1913

2

УДК

Грибанов, А. А. Искусственный интеллект в системах управления : мето-

дические указания для самостоятельной работы студентов по направлению подготовки 15.04.02 – Технологические машины и оборудование / А. А. Гриба-

нов; М-во образования и науки РФ, ФГБОУ ВО «ВГЛТУ». – Воронеж, 2016. – 7

с.

Печатается по решению редакционно-издательского совета ВГЛТУ

Рецензент: д.т.н., профессор, зав. кафедрой электротехники и автоматики ФГБОУ ВО «Воронежский государственный аграрный университет имени им-

ператора Петра I» Афоничев Д.Н.

3

1. Введение

Учебным планом по направлению подготовки магистра 15.04.02 – «Технологические машины и оборудование» предусмотрено изучение курса «Искусственный интеллект в системах управления».

В результате освоения дисциплины студент должен:

– знать: основные понятия искусственного интеллекта, информационные системы представления знаний; фреймовые модели, продукционные модели, модели представления знаний основанные на логике предикатов первого порядка, семантические сети, модель прикладных процедур, реализующих правила обработки данных;

–уметь: использовать системы инженерного моделирования и проектирования для анализа и синтеза системы для проектирования интеллектуальных систем управления технологическими процессами и диспетчеризации сложных производств; использовать в своей профессиональной деятельности интеллектуальные системы управления основанные на различных принципах;

–владеть методиками реализации оптологических систем, описания и управления производственными данными и знаниями, классификацией и структурой, инструментальных средств проектирования, разработки и отладки, а также этапами разработки экспертных систем.

2.Общие указания

Методические указания предназначены для студентов магистратуры 1-го курса (2-й семестр) очного обучения. Объем дисциплины и виды учебной работы по семестрам приведены в табл. 1.

Таблица 1 – Объем дисциплины и виды учебной работы

4

Цель лекций – дать основные направления по наиболее сложным разделам дисциплины, а также изложить материал по новейшим достижениям, не получившим достаточного освящения в учебной литературе.

Обзорный характер лекций не дает основание рекомендовать их в качестве единственного источника при подготовке к зачету.

Лабораторные занятия посвящены изучению систем автоматизации с элементами искусственного интеллекта.

3. Содержание разделов дисциплины

Раздел 1. Анализ существующих подходов к построению интеллектуальных систем управления

История создания искусственного интеллекта, эволюция систем управления и новые информационные технологии в системах управления производством, приведен сравнительный анализ традиционных и нетрадиционных объектов управлении, а также рассмотрены соперничающие теории при подходе к проектированию интеллектуальных систем.

Раздел 2. Способы представление знаний в интеллектуальных системах управления

Принципы описания, задания и представления знаний в следующих формах: фреймов, продукционных моделей, исчисления предикатов, семантических сетей, структурный подход к проектированию базы знаний с применением соответствующих моделей представления, архитектура производственных систем искусственного интеллекта.

Раздел 3. Архитектура интеллектуальных систем управления Вопросы непосредственно связанные с принципами построения структур производственных интеллектуальных систем управления для решения различных задач, приведены структурные решения схем архитектуры интеллектуального робота и вводится основополагающее понятие базы знаний, как ядра лю-

бой интеллектуальной системы.

Раздел 4. Системы управления с нечеткой логикой Отражены базовые понятия теории мягких вычислений, рассмотрены ос-

новные виды функций принадлежности и алгоритмы нечеткого логического

5

вывода, а также особенности построения нечетких систем управления для различных технологических процессов.

4. Лабораторные занятия

Перечень лабораторных работ по курсу для студентов магистратуры очного обучения представлен в табл.2.

Таблица 2 – Перечень лабораторных работ

Часть материала курса вынесена на самостоятельное изучение магистров. Темы этой работы представлены в табл.3.

Таблица 3 – Перечень вопросов, выносимых на самостоятельное изучение

Контроль самостоятельной работы магистров осуществляется преподавателем. Контроль качества освоения дисциплины проводится посредством текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации обучающихся. Результаты контроля отражаются в баллах модульно-рейтинговой системы оценки знаний магистра.

После прослушивания курса лекций, выполнения лабораторных работ магистр допускается к сдаче экзамена. Контрольные вопросы к зачету студентов магистратуры очного обучения приведены ниже.

6.Контрольные вопросы

1.Анализ существующих подходов к построению интеллектуальных систем управления.

2.История создания искусственного интеллекта.

3.Соперничающие теории при подходе к проектированию интеллектуальных систем.

4.Эволюция систем управления.

5.Сравнительный анализ традиционных и нетрадиционных объектов управлении.

6.Способы представление знаний в интеллектуальных системах управления

7.Способы представление знаний в интеллектуальных системах управления.

8.Фреймы. Предикаты.

9.Семантические сети.

10.Архитектура интеллектуальных систем управления.

11.Принципы построения структур производственных интеллектуальных систем управления.

12.Архитектура интеллектуального робота.

13.Системы управления с нечеткой логикой.

14.Нечеткая логика. Нечеткие числа.

15.Нечеткие отношения.

7

16.Понятие нечеткой и лингвистической переменной.

17.Нечеткие операции.

18.Основные виды функций принадлежности и способы их задания. 19.Особенности построения нечетких систем управления для различ-

ных технологических процессов.

20.Эффективность нечетких систем.

Библиографический список

Основная литература

1. Системы искусственного интеллекта. Практический курс: учебное пособие / под ред. И.Ф. Астаховой. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. – 292 с. // ЭБС Единое окно доступа к образовательным ресурсам. – Режим дос-

тупа: http://window.edu.ru/resource/335/65335.

Дополнительная литература

2. Бессмертный И.А. Искусственный интеллект: Учебное пособие. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. – 132 с.// ЭБС Единое окно доступа к образовательным ресурсам. – Режим доступа: http://window.edu.ru/resource/274/69274.

3. Грибанов А. А. Искусственный интеллект в системах управления [Электронный ресурс] : методические указания к лабораторным работам для студентов по направлению подготовки 15.04.02 - Технологические машины и оборудование / А. А. Грибанов ; ВГЛТУ. - Воронеж, 2016. - 36 с. - ЭБС ВГЛТУ.

4. Грибанов А. А. Искусственный интеллект в системах управления [Электронный ресурс] : методические указания для самостоятельной работы студентов по направлению подготовки 15.04.02 - Технологические машины и оборудование / А. А. Грибанов ; ВГЛТУ. - Воронеж, 2016. - 7 с. - ЭБС ВГЛТУ.

Грибанов Андрей Анатольевич

Искусственный интеллект в системах управления

8

Методические указания для самостоятельной работы студентов по на-

правлению подготовки 15.04.02 – Технологические машины и оборудование

Редактор С.Ю. Крохотина

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова»