3383

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова»

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ

Методические указания для самостоятельной работы студентов по специальности

09.05.01 – Применение и эксплуатация автоматизированных код направления систем специального назначения

специализация Автоматизированные системы обработки информации и управления

Воронеж 2017

УДК 681.3

Юдина Н.Ю. Интеллектуальные системы и технологии Текст : методические указания для самостоятельной работы студентов по специальности 09.05.01 – Применение и эксплуатация автоматизированных код направления систем специального назначения / Н.Ю. Юдина; М-во образования и науки РФ, ФГБОУ ВО «ВГЛТУ им. Г.Ф. Морозова». – Воронеж, 2017. – 20 с.

Печатается по решению учебно-методического совета ФГБОУ ВО «ВГЛТУ им. Г.Ф. Морозова» (протокол № __ от _______ 2017 г.)

Рецензент заведующий кафедрой электротехники и автоматики ФГБОУ ВПО ВГАУ д-р.техн.наук., проф. Д.Н. Афоничев

ВВЕДЕНИЕ

Методические указания подготовлены в соответствии с рабочей программой дисциплины «Интеллектуальные системы и технологии» для студентов по специальности 09.05.01 – Применение и эксплуатация автоматизированных код направления систем специального назначения

Целью изучения дисциплины является формирование у студентов знаний и умений по проведению систематического обзора современных моделей представления знаний, изучить и освоить принципы построения экспертных систем, рассмотреть перспективные направления развития систем искусственного интеллекта и принятия решений.

В результате освоения дисциплины студент должен:

–знать: теорию технологий искусственного интеллекта (математическое описание экспертной системы, логический вывод, искусственные нейронные сети, расчетно-логические системы, системы с генетическими алгоритмами, мультиагентные системы); модели представления знаний; принципы построения экспертных систем; современные системы искусственного интеллекта и принятия решений

–уметь: решать прикладные вопросы интеллектуальных систем с использованием декларативного языка, статических экспертных систем, экспертных систем реального времени; применять различные модели представления знаний при реализации экспертных систем на ЭВМ; разрабатывать программные реализации экспертных систем на ЭВМ

–владеть: построением моделей представления знаний, подходами и техникой решения задач искусственного интеллекта, информационных моделей знаний, методами представления знаний (методы инженерии знаний)

5

Содержание дисциплины

Раздел 1. Цель и задачи дисциплины, ее роль и место в общей системе подготовки специалиста.

Представление знаний в информационных системах как элемент искусственного интеллекта и новых информационных технологий. Этапы создания искусственного интеллекта. Процесс мышления. Основные понятия и классификация систем, основанных на знаниях. Принципы приобретения знаний.

Раздел 2. Модели представления знаний Тема 1. Логическая модель представления знаний и правила вывода.

Продукционная модель представления знаний и правила их обработки. Выводы, основанные на продукционных правилах.

Тема 2. Теория фреймов и фреймовых систем.

Объекты с фреймами. Основные атрибуты (слоты) объекта. Процедурные фреймы и слоты. Представление знаний в виде семантической сети. Модель доски объявлений. Модель представления знаний в виде сценария.

Раздел 3. Архитектура и технология разработки экспертных систем Тема 1. Введение в экспертные системы.

Роли эксперта, инженера знаний и пользователя. Общее описание архитектуры экспертных систем.

Тема 2. База знаний.

Правила, машина вывода, интерфейс пользователя, средства работы с файлами.

Тема 3. Технология разработки экспертных систем.

Логическое программирование и экспертные системы. Языки искусственного интеллекта. Подсистема анализа и синтеза входных и выходных сообщений. Диалоговая подсистема. Объяснительные способности экспертных систем.

Раздел 4. Применение нечеткой логики в экспертных системах Понятие о нечетких множествах и их связь с теорией построения экс-

пертных систем. Коэффициенты уверенности. Взвешивание свидетельств. Отношение правдоподобия гипотез. Функция принадлежности элемента подмножеству. Операции над нечеткими множествами. Дефазификация нечеткого множества. Нечеткие правила вывода в экспертных системах.

Раздел 5. Генетический алгоритм Тема 1. Понятие о генетическом алгоритме.

6

Этапы работы генетического алгоритма. Кодирование информации и формирование популяции. Оценивание популяции. Селекция. Скрещивание и формирование нового поколения. Мутация. Настройка параметров генетического алгоритма. Канонический генетический алгоритм.

Тема 2. Пример работы генетического алгоритма. Рекомендации к программной реализации генетического алгоритма. Применение генетического алгоритма для решения задач оптимизации и аппроксимации.

Раздел 6. Искусственные нейронные сети Тема 1. Понятие о нейросетевых системах.

Биологические нейронные сети. Формальный нейрон. Искусственные нейронные сети. Обучение нейронной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки.

Тема 2. Пример работы и обучения нейронной сети.

Программная реализация. Применение нейронных сетей для решения задач аппроксимации, классификации, автоматического управления, распознавания и прогнозирования. Мультиагентные системы.

Содержание лабораторного практикума

Дисциплина «Интеллектуальные системы и технологии» предусматривает лабораторные занятия, темы которых приведены в табл. 1. Студенты после выполнения каждой работы составляют письменный отчет, который устно защищается.

Отчет лабораторных работ может включать выполнение индивидуальных практических заданий, выдаваемых преподавателем.

7

Задания к лабораторной работе № 1

В соответствии с вариантом задания постройте когнитивную карту.

