3383
.pdfМинистерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова»
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ
Методические указания для самостоятельной работы студентов по специальности
09.05.01 – Применение и эксплуатация автоматизированных код направления систем специального назначения
специализация Автоматизированные системы обработки информации и управления
Воронеж 2017
УДК 681.3
Юдина Н.Ю. Интеллектуальные системы и технологии Текст : методические указания для самостоятельной работы студентов по специальности 09.05.01 – Применение и эксплуатация автоматизированных код направления систем специального назначения / Н.Ю. Юдина; М-во образования и науки РФ, ФГБОУ ВО «ВГЛТУ им. Г.Ф. Морозова». – Воронеж, 2017. – 20 с.
Печатается по решению учебно-методического совета ФГБОУ ВО «ВГЛТУ им. Г.Ф. Морозова» (протокол № __ от _______ 2017 г.)
Рецензент заведующий кафедрой электротехники и автоматики ФГБОУ ВПО ВГАУ д-р.техн.наук., проф. Д.Н. Афоничев
ОГЛАВЛЕНИЕ |
|
ВВЕДЕНИЕ.................................................................................................................. |
4 |
Содержание дисциплины ........................................................................................... |
5 |
Содержание лабораторного практикума................................................................... |
6 |
Вопросы к экзамену .................................................................................................. |
13 |
Тест для самопроверки ............................................................................................. |
15 |
Библиографический список...................................................................................... |
19 |
Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети |
«Интернет» |
.................................................................................................................................. |
20 |
ВВЕДЕНИЕ
Методические указания подготовлены в соответствии с рабочей программой дисциплины «Интеллектуальные системы и технологии» для студентов по специальности 09.05.01 – Применение и эксплуатация автоматизированных код направления систем специального назначения
Целью изучения дисциплины является формирование у студентов знаний и умений по проведению систематического обзора современных моделей представления знаний, изучить и освоить принципы построения экспертных систем, рассмотреть перспективные направления развития систем искусственного интеллекта и принятия решений.
В результате освоения дисциплины студент должен:
–знать: теорию технологий искусственного интеллекта (математическое описание экспертной системы, логический вывод, искусственные нейронные сети, расчетно-логические системы, системы с генетическими алгоритмами, мультиагентные системы); модели представления знаний; принципы построения экспертных систем; современные системы искусственного интеллекта и принятия решений
–уметь: решать прикладные вопросы интеллектуальных систем с использованием декларативного языка, статических экспертных систем, экспертных систем реального времени; применять различные модели представления знаний при реализации экспертных систем на ЭВМ; разрабатывать программные реализации экспертных систем на ЭВМ
–владеть: построением моделей представления знаний, подходами и техникой решения задач искусственного интеллекта, информационных моделей знаний, методами представления знаний (методы инженерии знаний)
5
Содержание дисциплины
Раздел 1. Цель и задачи дисциплины, ее роль и место в общей системе подготовки специалиста.
Представление знаний в информационных системах как элемент искусственного интеллекта и новых информационных технологий. Этапы создания искусственного интеллекта. Процесс мышления. Основные понятия и классификация систем, основанных на знаниях. Принципы приобретения знаний.
Раздел 2. Модели представления знаний Тема 1. Логическая модель представления знаний и правила вывода.
Продукционная модель представления знаний и правила их обработки. Выводы, основанные на продукционных правилах.
Тема 2. Теория фреймов и фреймовых систем.
Объекты с фреймами. Основные атрибуты (слоты) объекта. Процедурные фреймы и слоты. Представление знаний в виде семантической сети. Модель доски объявлений. Модель представления знаний в виде сценария.
Раздел 3. Архитектура и технология разработки экспертных систем Тема 1. Введение в экспертные системы.
Роли эксперта, инженера знаний и пользователя. Общее описание архитектуры экспертных систем.
Тема 2. База знаний.
Правила, машина вывода, интерфейс пользователя, средства работы с файлами.
Тема 3. Технология разработки экспертных систем.
