Міністерство освіти І науки України Запорізький національний технічний університет Інститут інформатики та радіоелектроніки




Скачати 318.84 Kb.
НазваМіністерство освіти І науки України Запорізький національний технічний університет Інститут інформатики та радіоелектроніки
Сторінка2/3
Дата конвертації15.03.2013
Розмір318.84 Kb.
ТипДокументы
uchni.com.ua > Інформатика > Документы
1   2   3

Термін проведення IV–го підсумкового модульного контролю – 19 тиждень

Загальна кількість

36

36

36

90







162

4,5


Позначення у таблиці 2.1: Л-лекції, ЛР - лабораторні роботи, ПР - практична робота, СРС - самостійна робота студента

2.1 Змістові модулі
2.1.1 Визначення та класифікація моделей подання знань в системах штучного інтелекту

Поняття інтелектуальної системи. Властивості інтелектуальних систем. Архітектура інтелектуальної системи. Поняття знання. Відміна знань від даних. Характеристика систем, заснованих на знаннях. Загальні відомості про моделі подання знань. Декларативні та процедуральні моделі.

Лекцій - 4 год.

Самостійна робота - 10 год.

Література [1-5, 7, 10, 12, 13, 15-17, 33, 34, 36, 37]
^ 2.1.2 Семантичні мережі

Поняття семантичної мережі. Поняття інтенсіоналу та екстенсіоналу. Прості та ієрархічні мережі. Основні типи об'єктів та зв'язків між ними. Види семантичних відношень. Модифікація баз знань на семантичних мережах. Операція порівняння із зразком.

Лекцій - 4 год.

Лабораторних робіт - 6 год.

Самостійна робота - 10 год.

Література [1-3, 7, 10, 12, 13, 15-17, 25, 46, 61]
^ 2.1.3 Фреймові моделі

Формальний опис фрейму. Класифікація фреймів. Структури даних фрейму. Процедури-демони та процедури-слуги. Фреймові мережі.

Лекцій - 4 год.

Лабораторних робіт - 6 год.

Самостійна робота - 10 год.

Література [1-3, 7, 10, 12, 13, 15-17, 33, 34, 46, 61]
^ 2.1.4 Продукційні моделі

Основні визначення. База правил. Робоча область. Інтерпретатор правил. Управління виведенням у продукційній системі. Характеристика продукційних моделей.

Лекцій - 6 год.

Лабораторних робіт - 6 год.

Самостійна робота - 15 год.

Література [1-3, 7, 10, 12, 13, 15-17, 30, 33, 34, 37 , 41, 47-49, 51, 58-61]
^ 2.1.5 Моделі на базі теорії нечітких множин

Інженерія знань та нечіткість. Недетермінованість управління виведенням та евристичні знання. Багатозначність та методи її усунення. Ненадійні знання та виведення. Неповні знання та немонотонна логіка. Нечіткі множини, їхні властивості, функції приналежності. Операції над нечіткими множинами. Нечіткі відношення та операції над ними.

Лекцій - 8 год.

Практичних робіт - 6 год.

Самостійна робота - 27 год.

Література [1, 3, 6, 8, 9, 11, 14, 18-24, 26-29, 31, 32, 35, 38, 39, 42-45, 50, 62]
^ 2.1.6 Моделі на базі нейро-нечітких мереж

Методи побудови нечіткого логічного виведення Мамдані та Сугено. Нечітка кластеризація як підхід до подання знань. Структура та елементи нейро-нечітких мереж. Застосування нейро-нечітких мереж для видобування знань з даних.

Лекцій - 8 год.

Практичних робіт - 12 год.

Самостійна робота - 27 год.

Література [1, 6, 8, 9, 11, 18-20, 50, 52-57, 62]
^ 2.2 Лабораторні заняття, їх найменування та облік і годинах
2.2.1 Лабораторна робота №1 Розробка семантичної мережі

Мета роботи: Навчитися аналізувати й описувати предметну область у вигляді семантичної мережі.

Обсяг - 6 годин.
^ 2.2.2 Лабораторна робота № 2 Розробка фреймової моделі

Мета роботи: Навчитися аналізувати й описувати предметну область та подавати бази знань інтелектуальних систем у вигляді фреймової моделі

Обсяг - 6 годин.
^ 2.2.3 Лабораторна робота № 3 Побудова продукційної моделі

Мета роботи: Навчитися аналізувати й описувати предметну область у вигляді семантичної мережі.

Обсяг - 6 годин.
^ 2.3 Практичні заняття, їх найменування та облік і годинах
2.3.1 Практична робота №1 Нечіткі множини та операції з ними у пакеті MATLAB

Мета роботи: Освоїти основні поняття нечіткої логіки та навчитися працювати із нечіткими множинами.

Обсяг - 6 годин.
^ 2.3.2 Практична робота № 2 Моделі на базі теорії нечітких множин

Мета роботи: Освоїти основні принципи побудови нейро-нечітких мереж у пакеті MATLAB.

Обсяг - 6 годин.
^ 2.3.3 Практична робота № 3 Побудова нейро-нечітких мереж у пакеті MATLAB

Мета роботи: Освоїти основні принципи побудови нейро-нечітких мереж у пакеті MATLAB.

Обсяг - 6 годин.
^ 2.4 Перелік питань для самостійної роботи


  1. Архітектура інтелектуальної системи (2 години).

  2. Основи роботи із середовищем пакету MATLAB (6 годин).

  3. Декларативні та процедуральні моделі (2 години).

  4. Розуміння мови та семантичні мережі (4 години).

  5. Основи роботи із бібліотекою SNToolbox (6 годин).

  6. Фреймові мережі (10 годин).

  7. Управління виведенням у продукційній системі (5 годин).

  8. Основи роботи із оболонкою-аплетом E2go Lite (10 годин).

  9. Недетермінованість управління виведенням та евристичні знання (3 години).

  10. Багатозначність та методи її усунення (3 години).

  11. Ненадійні знання та виведення (3 години).

  12. Функції приналежності нечітких множин (9 годин).

  13. Основи роботи із засобом FIS пакету MATLAB (9 годин).

  14. Основи роботи з засобом ANFIS пакету MATLAB (9 годин).

  15. Нечітка кластеризація як підхід до подання знань (6 годин).

  16. Застосування нейро-нечітких мереж для видобування знань з даних (3 години).


Контроль самостійної роботи передбачає вибіркове опитування, написання рефератів і включення окремих питань до модульного контролю.
^ 3 НАВЧАЛЬНО-МЕТОДИЧНІ МАТЕРІАЛИ 3 ДИСЦИПЛІНИ
3.1 Основна література


  1. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 424 с.

  2. Бакаев А.А., Гриценко В.И., Козлова Д.Н. Методы организации и обработки баз знаний. – К.: Наукова думка, 1993. – 150 с.

  3. Бондарев В.Н., Аде Ф.Г. Искусственный интеллект. – Севастополь: СевНТУ, 2002. – 615 с.

  4. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – С.-Пб.: Питер, 2001. – 384 с.

  5. Джексон П. Введение в экспертные системы: Пер с англ. Уч. Пос.. – М.: Вильямс, 2001. – 624 с.

  6. Зайченко Ю.П. Основи проектування інтелектуальних систем. Навчальний посібник. – К.: Слово, 2004. – 352 с.

  7. Кокорева Л.В., Перевозчикова О.Л., Ющенко Е.Л. Диалоговые системы и представление знаний. – К.: Наукова думка, 1993. – 444 с.

  8. Кричевский М.Л. Интеллектуальные методы в менеджменте. – СПб.: Питер, 2005. – 304 с.

  9. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB. – СПб.: БХВ-Петербург, 2003. – 736 с.

  10. Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Пер. с англ. – М.: Вильямс, 2005. – 864 с.

  11. Митюшкин Ю.И., Мокин Б.И., Ротштейн А.П. Soft Computing: идентификация закономерностей нечеткими базами знаний. – Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 2002. – 145 с.

  12. Осуга С. Обработка знаний. – М.: Мир, 1989. – 293 с.

  13. Представление и использование знаний / Под ред. Х. Уэно, М. Исидзука. - М.: Мир, 1989.- 220 с.

  14. Прикладные нечеткие системы / Асаи К., Ватада Д., Иваи С. и др./Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено.- М.: Мир, 1993. – 368 с.

  15. Приобретение знаний / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. – М.: Мир, 1990. – 304 с.

  16. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер с англ. – М.: Вильямс, 2006. – 1408 с.

  17. Рідкокаша А.А., Голдер К.К. Основи систем штучного інтелекту. Навчальний посібник. – Черкаси: "ВІДЛУННЯ-ПЛЮС", 2002. – 240 с.

  18. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер с польск. – М.: Горячая линия - Телеком, 2004. – 452 с.

  19. Усков А.А., Кузьмин А.В. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. – М.: Горячая линия - Телеком, 2004. – 143 с.

  20. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 320 с.


^ 3.2 Додаткова література


  1. Алиев Р.А. Интеллектуальные роботы с нечеткими базами знаний. – М.: Радио и связь, 1995. – 177 с.

  2. Алиев Р.А., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом. – М: Радио и связь, 1990. – 264 с.

  3. Архангельский В.И., Богаенко И.Н., Грабовский Г.Г., Рюмшин Н.А. Системы фуцци-управления. – К.: Тэхника, 1997. – 208 с.

  4. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В.В. Корнеев, А.Ф. Гареев, С.В. Васютин , В.В. Райх. – М.: Нолидж, 2000. – 352 с.

  5. Бондаренко М.Ф., Гребенюк В.О., Кайкова О.Б., Терзиян В.Я. Теория многоуровневых семантических сетей. Учебное пособие. – Харьков: ХТУРЭ, 1997. – 76 с.

  6. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг О.А. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. – Рига: Зинатне, 1982. – 256 с.

  7. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. – М: Радио и связь, 1989. – 304 с.

  8. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования. – Рига: Зинатне, 1990. – 184 с.

  9. Герасимов Б.М., Дивизинюк М.М., Субач И.Ю. Системы поддержки принятия решений: проектирование, применение, оценка эффективности Севастополь НИЦ ВСУ "Государственный океанариум", 2004. – 320 с.

  10. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / Пер. с англ. А.И. Осипов – М.: ДМК Пресс, 2004. – 312 с.

  11. Дьяконов В.П. MATLAB 6: учебный курс. – СПб.: Питер, 2001. – 592 с.

  12. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. – М.: Мир, 1976. – 165 с.

  13. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии / Г.С. Поспелов. – М.: Наука, 1988. - 288 с.

  14. Искусственный интеллект. В 3х кн. Кн.2. Модели и методы. Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. – М.: Радио и связь, 1990. – 304 с.

  15. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. – М.: Радио и связь, 1982. – 432 с.

  16. Левин Р., Дранг Д., Эдельсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на бейсике / Пер. с англ. и предисл. М.Л.Сальникова. – М.: Финансы и статистика, 1991. – 237 с .

  17. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. – М.: Мир, 1991. – 568 с.

  18. Малышев Н.Г., Бернштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. — М.: Энергоиздат, 1991. — 136 с.

  19. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. – М.: Наука, 1990. – 272 с.

  20. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. – М.: Химия, 1995. – 368 с.

  21. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. – М.: Энергоатомиздат, 1991. – 286 с.

  22. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта /А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун, В.Б. Силов, В.Б. Тарасов. Под ред. Д.А. Поспелова.- М.:Наука, 1986. – 312 с.