Вариант 1 Анализ качества транспортной системы

1.Комфорт передвижения

2.Вероятность опоздания

3.Уровень шума внутри транспортного средства

4.Качество езде

5.Профессионализм водителя

6.Терпимость к переполнению

7.Число пассажиров в транспортном средстве

8.Удобство расписания (частота рейсов)

Вариант 2 Ликвидация разлива нефти

1.Активизация командного центра

2.Приведение в готовность оборудования

3.Закрытие гавани

4.Доставка дополнительного оборудования

5.Создание механических заграждений

6.Использование средств для снятия пленки

7.Использование биоактиваторов защиты

8.Очистка побережья

Вариант 3 Оценка транспортного маршрута

1.Протяженность (пассажирокилометры)

2.Экономия горючего

3.Численность населения

4.Стоимость билета

5.Стоимость транспортного средства (ТС)

6.Количество вредных продуктов сгорания от ТС

7.Расход горючего

8.Опасность маршрута

Вариант 4 Создание экспертной системы

1.Идентификация— определение характеристик задачи

2.Техническое задание

8

3.Поиск понятий для представления знаний

4.Проектирование структуры для организации знаний

5.Разработка структуры для организации знаний

6.Коррекция структуры представления знаний

7.Формулировка правил, воплощающих знания

8.Тестирование

Вариант 5 Разработка информационной системы

1.Идентификация проблемной области, постановка целей

2.Формулировка технического задания

3.Проектирование ИС

4.Коррекция технического задания

5.Реализация ИС, кодирование

6.Тестирование пилотной версии

7.Коррекция ИС, повышение качества работы системы

8.Реализация

Задания к лабораторной работе № 2

1.В соответствии с вашей когнитивной картой, построенной в ходе лабораторной работы №1, оцените устойчивость системы и стабильность начальных переменных.

2.Проведите анализ полученных результатов и установите дестабилизирующие узлы.

3.С помощью правил продукции составьте корректирующие условия для экспертной системы.

Задания к лабораторной работе № 3

1.Создайте в текстовом редакторе (например, в Блокноте) документ с расширением *.xml

2.В соответствии с вашим вариантом по предыдущей лабораторной работе, напишите развернутую онтологию предметной области, содержащую словарь, описывающий все рассмотренные в процессе генерации решения понятия.

3.Обоснуйте область применения вашей онтологии.

4.Проведите сравнительный анализ вашей онтологии.

Задания к лабораторной работе № 4

Проектирование диаграммы прецедентов:

1. Идентифицируются все взаимодействующие с системой объекты.

9

2.Для каждого объекта рассматриваем поведение, которого он ожидает или требует от системы.

3.Описываем способы, посредствам которых объекты взаимодействуют

ссистемой, изменяют ее состояние, а так же реагируют на события.

4.Осуществляем трассировку потока данных в системе относительно каждого объекта. Начинать при этом всегда нужно с главных потоков и только потом рассматривать альтернативные.

5.Группировать родственные потоки, объявив соответствующий прецедент.

6.Изображаем объекты и прецеденты на диаграмме прецедентов и установить отношения между ними.

7.В соответствии с описанием проектирования диаграммы прецедентов выполните все 6 пунктов в письменном виде для своего варианта информационной системы, разработанной в ходе лабораторной работы №3.

8.Постройте в Visual UML диаграмму прецедентов по своему проекту.

Задания к лабораторной работе № 5

Диаграммой классов (class diagram) называют диаграмму, на которой по-

казано множество классов и отношений между ними. Построение диаграммы классов осуществляется следующим образом:

1.Запустите программу Visual UML. Создайте новую модель с помощью пункта меню File->New Model и специфицируйте язык отображения модели (например, Visual CPP).

2.Выберите в навигаторе системы пункт Class Diagram и с в контекстном меню, вызываемом с помощью правой кнопки, выберите пункт New. Определите имя диаграммы и начальные параметры.

3.С помощью панели инструментов создайте на диаграмме классы и отношения между ними.

4.Определить атрибуты и операции классов, а также свойства отношений можно в контекстных меню, вызываемых с помощью двойного щелчка мыши на требуемых объектах.

5.В соответствии с описанием проектирования диаграммы классов опишите классы и отношения, основываясь на диаграмме прецедентов лабораторной работы №4.

6.Постройте в Visual UML диаграмму классов по своему проекту.

10

Задания к лабораторной работе № 6

В соответствии с вариантом проведите ранжирование по Парето.

1.Вариант

Пусть имеем небольшое частное предприятие. Необходимо принять решение о покупке служебного автомобиля. Выбор производиться исходя из следующих критериев:

K1экономичность

K2грузоподъемность

K3удобство использования

K4цена

Оцениваются следующие автомобили: L1- «Пирожок»

L2- «Газель»

L3КАМАЗ

L4микроавтобус

2. вариант.

Путь необходимо принять решение о покупке телевизора. Оценка производится по следующим критериям.

K1цена

K2качество изображения

K3гарантийный срок

Оцениваются следующие автомобили: L1цветной, диагональ 37см

L2цветной, диагональ 51 см

L3плоскопанельный телевизор

L4домашний кинотеатр

L5цветной, диагональ 70 см

3. Вариант

Необходимо принять решение о покупке компьютеров в компьютерный клуб. Выбор производиться исходя из следующих критериев:

K1экономичность

K2графические возможности

K3вычислительные возможности

K4цена

К5совместимость с другими системами Оцениваются следующие процессоры: