти І науки України Національний технічний університет України |