страница 1
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Похожие работы
|
Программа по дисциплине представление знаний в информационных системах шарапова Л. - страница №1/1
УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ПО ДИСЦИПЛИНЕ
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ
|
Цели преподавания дисциплины: |
||||||||||||
Изучение студентами способов описания знаний; изучение механизмов извлечения знаний из баз знаний; изучение методов представления и формализации знаний; изучение основных приемов проектирования баз знаний; изучение принципов построения и функционирования экспертных систем. |
||||||||||||
Перечень дисциплин, усвоение которых студентам необходимо для усвоения курса |
||||||||||||
«Информатика», «Математическая логика и теория алгоритмов», «Вероятность и статистика», «Информационные технологии», «Технология программирования», «Основы теории управления», «Управление данными» |
||||||||||||
В результате изучения курса студент должен |
||||||||||||
знать: |
||||||||||||
|
||||||||||||
уметь: |
||||||||||||
|
||||||||||||
иметь представление о: |
||||||||||||
|
||||||||||||
Основными видами занятий являются лекции и практические занятия. |
||||||||||||
Основными видами промежуточного контроля знаний являются: |
||||||||||||
Основным видом рубежного контроля знаний является экзамен |
||||||||||||
Часы, отведенные на изучение дисциплины, согласно учебному плану (68ч):
|
||||||||||||
СОДЕРЖАНИЕ КУРСА |
||||||||||||
|
||||||||||||
Тема 1. Ведение. Смысл экспертного анализа. Базовые функции экспертных систем. Представление знаний. Приобретение знаний. Управление процессом поиска решения. Разъяснение принятого решения. |
||||||||||||
Тема 2. Представление знаний предметной области. |
||||||||||||
Знания и данные. Описание знаний. Интенсионал и экстенсионал понятий. Модели представления знаний в экспертных системах: Логические модели. Примеры. Сетевые модели – семантические сети. Примеры. Продукционные модели – системы продукций. Примеры. Фреймовые модели. Примеры. Графы, деревья и сети. Ассоциативные сети. Разделение видов узлов и когнитивная экономия. Анализ адекватности ассоциативных сетей. Представление типовых объектов и ситуаций. Теория и техника приобретения знаний. |
||||||||||||
Тема 3. Экспертные системы. |
||||||||||||
Назначение экспертных систем (ЭС), определения. Типы задач, решаемые с применением ЭС. Формализованные, неформализованные задачи. Типы экспертных систем. Участники разработки экспертных систем. Жизненный цикл разработки экспертных систем. Этапы разработки экспертных систем. |
||||||||||||
|
||||||||||||
Тема 4. Демонстрация примеров учебных экспертных систем по различной тематике. |
||||||||||||
Стили проведения экспертиз. Модели рассуждений для решения задачи. Анализ результативности работы экспертной системы. Режимы работы экспертных систем: накопление, приобретение знаний и решение, проведение консультаций. |
||||||||||||
Тема 5. Создание баздля экспертных систем. |
||||||||||||
Процедура создания баз знаний с использованием оболочки экспертной системы. Цикл действий по созданию экспертной системы. Ввод в базу знаний правил, фактов в виде значений переменных. Правила ввода знаний. Создание экспертной системы. Определение целей. Проверка решений, выполнение экспертной системы. Сохранение базы знаний. |
||||||||||||
Тема 6. Логическое программирование и экспертные системы. |
||||||||||||
Представление знаний с помощью декларативных языков. Средства языка Пролог для создания баз знаний. Домены, предиката и предложения Пролога. Механизмы логического вывода: унификация и бэктрекинг. Простые и составные правила. Реализация целей. Управление выводом из базы знаний на языке Пролог. |
||||||||||||
Тема 7. Нечеткие множества |
||||||||||||
Способы описания нечеткой информации. Нечеткая логика: достоинства и недостатки. Базовые понятия нечетких множеств. Определение нечеткого множества. Свойства нечетких отношений. Композиция нечетких отношений. Декомпозиция нечетких отношений. Классификация нечетких отношений. Нечеткие числа. Математика нечетких чисел. Арифметические операции над нечеткими числами (L-R)-типа. Лингвистические переменные и способы их описания. |
||||||||||||
Тема 8. Построение экспертных систем на основе нечетких знаний. |
||||||||||||
Элементы теории приближенных рассуждений. Композиционное правило вывода. Логико-лингвистическое описание систем, нечеткие модели. Экспертные системы, построенные на нечеткой логике. Построение нечеткого регулятора. |
||||||||||||
Тема 9. Развитие экспертных систем. |
||||||||||||
Роль экспертных систем в развитии теории и практики искусственного интеллекта. Анализ готовых систем в промышленности, медицине, транспорте и других областях. |
||||||||||||
ЛИТЕРАТУРА |
||||||||||||
Основная: |
||||||||||||
|
||||||||||||
Дополнительная: |
||||||||||||
|
|