  23. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под ред. Р.Р. Ягера. – М.: Радио и связь, 1986. – 408 с.

  24. Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. – М.: Знание, 1980. – 64 с.

  25. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. – М.: Радио и связь, 1981. – 286 с.

  26. Перспективы развития вычислительной техники. В 11 кн. Кн. 2. Интеллектуализация ЭВМ / Е.С. Кузин и др. – М.: Высш. шк., 1989. – 159 с.

  27. Попов Э.В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. – М.: Наука, 1987. – 288 с.

  28. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. – М.: Энергоиздат, 1981. – 232 с.

  29. Робототехника и гибкие автоматизированные производства. В 9-ти кн. Кн. 6. Техническая имитация интеллекта / В.М. Назаретов, Д.П. Ким. – М.: Высш. шк., 1986. – 144 с.

  30. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. – Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. – 320 с.

  31. Сойер Б., Фостер Д.Л. Программирование экспертных систем на Паскале: Пер с англ. – М.: Финансы и статистика, 1990. – 191 с.

  32. Субботин С.А. Cинтез распознающих нейро-нечетких моделей с учетом информативности признаков // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2006. – № 10.

  33. Субботин С.А. Метод формирования баз знаний для нейро-нечетких моделей // Нейроинформатика и ее приложения: Материалы XIV Всероссийского семинара, 6-8 октября 2006 г. / Под ред. А.Н. Горбаня, Е.М. Миркеса. Отв. За выпуск Г.М. Садовская. – Красноярск: ИВМ СО РАН, 2006. – С.116-118.

  34. Субботин С.А. Методы синтеза нейро-нечетких классификаторов для случая нескольких классов // Информационные технологии. – 2006. – № 11. – С. 31-36.

  35. Субботин С.А. Неитеративный синтез и редукция нейро-нечетких моделей // Искусственный интеллект. – 2006. – № 3. – С. 323-330.

  36. Субботин С.А. Подсистема моделирования семантических сетей // Материалы IX Всероссийского семинара "Моделирование неравновесных систем-2006", 13-15 октября 2006 г. / Под ред. В.В. Слабко. Отв.за выпуск М.Ю. Сенашова. – Красноярск: ИВМ СО РАН, 2006. – С.172-174.

  37. Субботин С.А. Синтез вейвлет-нейро-нечетких моделей для диагностики деталей авиадвигателей // Вісник двигунобудування. – 2006. – № 2. – С. 163-168.

  38. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. – М.: Финансы и статистика, 1990. – 320 с.

  39. Хант Э. Искусственный интеллект / Под ред. В. Стефанюка. – М.: Мир, 1978. – 558 с.

  40. Элти Дж., Кубмс М. Экспертные системы: концепции и примеры. – М.: Финансы и статистика, 1987. – 191 с.


^ 3.3 Методичні матеріали з дисципліни


  1. Бази знань експертних систем. Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт з дисципліни "Математичні основи представлення знань" для студентів спеціальності 8.080403 "Програмне забезпечення автоматизованих систем" усіх форм навчання / С.О. Субботін. – Запоріжжя: ЗНТУ, 2006. – 46 с.

  2. Нечітка логіка та нейро-нечіткі мережі. Методичні вказівки до виконання самостійних робіт з дисципліни "Математичні основи представлення знань" для студентів спеціальності 8.080403 "Програмне забезпечення автоматизованих систем" усіх форм навчання / С.О. Субботін . – Запоріжжя: ЗНТУ, 2006. – 51 с.

^ 4 ПЕРЕЛІК ПИТАНЬ, ЩО ВИНОСЯТЬСЯ

НА ПЕРШИЙ МОДУЛЬНИЙ КОНТРОЛЬ


  1. Поняття інтелектуальної системи.

  2. Архітектура інтелектуальної системи.

  3. Властивості інтелектуальних систем.

  4. Поняття знання.

  5. Відміна знань від даних.

