5.1.2.2. Лабораторные работы

Согласно СТП 12700-02 лабораторные работы имеют своей целью:

- закрепление, углубление и расширение знаний студентов в процессе выполнения конкретных заданий;

- развитие у студентов профессиональных навыков, а также практическое овладение методами интерпретации результатов;

-приобретение умений и навыков обработки данных с использованием методов искусственного интеллекта.

По характеру выполняемых задач лабораторные работы подразделяются на:

- ознакомительные, с целью закрепления теоретического материала;

- творческие, связанные с получением новой информации.

Основная форма выполнения лабораторных работ – поиск рационального решения с последующим анализом полученных результатов.

Методические указания к лабораторным работам приведены в Приложении А.

Предусмотрено выполнение следующих лабораторных работ.

Лабораторная работа № 1 - 4 ч. [2; 8]

Изучение принципов работы с продукционными экспертными системами

Изучить способы и приемы работы с продукционными экспертными системами, графическое отражение содержимого базы знаний. Изучить структуру базы знаний продукционной экспертной системы, способы графического отражения ее содержания, возможности и принципы работы с экспертной оболочкой «Эксперт». Перед выполнением работы следует изучить понятия база знаний, дерево решений, дерево правил. Ознакомиться с правилами работы продукционной экспертной оболочки «Эксперт». Изучить содержание и структуру базы знаний согласно варианту. Оформить отчет.

Лабораторная работа № 2 -2 ч. [2; 3]

Изучение принципов создания продукционных баз знаний

Изучить принципы и способы создания базы знаний продукционных экспертных систем, освоить методы сокращения баз знаний.

Лабораторная работа направлена на изучение способов построения баз знаний продукционных экспертных систем, методов расчета мощности базы знаний, способов сокращения мощности базы знаний, позволяющих сохранить целостность и непротиворечивость. Перед выполнением работы следует изучить понятия мощность базы знаний, целость, полнота и непротиворечивость базы знаний. Задачи лабораторной работы: выбрать предметную область для построения базы знаний; разработать дерево целей базы знаний. Создать базу знаний для работы с оболочкой «Эксперт». Оформить отчет.

Лабораторная работа № 3- 4 ч. [1; 2; 3]

Создание база знаний «Достижимость плановых показателей»

Закрепить навыки создания базы знаний. Лабораторная работа направлена на закрепление навыков по проектированию и созданию продукционных баз знаний. Перед выполнением работы студент должен овладеть приемами создания баз знаний. Задачи лабораторной работы: сформировать дерево решений исходя данного дерева целей; cформировать базу знаний для определения степени достижимости плановых показателей. Оформить отчет.

Лабораторная работа № 4 - 2 ч. [9]

Создание базы знаний для решения финансово-экономических задач

Лабораторная работа направлена на приобретение навыков проектирования баз знаний для решения реальных задач. Перед выполнением работы следует изучить понятия база знаний, дерево решений, дерево правил. Задачи лабораторной работы: Выбрать предметную область и задачу; для выбранной задачи построить дерево целей; создать собственную базу знаний. Оформить отчет.

Лабораторная работа № 5 - 4 ч. [4; 10; 11]

Изучить способы формирования выходных показателей обучающих выборок для нейронных сетей. Научиться обучать нейронные сети на непротиворечивых данных, осуществлять подбор оптимальной структуры сети. Лабораторная работа направлена на выработку навыков по созданию нейронных сетей различной структуры, тестированию полученных сетей, интерпретации результатов, созданию обучающих выборок для нейронных сетей. Для успешного выполнения работы необходимо иметь общее представление о назначении нейронных сетей, способах обучения и тестирования (лекции Терехова – лекция 1- 3, руководство «Производство знаний из таблиц данных …»).

Задачи лабораторной работы: ознакомиться с правилами работы пакета «НейроПро 0.25» (руководство пользователя); научиться создавать обучающие выборки для нейронных сетей, научиться строить, обучать и тестировать нейронные сети; научиться сокращать размерность нейронных сетей и интерпретировать результаты ее работы. Оформить отчет.