Логическое программирование и экспертные системы. Языки искусственного интеллекта. Подсистема анализа и синтеза входных и выходных сообщений. Диалоговая подсистема. Объяснительные способности экспертных систем.
Раздел 4. Применение нечеткой логики в экспертных системах Понятие о нечетких множествах и их связь с теорией построения экс-
пертных систем. Коэффициенты уверенности. Взвешивание свидетельств. Отношение правдоподобия гипотез. Функция принадлежности элемента подмножеству. Операции над нечеткими множествами. Дефазификация нечеткого множества. Нечеткие правила вывода в экспертных системах.
Раздел 5. Генетический алгоритм Тема 1. Понятие о генетическом алгоритме.
6
Этапы работы генетического алгоритма. Кодирование информации и формирование популяции. Оценивание популяции. Селекция. Скрещивание и формирование нового поколения. Мутация. Настройка параметров генетического алгоритма. Канонический генетический алгоритм.
Тема 2. Пример работы генетического алгоритма. Рекомендации к программной реализации генетического алгоритма. Применение генетического алгоритма для решения задач оптимизации и аппроксимации.
Раздел 6. Искусственные нейронные сети Тема 1. Понятие о нейросетевых системах.
Биологические нейронные сети. Формальный нейрон. Искусственные нейронные сети. Обучение нейронной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки.
Тема 2. Пример работы и обучения нейронной сети.
Программная реализация. Применение нейронных сетей для решения задач аппроксимации, классификации, автоматического управления, распознавания и прогнозирования. Мультиагентные системы.
Содержание лабораторного практикума
Дисциплина «Интеллектуальные системы и технологии» предусматривает лабораторные занятия, темы которых приведены в табл. 1. Студенты после выполнения каждой работы составляют письменный отчет, который устно защищается.
|
Таблица 1 |
|
|
№ п/п |
Наименование лабораторных работ |
|
|
1 |
Методы генерации решений |
|
|
2 |
Выбор вариантов решения |
|
|
3 |
Проектирование онтологии на языке XML |
|
|
4 |
Моделирование прецедентов в процессе проектирования системы |
|
|
5 |
Построение модели классов при проектировании ИС |
|
|
6 |
Ранжирование по Парето в многокритериальных задачах |
|
|
7 |
выбор решения методом анализа иерархий |
|
|
Отчет лабораторных работ может включать выполнение индивидуальных практических заданий, выдаваемых преподавателем.
7
Задания к лабораторной работе № 1
В соответствии с вариантом задания постройте когнитивную карту.
Вариант 1 Анализ качества транспортной системы
1.Комфорт передвижения
2.Вероятность опоздания
3.Уровень шума внутри транспортного средства
4.Качество езде
5.Профессионализм водителя
6.Терпимость к переполнению
7.Число пассажиров в транспортном средстве
8.Удобство расписания (частота рейсов)
Вариант 2 Ликвидация разлива нефти
1.Активизация командного центра
2.Приведение в готовность оборудования
3.Закрытие гавани
4.Доставка дополнительного оборудования
5.Создание механических заграждений
6.Использование средств для снятия пленки
7.Использование биоактиваторов защиты
8.Очистка побережья
Вариант 3 Оценка транспортного маршрута
1.Протяженность (пассажирокилометры)
2.Экономия горючего
3.Численность населения
4.Стоимость билета
5.Стоимость транспортного средства (ТС)
6.Количество вредных продуктов сгорания от ТС
7.Расход горючего
8.Опасность маршрута
Вариант 4 Создание экспертной системы
1.Идентификация— определение характеристик задачи
2.Техническое задание
8
3.Поиск понятий для представления знаний
4.Проектирование структуры для организации знаний
5.Разработка структуры для организации знаний
6.Коррекция структуры представления знаний
7.Формулировка правил, воплощающих знания
8.Тестирование
Вариант 5 Разработка информационной системы
1.Идентификация проблемной области, постановка целей
2.Формулировка технического задания
3.Проектирование ИС
4.Коррекция технического задания
5.Реализация ИС, кодирование
6.Тестирование пилотной версии
7.Коррекция ИС, повышение качества работы системы
8.Реализация
Задания к лабораторной работе № 2
1.В соответствии с вашей когнитивной картой, построенной в ходе лабораторной работы №1, оцените устойчивость системы и стабильность начальных переменных.
