2. Перечень тем лабораторных работ, их содержание и объем в часах

№ пп	Название темы	Содержание	Объем в часах
1	2	3	4
Пятый семестр
2.	Методы классификации, основанные на сравнении с эталоном.	Разработка прикладной программы классификации и построения графиков оценки качества классификации.
3.	Дискриминантные методы классификации	Разработка прикладной программы классификации и обучения. Построение графиков оценки качества классификации.
4.	Методы классификации, основанные на знаниях	Разработка прикладной программы классификации и обучения. Построение графиков оценки качества классификации.
Итого: семестр
Всего за учебный год

3. ПЕРЕЧЕНЬ ТЕМ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ,

ИХ НАИМЕНОВАНИЕ И ОБЪЕМ В ЧАСАХ

4. КУРСОВАЯ РАБОТА, ЕЕ ХАРАКТЕРИСТИКА

Курсовой проект не предусмотрен.

5. Литература

Основная

1. М.Д.Степанова, С.А.Самодумкин Конспект лекций «Прикладные интеллектуальные системы и системы принятия решений» для студентов специальности I 40.03.01 «Искусственный интеллект». БГУИР, 2007.

2. М.Д.Степанова, С.А.Самодумкин, Т.Л.Лемешева «Математические методы диагностики в медицинских интеллектуальных системах» Учебно-методическое пособие по курсу «Прикладные интеллектуальные системы и системы принятия решений» для студентов специальности Т 10.04.00 «Искусственный интеллект». БГУИР, 2001.

3. А.Леоненков. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH.Санкт-Петербург, - «БХВ-Петербург», 2003.

4. И.А.Чубукова Основы информационных технологий. Data Mining. –М.:-«Бином. Лаборатория знаний», 2006.

Дополнительная

5. Орлов А. И. Теория принятия решений: учебник. — М.: Экзамен, 2006. — 573 с. ISBN 5-472-01393-3

6. И.А.Галушкин Нейрокомпьютеры. М.:, ИПРЖ«Радиотехника», 2000.

7. Т.Кохонен Самоорганизующиеся карты. М.: «Бином. Лаборатория знаний»,2008.

6. Перечень компьютерных программ, наглядных и других пособий, методических указаний и материалов и технических средств обучения

1. Пакет моделирования MatLab.

2. Пакет разработки MS VisualStudio 7.0 и выше.

3. Табличный процессор MS Exel.

4. Учебно-методическая карта дисциплины.

Номер недели	Номер темы	Названия вопросов, которые изучаются на лекциях	Практические занятия	Лабораторные занятия	Наглядные и методические пособия	Литература	Форма контроля знаний студентов
1	2	3	4	5	7	8	9
1	1	Основные понятия теории принятия решений			3	5.1	текущий контроль
3	2	Основы теории классификации			2	5.1.,5.2, 5.4	–//–
5	3	Дискриминантные методы классификации			2	5.1 ,5.2, 5.4	–//–
7	4	Методы классификации, основанные на знаниях			2	5.1, 5.2,5.4	–//–
9	5	Нечеткие классификаторы			1	5.3	–//–
11	6	Структурные и синтаксические классификаторы				5.1	–//–
13	7	Средства аппаратной поддержки классификаторов				5.6
15	8	Проблемы создания и перспективы интеллектуальных систем.				5.6, 5.7	–//–