  6. Характеристика систем, заснованих на знаннях.

  7. Загальні відомості про моделі подання знань.

  8. Декларативні та процедуральні моделі. Області застосування.

  9. Поняття семантичної мережі.

  10. Банки знань на базі семантичних мереж.

  11. Бібліотека SNToolbox для моделювання семантичних мереж у пакеті MATLAB.

  12. Види семантичних відношень.

  13. Для чого використовується операція порівняння із зразком в семантичній мережі?

  14. За допомогою яких відношень в мережі можна виразити ієрархію об’єктів?

  15. За заданим висловом виділіть об’єкти–поняття (концепти), об’єкти–події, об’єкти-характеристики.

  16. Модифікація баз знань на семантичних мережах.

  17. Назвіть достоїнства та недоліки семантичної мережі.

  18. Однорідна та неоднорідна мережа, дискретна мережа. Що їх відрізняє?

  19. Операція порівняння із зразком.

  20. Основні типи об'єктів та зв'язків між ними.

  21. Поняття екстенсіоналу та інтенсіоналу.

  22. Принципи наслідування інформації в мережній моделі.

  23. Прості та ієрархічні мережі.

  24. Формалізація семантичної мережі.

  25. Яким чином виконується подання знань в семантичній моделі?

  26. Які основні типи об’єктів і відношень між ними в семантичній мережі є обов’язковими?
1   2   3

Схожі:

Міністерство освіти І науки України Запорізький національний технічний університет Інститут інформатики та радіоелектроніки iconМіністерство освіти І науки України Запорізький національний технічний...

Міністерство освіти І науки України Запорізький національний технічний університет Інститут інформатики та радіоелектроніки iconМіністерство освіти І науки України Запорізький національний технічний...

Міністерство освіти І науки України Запорізький національний технічний університет Інститут інформатики та радіоелектроніки iconМіністерство освіти І науки України Запорізький національний технічний...
Схвалена методичною комісією факультету інформатики та обчислювальної техніки. Протокол №9 від 30. 05. 2005 р
Міністерство освіти І науки України Запорізький національний технічний університет Інститут інформатики та радіоелектроніки iconМіністерство освіти І науки України Запорізький національний технічний...
Схвалена методичною комісією факультету інформатики та обчислювальної техніки. Протокол №9 від 30. 05. 2005 р
Міністерство освіти І науки України Запорізький національний технічний університет Інститут інформатики та радіоелектроніки iconМіністерство освіти І науки України Запорізький національний технічний...
Програмне забезпечення автоматизованих систем" напряму 050103 “Програмна інженерія” від 17. 07. 2007 р за Міжнародним проектом "Європейсько-український...
Міністерство освіти І науки України Запорізький національний технічний університет Інститут інформатики та радіоелектроніки iconМіністерство освіти І науки України національний технічний університет...

Міністерство освіти І науки України Запорізький національний технічний університет Інститут інформатики та радіоелектроніки iconМіністерство освіти І науки України Національний технічний університет України

Міністерство освіти І науки України Запорізький національний технічний університет Інститут інформатики та радіоелектроніки iconМіністерство освіти І науки україни запорізький національний технічний...
Методичні вказівки до лабораторних робіт з дисципліни «Основи автоматизованого проектування радіоелектронної апаратури» для студентів...
Міністерство освіти І науки України Запорізький національний технічний університет Інститут інформатики та радіоелектроніки iconМіністерство освіти І науки України Національний технічний університет України
Д. Кожарін – к т н., ст н с., секція №2, тел. 454-9478, e-mail: Kozharin @psf ntu-kpi kiev ua
Міністерство освіти І науки України Запорізький національний технічний університет Інститут інформатики та радіоелектроніки iconМіністерство освіти І науки України Київський національний економічних...
Міністерство освіти І науки України Київський національний економічних університет
Додайте кнопку на своєму сайті:
Школьные материалы


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