Учебное пособие Ульяновск 2010 удк 004. 8(075. 8) Ббк 32. 813я73
СодержаниеК.В. Кумунжиев
Тест по теме «История развития искусственного интеллекта»
Тест по теме «Направления и подходы к исследованиям в области искусственного интеллекта»
Тест по теме «Классификация интеллектуальных информационных систем»
Часть 2. ОСНОВЫ ТЕОРИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Тест по теме «Нейронные сети»
Тест по теме «Эволюционное моделирование»
Часть 3. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
Тест по теме «Экспертные системы»
Тест по теме «Системы поддержки принятия решений»
Часть 1. ВВЕДЕНИЕ В ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Определение искусственного интеллекта
История развития искусственного интеллекта
Формирование искусственного интеллекта
Задачи искусственного интеллекта
Тест по теме «История развития искусственного интеллекта»
5. Кто разработал язык РЕФАЛ?
6. Кто разработал теорию ситуационного управления?
7. Чем знаменателен 1964 год для искусственного интеллекта в России?
Основные подходы к исследованию искусственного интеллекта
Основные направления исследований в области искусственного интеллекта
Тест по теме «Направления и подходы к исследованиям в области искусственного интеллекта»
5. Искусственная жизнь имеет следующие направления
6. Какие задачи решаются в рамках искусственного интеллекта?
7. Экспертные знания активно используются в следующих направлениях?
8. Принцип организации социальных систем используется в направлении
Определение интеллектуальной информационной системы
Классификация интеллектуальных систем
Интеллектуальные базы данных
Естественно-языковой интерфейс
Системы контекстной
Системы когнитивной графики
Экспертные системы
Индуктивные системы
Нейронные сети
Мягкие вычисления
Тест по теме «Классификация интеллектуальных информационных систем»
2. К каким интеллектуальным системам относится система, использующая генетические вычисления и базы данных?
3. Системы генерации музыки можно отнести к
4. Какие системы являются системами общего назначения?
5. К самоорганизующимся системам относятся
6. На знаниях основываются системы
7. Эвристический поиск используется в
8. К системам компьютерной лингвистики относятся
Часть 2. ОСНОВЫ ТЕОРИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА §1. Представление знаний
Семантическая метрика.
Научные знания в любом случае должны быть основанными на эмпирической или теоретической доказательной основе. Теоретические знан
Классификация моделей представления знаний
База знаний
Логико-алгебраические модели представления знаний
П1: Если «отдых
Прямой вывод
Семантические сети
Имя фрейма
Имя фрейма
Присоединенная процедура
Тест по теме «Представление знаний»
2. Какие определения, представленные ниже, не являются моделями представления знаний?
3. Что представляет собой семантическая сеть?
4. Какой из основных типов отношений семантической сети, представленных ниже, может быть назван как АКО (A - Kind - Of)?
5. Чем отличаются семантические сети и фреймы?
6. Что объединяет семантические сети и фреймы?
7. Какие из выражений, представленных ниже, являются структурной частью фрейма?
8. На каком формализме не основаны логические модели?
§2. Нейронные сети
Машина фон Неймана
Классификация искусственных нейронных сетей
Однослойные искусственные нейронные сети
Обучение по дельта-правилу
Многослойные нейронные сети
Обучение методом обратного распространения ошибки
Задачи, решаемые нейронными сетями
Тест по теме «Нейронные сети»
Какую функцию не может решить однослойная нейронная сеть?
4. Что из нижеперечисленного относится к персептрону?
5. Кто написал книгу «Персептроны»?
7. Какую нейронную сеть обучают с помощью алгоритма обратного распространения ошибки?
8. Какие из перечисленных сетей являются рекуррентными?
§3. Эволюционное моделирование
Генетические алгоритмы
Схема функционирования генетического алгоритма
Пропорциональный отбор (proportional selection)
Турнирный отбор
Отбор усечением
Ранговый отбор
Элитный отбор
Особь до мутации
Особь до инверсии
Особь до транслокации
Виды генетических алгоритмов
Тест по теме «Эволюционное моделирование»
5. Какие бывают операторы генетического алгоритма?
6. Какие виды генетического алгоритма подразумевают параллельную обработку?
7. Из какого числа особей можно выбирать пару (второго родителя) для особи в островной модели?
8. Какой оператор применен к особи (0001000 0000000)?
Теория нечетких множеств
Нечеткое множество
Операции над нечеткими множествами
Нечеткая логика
Нечеткая переменная
Лингвистической переменной
Высокая, Средняя, Низкая
Этап аккумуляции
Этап дефаззификации
Тест по теме «Нечеткие множества и нечеткая логика»
5. В случае ограниченных операций не будут выполняться
6. На рисунке показаны графики функции принадлежности нечетких множеств
Часть 3. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ §1. Экспертные системы
AM (Artifical Mathematician – искусственный математик) и EURISCO
Модель экспертных систем
Пользователь экспертной системы
Инженер по знаниям
База знаний
Подсистема объяснений
Интеллектуальный редактор базы знаний
Классификация экспертных систем и оболочек экспертных систем
По назначению
Экспертные системы
Средства разработки экспертных систем
Языки искусственного интеллекта
Среды разработки
Оболочка экспертных систем
Тест по теме «Экспертные системы»
2. Какую задачу решала экспертная система PROSPECTOR?
3. Какие подсистемы являются для экспертной системы обязательными?
4. Какая экспертная система имеет базу знаний размером от 1000 до 10000 структурированных правил?
6. Для решения каких задач предназначены статические оболочки экспертных систем?
7. Гибридная экспертная система подразумевает
8. Кто создает базу знаний экспертной системы?
§2. Системы поддержки принятия решений
Структура систем поддержки принятия решений
Классификация систем поддержки принятия решений
На уровне данных
Витрина данных
Хранилище данных
Тест по теме «Системы поддержки принятия решений»
2. Какие подсистемы входят в системы поддержки принятия решений?
3. Какие методы используют в системах поддержки принятия решений?
4. Как можно классифицировать систему поддержки принятия решений?
5. Какие системы поддержки принятия решений позволяют модифицировать решения системы, опирающиеся на большие объемы данных из ра
6. К какому классу относится система поддержки принятия решения, чья база знаний сформирована многими экспертами?
7. Какие бывают архитектуры систем поддержки принятия решений?
8. При какой архитектуре данные хранятся в единственном экземпляре?
Основные определения по теме «Направления исследований в области искусственного интеллекта»
Основные определения по теме «Представление знаний»
Основные определения по теме «Нейронные сети»
Основные определения по теме «Эволюционное моделирование»
Основные определения по теме «Нечеткие множества и нечеткая логика»
Основные определения по теме «Экспертные системы»
Основные определения по теме «Системы поддержки принятия решений»
Рекомендованная литература
Интеллектуальные информационные системы