2.Проведите анализ полученных результатов и установите дестабилизирующие узлы.
3.С помощью правил продукции составьте корректирующие условия для экспертной системы.
Задания к лабораторной работе № 3
1.Создайте в текстовом редакторе (например, в Блокноте) документ с расширением *.xml
2.В соответствии с вашим вариантом по предыдущей лабораторной работе, напишите развернутую онтологию предметной области, содержащую словарь, описывающий все рассмотренные в процессе генерации решения понятия.
3.Обоснуйте область применения вашей онтологии.
4.Проведите сравнительный анализ вашей онтологии.
Задания к лабораторной работе № 4
Проектирование диаграммы прецедентов:
1. Идентифицируются все взаимодействующие с системой объекты.
9
2.Для каждого объекта рассматриваем поведение, которого он ожидает или требует от системы.
3.Описываем способы, посредствам которых объекты взаимодействуют
ссистемой, изменяют ее состояние, а так же реагируют на события.
4.Осуществляем трассировку потока данных в системе относительно каждого объекта. Начинать при этом всегда нужно с главных потоков и только потом рассматривать альтернативные.
5.Группировать родственные потоки, объявив соответствующий прецедент.
6.Изображаем объекты и прецеденты на диаграмме прецедентов и установить отношения между ними.
7.В соответствии с описанием проектирования диаграммы прецедентов выполните все 6 пунктов в письменном виде для своего варианта информационной системы, разработанной в ходе лабораторной работы №3.
8.Постройте в Visual UML диаграмму прецедентов по своему проекту.
Задания к лабораторной работе № 5
Диаграммой классов (class diagram) называют диаграмму, на которой по-
казано множество классов и отношений между ними. Построение диаграммы классов осуществляется следующим образом:
1.Запустите программу Visual UML. Создайте новую модель с помощью пункта меню File->New Model и специфицируйте язык отображения модели (например, Visual CPP).
2.Выберите в навигаторе системы пункт Class Diagram и с в контекстном меню, вызываемом с помощью правой кнопки, выберите пункт New. Определите имя диаграммы и начальные параметры.
3.С помощью панели инструментов создайте на диаграмме классы и отношения между ними.
4.Определить атрибуты и операции классов, а также свойства отношений можно в контекстных меню, вызываемых с помощью двойного щелчка мыши на требуемых объектах.
5.В соответствии с описанием проектирования диаграммы классов опишите классы и отношения, основываясь на диаграмме прецедентов лабораторной работы №4.
6.Постройте в Visual UML диаграмму классов по своему проекту.
10
Задания к лабораторной работе № 6
В соответствии с вариантом проведите ранжирование по Парето.
1.Вариант
Пусть имеем небольшое частное предприятие. Необходимо принять решение о покупке служебного автомобиля. Выбор производиться исходя из следующих критериев:
K1экономичность
K2грузоподъемность
K3удобство использования
K4цена
Оцениваются следующие автомобили: L1- «Пирожок»
L2- «Газель»
L3КАМАЗ
L4микроавтобус
2. вариант.
Путь необходимо принять решение о покупке телевизора. Оценка производится по следующим критериям.
K1цена
K2качество изображения
K3гарантийный срок
Оцениваются следующие автомобили: L1цветной, диагональ 37см
L2цветной, диагональ 51 см
L3плоскопанельный телевизор
L4домашний кинотеатр
L5цветной, диагональ 70 см
3. Вариант
Необходимо принять решение о покупке компьютеров в компьютерный клуб. Выбор производиться исходя из следующих критериев:
K1экономичность
K2графические возможности
K3вычислительные возможности
K4цена
К5совместимость с другими системами Оцениваются следующие процессоры: