- •Введение
- •1. Основные направления исследования сии
- •2. Классификация ис
- •2.1. Системы без обучения
- •2.2. Обучающиеся системы
- •2.3. Самообучающиеся системы
- •3. Средства и уровни понимания сии
- •4. Классификация типов поведения
- •5. Модель поступка. Мотивы и реализации
- •6. Машинное творчество, процедуры мышления
- •7. Модель формирования условных рефлексов
- •8. Корреляционная и пеленгационная характеристики изображений
- •9. Распознавание точечных изображений
- •10. Распознавание контурных изображений
- •11. Модель живого нейрона
- •12. Математическая модель нейрона и нейронных сетей
- •13. Алгоритм обучения персептрона
- •14. Топологические свойства однослойных, двухслойных и трехслойных нс. Теорема Минского
- •15. Свойства нс Хопфилда
- •16. Свойства нс Хемминга
- •17. Синхронные параллельные и последовательные нс с дискретными и непрерывными состояниями и временем
- •18. Метод обратного распространения ошибки
- •19. Матричная форма моро
- •20. Самообучение нс методом Хебба
- •20. Генетический алгоритм обучения нс
- •21. Сходимость алгоритмов обучения
- •22. Самоорганизующаяся коммуникация в системе с нейросетевым управлением
- •23. Структура микросхем, реализующих нс элементы
- •24. Распознавание образов на основе критерия Байеса
- •25. Распознавание образов с применением минимаксного критерия
- •26. Распознавание образов с применением критерия Неймана - Пирсона
- •27. Процедура последовательных решений в распознавании образов
- •28. Пример определения пороговых значений для вероятностных алгоритмов распознавания
- •29. Фонетическая и просодическая структуры речи. Распознавание речи
- •30. Основные определения исчисления предикатов
- •31. Высказывания. Кванторы и их свойства
- •32. Правила вывода. Унификация
- •33. Выполнимость и удовлетворимость ппф
- •34. Алгоритм преобразования предикатов в предложения
- •35. Резолюция и резольвента
- •36. Система опровержения на основе резолюций
- •37. Стратегии управления процессом поиска доказательства методом резолюций. Стратегии упрощения при вычислении резолюций
- •38. Извлечение ответа из опровержения, основанного на резолюции. Этапы процесса извлечения ответа
- •39. Теоремы Гёделя, Тарского и Черча о неполноте формальных систем
- •40. Экспертные системы
- •41. Модели представления знаний
- •42. Элементы логики нечетких множеств
- •43. Операции на нечетких множествах
- •44. Нечеткие правила вывода
- •45. Нечеткие нейронные сети
- •46. Идентификация систем обучаемыми интеллектуальными системами
- •48. Нейросетевая обработка динамических процессов
- •49. Программные средства для разработки интеллектуальных систем
- •50. Моделирование процесса обучения нейронной сети
- •Список литературы
- •Системы искусственного интеллекта
- •400131, Г. Волгоград, пр. Ленина, 28, корп. 1.
- •400131, Г. Волгоград, пр. Ленина, 28, корп. 7.
33. Выполнимость и удовлетворимость ппф
Если ППФ имеет
значение Т ("истина") для всех
возможных интерпретаций, то она называется
выполненной
(тавтологией) [11]. Пример:
.
Метод таблицы истинности может всегда определить выполнимость любой ППФ, не содержащей переменных.
Теорема о неразрешимости исчисления предикатов: Невозможно найти универсальный метод установления факта выполненности квантифицированных ППФ.
Если ППФ выполнена, то существует процедура, позволяющая установить выполнимость этой ППФ (полуразрешимость).
Интерпретация удовлетворяет множеству ППФ, если каждая ППФ этого множества имеет значение Т ("истина") при этой интерпретации.
ППФ логически следует из множества S ППФ, если каждая интерпретация, удовлетворяющая системе S, удовлетворяет также и (но взаимной однозначности нет).
34. Алгоритм преобразования предикатов в предложения
Предложение – правильно построенная формула (ППФ), состоящая из дизъюнкции литералов (предикатов) [11].
Теорема: Любая ППФ исчисления предикатов может быть преобразована во множество предложений.
Пример
ППФ:
.
Этапы преобразования:
Исключение символов импликации подстановкой
вместо
:
.Ограничение области действия символа отрицания одной атомарной формулой (закон Моргана):
.Разделение квантофицированных переменных:
.
Переменные переименовываются так,
чтобы каждый квантор имел свою переменную.Исключение кванторов существования путем введения сколемовской функции. Эта функция в качестве аргументов должна содержать переменные, связанные кванторами общности, в область действия которых попадает исключаемый квантор существования. Если
не входит в область действия никакого
,
то вводится просто константа:
.
,
– сколемовская функция.Преобразование в предварительную форму: все перемещаются в начало ППФ:
.Приведение матрицы ППФ к конъюктивной нормальной форме. Используется замена
:
.Исключение кванторов общности. Предполагается, что все переменные относятся к
.Исключение символов
(конъюнкции). Переход к множеству ППФ,
каждая из которых является дизъюнкцией
литералов, т.е. предложений.Переименовывание переменных. Символы переменных должны быть изменены так, чтобы каждый присутствовал только в одном предложении:
.
35. Резолюция и резольвента
Резолюция - правило вывода, применяемое к ППФ в виде предложений [9,11]. Метод резолюций предложен Д. Робинсоном в 1965 году и служит основой для создания алгоритмов автоматического доказательства теорем и формирования ответов на вопросы. Структура метода приведена далее.
Дано:
.
Результат:
(резольвента).
Резольвента логически следует из своих порождающих предложений.
Если предложения
содержат переменные и задаются множеством
литералов
и
,
соединенных знаком дизъюнкции
,
и если можно определить соответствующие
подмножества
и
,
такие, что для объединения
и
существует наиболее общий унификатор,
то резольвента имеет вид:
.
Два предложения могут иметь более одной резольвенты. Количество резольвент равно количеству способов выбора подмножеств и .
