Экспертные системы и базы знаний

Вид материала

Программа

Содержание Перечень дисциплин, усвоение которых необходимо для изучения курса

Подобный материал:

• Алгоритмы обучения и архитектура нейронных сетей. Нейросетевые системы обработки информации, 21.42kb.
• Курс лекций "Экспертные системы" (Для студентов заочного обучения юридического факультета, 84.44kb.
• 4 Экспертные системы, 51.16kb.
• Говоря простым языком, системы баз знаний это искусство, которое использует достижения, 267.75kb.
• Удк 681. 3: 519 применение методов data mining для формирования базы знаний экспертной, 78.88kb.
• «Экспертные системы», 266.3kb.
• Программа курса для направления 230200. 68 «Информационные системы. Программа Базы, 65.82kb.
• Программа курса для направления 230200. 68 «Информационные системы. Программа Базы, 59.28kb.
• Лекция №15. Экспертные системы Экспертные системы зародились в ходе развития методов, 188.15kb.
• Это компьютерные программы, способные делать логические выводы на основании знаний, 135.13kb.

УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ПО ДИСЦИПЛИНЕ

ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ И БАЗЫ ЗНАНИЙ

Шарапова Л.В.


Для очной формы обучения ВСЕГО 110

Всего аудиторных занятий 72

самостоятельная работа 38


Программу составил: Шарапова Л.В.


Целью изучения дисциплины является изучение основных моделей данных при проектировании баз знаний; изучение механизмов извлечения знаний из баз знаний; изучение математического аппарата представления и формализации знаний; изучение принципов построения и функционирования экспертных систем.

Перечень дисциплин, усвоение которых необходимо для изучения курса: «Математическая логика», «Теория вероятностей и математическая статистика», «Рекурсивно-логическое программирование».

В результате изучения дисциплины каждый студент должен:

• иметь представление о:
  

• моделях представления знаний;
  
• механизме логического вывода;
  
• структуре статических и динамических экспертных систем;
  
• процессе построения экспертных системах;
  

• знать:
  

• назначение экспертных систем, компонентов экспертных систем,
  
• функции участников разработки;
  
• технологические этапы построения экспертных систем;
  
• теоретические методы построения систем на основе нечеткой логики;
  
• теоретические методы построения систем на основе сетей доверия.
  

• уметь:
  

• -выбирать способ организации базы знаний в зависимости от предметной области;
  
• составлять и анализировать различные модели знаний;
  
• ориентироваться в инструментарии по созданию экспертных систем
  
• приобрести навыки работы в оболочке экспертной системы.
  

Основные виды занятий: лекции и практические занятия.

Основные виды текущего контроля занятий: коллоквиумы.

Основной вид рубежного контроля знаний: экзамен.


Содержание курса

Тема 1.

Назначение экспертных систем (ЭС), определения. Примеры экспертных систем. Типы задач, решаемые с применением ЭС. Формализованные, неформализованные задачи. Применение экспертных систем. Типы экспертных систем. Участники разработки экспертных систем.

Тема 2.

Структура статических и динамических экспертных систем.

Жизненный цикл разработки экспертных систем. Этапы разработки экспертных систем. Функции участников процесса разработки. Режимы работы экспертных систем: накопление, приобретение знаний и решение, проведение консультаций.

Технология разработки ЭС. Требования по созданию ЭС.

Тема 3.

Представление знаний в экспертных системах. Модели представления знаний в экспертных системах: Логические модели. Примеры. Сетевые модели – семантические сети. Примеры. Продукционные модели – системы продукций. Примеры. Фреймовые модели. Примеры.

Тема 4.

Методы поиска решений в экспертных системах.

Упрощенный алгоритм функционирования экспертных систем. Стратегия прямого и обратного выводов.

Тема 5.

Демонстрация примеров учебных экспертных систем по различной тематике. Стили проведения экспертиз. Модели рассуждений для решения задачи. Анализ результативности работы экспертной системы.

Тема 6.

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.

Создание учебного примера по организации диалога в ЭС.

Тема 7.

Способы описания нечеткой информации. Нечеткая логика: достоинства и недостатки. Области применения нечеткой логики. Базовые понятия нечетких множеств. Определение нечеткого множества. Свойства нечетких отношений. Операции над нечеткими множествами Графическое отображение операций над нечеткими множествами. Композиция нечетких отношений. Декомпозиция нечетких отношений. Классификация нечетких отношений. Некоторые специальные типы нечетких отношений.

Тема 8. Нечеткие числа. Математика нечетких чисел. Арифметические операции над нечеткими числами (L-R)-типа. Нечеткая арифметика. Методы сравнения нечетких чисел. Элементы теории приближенных рассуждений. Четкие рассуждения. Композиционное правило вывода. Логико-лингвистическое описание систем, нечеткие модели. Экспертные системы, построенные на нечеткой логике.

Тема 9. Теория субъективных вероятностей. Определение байесовской сети доверия. Свойства байесовской сети доверия. Качественное и количественное описание байесовской сети доверия. Правила вычисления безусловных вероятностей гипотез и условных вероятностей свидетельств. Три этапа процесса распространения вероятностей в байесовской сети доверия. Программные средства для построения байесовских сетей доверия.

Тема 10.

Роль экспертных систем в развитии теории и практики искусственного интеллекта. Анализ готовых систем в промышленности, медицине, транспорте и других областях.


ЛИТЕРАТУРА

Основная:

1. Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. – Спб.: БХВ-Петербург, 2003. – 608 с.
   
2. Под ред. Э. Кьюсиака Искусственный интеллект: Применение в интегрированных производственных системах/ Пер. с англ. –М.: Машиностроение, 1991.
   
3. Под ред. Э.В. Попова Искусственный интеллект: в 3-х кн. Кн.1. Системы общения и экспертные системы. Справочник– М.: Радио и связь,1990.
   
4. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1990.
   
5. Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. Приобретение знаний : Пер. с япон.– М.: Мир, 1990.
   

Дополнительная:

1. Стерлинг Л., Шапиро Э. Искусство программирования на языке Пролог: Пер. с англ. – М.: Мир, 1990.
   
2. Малпас Дж. Реляционный язык Пролог и его применение. Пер. с англ.- М.: Наука, 1990.
   
3. Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике: Пер. с англ. – М. Финансы и статистика,1990.