Содержание28. Этапы развития научного направления “мягкие вычисления”.
Постановка задачи оптимизации, теорема Вейерштрасса, понятие минимума.
27. Язык CLIPS. Основные элементы и конструкцию.
26. Язык ПРОЛОГ. Основные элементы и конструкции.
Математическое определение лингвистической переменной
Пример: Рассмотрим лингвистическую переменную, описывающую возраст человека, тогда: x
20. Сетевые модели представления знаний.
Нечеткие множества и операции с ними
Операции над нечёткими множествами
15. Данные и знания. Основные отличия.
51. Гибридные системы.
13. Фреймы и их применение в экспертных системах.
9. Система опровержений на основе резолюций.
5. Предикаты первого порядка. Основные определения и понятия.
Логика первого порядка
4. Методы структурирования и формализации знаний.
U- область, на которой определены значения лингвистической переменной; 6
29. Генетические алгоритмы.
Применение генетических алгоритмов
6. Модели представления знаний. Историческая справка.
33. Искусственные нейронные сети: алгоритмы обучения (алгоритм обучения по дельта правилу)
2 Метод Розенблатта
1]. Персептрон имеет пороговую функцию активации
3 Метод Видроу-Хоффа
Механизм исключений
48. и 47. Практические методы извлечения знаний.
Элементы для создания фреймов и работы с ними
22. Семантические сети. Основные понятия.
Графическое представление
Лингвистическая запись
Приобретение знаний. Основные фазы и методология.
Классификация моделей представления знаний
База знаний
Смотреть 16!!!
8. Дедуктивный метод на знаниях.
Дедуктивный метод
3. Способы и методы обработка экспертных оценок.
31. Искусственные нейронные сети (основные понятия и определения, виды НС, область применения)
Известные применения
Известные типы сетей
Свёрточная нейронная сеть (convolutional neural network)
51. Гибридные системы.
44. Нечёткие нейронные сети.
Преимущества использования сетей в системах поддержки принятия решений
Богатые возможности.
Простота в использовании.
49. Прнятие инженерии знаний и нейрокибернетики.
42. Понятие дефазификации в системах пз
42. Понятие дефазификация в системах ПЗ.
Детерминированная модель
21. Резолюция. Предложения. Резолюция, основанная на предложениях.
18. Основные модели представления знаний в экспертных системах.
Фрейм (англ. frame – рамка, каркас) –
7. Синтаксис и семантика атомных формул.
Семантика термов и формул.
12. Фреймы. Основные определения и понятия. Примеры.
Виды фреймов
Имя фрейма
Фреймы в html
Экспертные системы
Экспертная система
2. Предметная область в информационных системах. Модели предметной области.
Модель предметной области
Понятийная модель предметной области
Содержательную модель предметной области для понятийной модели
Модель предметной области
Семантическая информация
Интерпретация семантической информации
33. Исчисление предикатов
36. Нейронная сеть Хемминга.
17 x 31 точек, представляющая собой матрицу 51 x 31
Лингвистическая переменная
Математическое определение лингвистической переменной
Пример: Рассмотрим лингвистическую переменную, описывающую возраст человека, тогда: x
G: «очень», «не очень». Такие добавки позволяют образовывать новые значения: «очень молодой», «не очень старый» и пр. M
Нечеткий вывод
|