Лабораторная работа № 6 - 4 ч. [4; 10; 11]

Изучение принципов работы с системой Нейро-Аналитик. Изучение различных алгоритмов обучения.

Изучить принципы работы Нейро-Аналитика, знать основные алгоритмы обучения нейронных сетей, ознакомиться с параметрами обучения. Лабораторная работа направлена на выработку навыков работы по грамотному обучению нейронных сетей, выбора наилучшего алгоритма обучения. Для успешного выполнения работы необходимо иметь общее представление о назначении нейронных сетей, способах обучения и тестирования (лекции Терехова – лекция 1- 3, руководство «Производство знаний из таблиц данных).

Задачи лабораторной работы: ознакомиться с правилами работы пакета «Нейро-Аналитика» (руководство пользователя); обучить нейронные сети помощью разных алгоритмов; проанализировать результаты. Оформить отчет.

Лабораторная работа № 7 - 4 ч. [4; 10; 11]

Решение задачи прогнозирования временных рядов с помощью нейронных сетей

Научиться прогнозировать временные ряды с использованием нейронных сетей. Лабораторная работа направлена на выработку навыков по составлению прогнозов временных рядов с использованием обучающих выборок различной структуры. Для успешного выполнения работы необходимо владеть понятиями прогноз, окно прогнозирования, шаг прогнозирования, выборка с пересечением, дообучение нейронных сетей (руководство «Производство знаний из таблиц данных…»).

Задачи лабораторной работы: познакомится с методами формирования обучающих выборок для нейросетей по временным рядам; обучить нейронные сети оптимальной структуры задаче прогнозирования; определить влияние величины шага на точность прогноза. Оформить отчет.

Лабораторная работа № 8 - 4 ч. [10]

Решение задачи кластеризации данных с помощью нейросетевых карт

Кохонена

Приобрести навыки кластерного анализа данных с помощью нейронных сетей. Лабораторная работа направлена на выработку навыков кластеризации, анализа результатов нейросетевой классификации, подбора достаточного числа кластеров, анализа внутригрупповых связей между объектами кластеризации. Для успешного выполнения работы необходимо владеть понятиями кластеризация, метод динамических ядер, карты Кохонена, нормализация данных (лекции Терехова – лекция 7).

Задачи лабораторной работы: познакомится с принципами кластеризации данных; построить выборку, по которой будет проведена группировка; кластеризовать данные и проанализировать полученный результат. Оформить отчет.

Лабораторная работа № 9 - 4 ч. [4; 10; 11]

Решение задач реальных задач при помощи методов нейроинформатики

Научиться решать реальные задачи с помощью методов нейроинформатики. Лабораторная работа направлена для приобретения реального опыта по использованию нейронных сетей.

Для успешного выполнения работы необходимо полностью владеть базовыми методами нейроинформатики.

Задачи лабораторной работы: выбрать предметную область и задачу в рамках этой предметной области, выбрать один из методов нейроинформатики для решения поставленной задачи, спроектировать интерфейс системы, реализовать спроектированный интерфейс со встроенным нейроимитатором.

Лабораторная работа № 10 - 4 ч. [4; 10; 11]

Разработка гибридной экспертной системы

Научиться проектировать гибридные экспертные системы

Лабораторная работа направлена на приобретение реального опыта по проектированию гибридных экспертных систем.

Для успешного выполнения работы необходимо полностью владеть базовыми методами построения экспертных систем.

Задачи лабораторной работы: выбрать проблему (4-я лабораторная работа), разработать прототип экспертной системы (идентификация проблемы, получение знаний, структурирование, формализация, реализация прототипа, тестирование), описать предполагаемые этапы развития экспертной системы до промышленной (оценка ЭС, стыковка ЭС, поддержка ЭС).

Лабораторные работы являются индивидуальной учебной деятельностью студентов. Она оценивается по 100-балльной шкале.

При этом учитываются:

- правильность выполнения задания;

- своевременность защиты;

- правильность оформления отчета в соответствии с требованиями ГОСТ 2.105, ГОСТ 7.32.