Вопросы к государственному квалификационному экзамену по специальности 230102.65 «автоматизированные системы обработки информации и управления» теория принятия решений

1. Основные понятия теории принятия решения. Бинарные отношения.

2. Функция выбора. Методы многокритериальной оптимизации(Метод линейной свертки, Метод идеальной точки, Выбор с учетом числа доминирующих критериев).

3. Линейное программирование. Принятие решений в условиях полной неопределенности.

4. Экспертные методы.

Список рекомендуемой литературы:

1. Макаров И.М., Виноградская Т.М., Рубчинский А.А., Соколов В.Б. Теория выбора и принятия решений. – М., Наука, 1982. – 328 с.

2. Эддоус М., Стенсрилд Р. «Методы принятия решений»

3. Петросян А. И д.р. «Теория игр»

4. Грешилов А.А. «Как принять наилучшее решение в реальных условиях»

Системы искусственного интеллекта

1. Основные понятия искусственного интеллекта.

2. Базы данных и знаний.

3. Основные области применения и задачи интеллектуальных систем. Классификация ИИС.

4. Проблема представления знаний.

5. Формальные модели представления знаний.

6. Продукционные системы

7. Фреймы

8. Исчисление предикатов

9. Нейронные сети

10. Нейронные сети Кохонена

11. Генетические алгоритмы

12. Понятие о функциональном программировании

13. Понятие о логическом программировании

14. Экспертные системы

15. Сущность проблемы обработки естественного языка

16. Основная проблема обработки естественного языка

17. Распознавание языка

18. Этапы работы лингвистического транслятора.

19. Основные модели лингвистических систем.

20. Стратегия разбора и синтеза текстов в зависимости от типа языка.

21. Модели синтаксического анализа, применяемые в зарубежных промышленных решениях.

22. Лингвистический процессор Ю.Д. Апресяна, И.М. Богуславского и Л.Л. Иомдина.

23. Модель синтаксического анализатора в системе «ДИАЛИНГ»

24. Реализация семантического анализа в системе «ДИАЛИНГ»

25. Реализация семантического анализа в лингвистическом процессоре Ю.Д. Апресяна, И.М. Богуславского и Л.Л. Иомдина.

26. Реализация семантического анализатора в системе MyLingvo.

27. Структуры хранения данных и знаний.

28. Исчисление предикатов. Общие понятия. Приведение произвольной формулы к множеству дизъюнктов.

29. Унификация и ее алгоритм. Правило резолюций и его применение.

Список рекомендуемой литературы:

1. Рутковский Л. Методы и технологии искусственного интеллекта. – М.: Горячая линия – Телеком, 2010.

2. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы / Под ред. В.М. Курейчика. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2010.

3. Николенко С.И., Тулупьев А.Л. Самообучающиеся системы. – М.: МЦНМО, 2009.

4. Осипов Г.С. Лекции по искусственному интеллекту. – М.: КРАСАНД, 2009.

5. Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем: учеб. Пособ. / Г.В. Рыбина. – М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2010.

6. Системы искусственного интеллекта. Практический курс: учебное пособие / В.А. Чулюков, И. Ф. Астахов, А.С. Потапов и др.; под ред И.Ф. Астаховой. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008.

7. Матвеев М.Г. Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике: учеб. Пособие / М.Г. Матвеев, А.С. Свиридов, Н.А. Алейников. – М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2008.

8. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети: учебное пособие / Г.Э. Яхъяева. – 2-е изд., испр. – М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008.

9. Кохонен Т. Самоорганизующиеся карты / Т. Кохонен. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2008.

10. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. –. Горячая лин7ия –Телеком, 2007.

11. Джарратано Дж, Райли Г. Экспертные системы: принципы разработаки и программирования. – М.: ООО «И.Д.Вильямс», 2007.

12. Потапов А.С. Распознавание образов и машинное восприятие: Общий подход на основе принципа минимальной длины описания. – СПб.: Политехника, 2007.

13. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. – Издательский дом «Вильямс», 2006.

14. Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и FuzzyTech. СПб: БХВ-Петербург, 2005.

15. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М.Тим Джонс. – М.: ДМК Пресс, 2004.

16. Люггер Дж. Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем: Пер. с англ. – 4-е изд. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003.-864 с.

17. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.: Питер, 2001.

18. Прикладные нечеткие системы / под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. – М.: Мир, 1993.

19. Представление знаний / под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. – М.: Мир, 1990.

20. Обработка знаний / под ред. С. Осуга. – М.: Мир, 1989. – 293 с.

21. Представление и использовании знаний / под ред. Х. Уэно, М. Исидзука.-М.: Мир, 1987.