- •Методическое руководство по организации самостоятельной работы студентов очной формы обучения
- •Специальные главы математики
- •Оглавление
- •Раздел 1. Методические указания по подготовке к лабораторным занятиям
- •1.1. Организация самостоятельной работы студентов по подготовке к лабораторным занятиям
- •1.2. Содержание лабораторных занятий
- •Раздел 1. Основы теории инженерии знаний
- •Тема 1.1. Основные свойства нечеткой математики как теоретической основы инженерии знаний
- •Тема 1.2. Основы теории нечеткой логики, приближенных рассуждений и
- •Тема 1.3. Разработка экспертной системы поддержки принятия решений
- •Тема 1.4. Теория принятия решений
- •Тема 1.5. Анализ решений
- •Тема 1.6. Теория чувствительности и оценивания полезности решений
- •Тема 1.7. Байесовское оценивание в принятии решений
- •Раздел 2. Разработка экспертной системы поддержки принятия решений
- •Тема 2.1. Системы продукций и сети графов
- •Тема 2.2. Нечеткие логические операции. Теория нечетких чисел
- •Раздел 3. Теория неопределенности решений
- •Тема 3.1. Оптимальные решения многокритериальных задач
- •Тема 3.2. Семантическая сеть с применением клаузальной логики
- •Тема 3.3. Введение в прикладную теорию игр
- •Тема 3.4. Нечеткое моделирование, оптимизация и управление
- •1.3. Библиографические обязательные источники для подготовки к лабораторным занятиям
- •Раздел 2. Методические указания по выполнению запланированных видов самостоятельной работы студентов
- •Задания для выполнения расчетно-графической работы
- •Порядок выбора вариантов расчетно-графических работ
- •Указания на сроки выполнения и защиты расчетно-графических работ
- •Требования к структуре, содержанию и форме представления результатов расчетно-графических работ
- •2.5. Критерии оценки расчетно-графической работы
- •Раздел 3. Методические указания по подготовке к промежуточной аттестации
- •3.1. Список вопросов для подготовки к экзамену
- •3.2. Общие положения проведения экзамена и/или зачета
- •Вариант 1
- •Приложение 2
- •Расчетно-графическая работа
- •Приложение 3
2.5. Критерии оценки расчетно-графической работы
При защите расчетно-графической работы студент должен уметь объяснить логику решения задачи и алгоритм работы программы, а также ответить на дополнительные вопросы преподавателя по теме РГР.
Студент, защитивший задания расчетно-графической работы, допускается к зачету. Студент, получивший оценку «не зачтено», должен исправить указанные преподавателем ошибки и защитить расчетно-графическую работу повторно. Студенты, не выполнившие расчетно-графические работы, к зачету не допускаются.
Раздел 3. Методические указания по подготовке к промежуточной аттестации
Видом промежуточной аттестации студентов, обучающихся по направлению 230400 Информационные системы и технологии, магистерской программе 230400.68 “Электронный бизнес” является экзамен.
3.1. Список вопросов для подготовки к экзамену
1.Основные понятия неклассической математики, применяемые в теории
искусственного интеллекта
2.Основные элементы экспертной системы
3.Эвристики поисковые стратегии
4. Основные свойства нечеткой математики как теоретической основы
инженерии знаний
5. Нечеткие множества и функции принадлежности, основные понятия;
6. Нечеткие отношения и меры, их свойства
7. Основные понятия теории нечеткой логики
8. Приближенные рассуждения и выводы, основные понятия
9. Экспертные системы поддержки принятия решений, их особенности
10.Особенности систем основанных на знаниях
11.Инженерия знаний, основы теории
12.Нечеткие алгоритмы, их особенности
13.Программный инструментарий теории принятия решений, основные
понятия
14. Понятие теории полезностей и анализ основной задачи принятия
решения с позиций субъективиста
15.Стратегии выбора правил при логическом выводе
16.Достоинства и недостатки правил-продукций как метода представления знаний
17.Языки программирования для искусственного интеллекта, оболочки и
языки представления знаний, основные особенности
18.Классы нечетких отношений. Отношения сходства и различия
19.Коллективные решения. Коллективный разум
20. Управление риском с использованием субъективных вероятностей
21. Представление знаний в системах фреймов
22. Многокритериальная задача, особенности ее решения
23.Извлечение знаний из данных. Модели данных
24. Формирование базы знаний. Приобретение знаний
25.Гибридные системы, их особенности
26.Принятие решений в условиях нечеткой информации
27. Решатели интеллектуальных задач. Процесс поиска решений
28. Принятие решений в условиях неопределенности
29. Нечеткие экспертные системы
30. Нечеткое моделирование, особенности
3.2. Общие положения проведения экзамена и/или зачета
К экзамену допускаются студенты, выполнившие в полном объеме график учебного процесса по дисциплине «Специальные главы математики»: задания лабораторных работ, прошедшие тестирование по темам дисциплины согласно Рабочей программе и защитившие расчетно-графические работы.
Экзаменационная оценка является итоговой по дисциплине и проставляется в приложение к диплому (выписке из зачетной книжки).
Приложение 1
ВАРИАНТЫ
РАСЧЕТНО-ГРАФИЧЕСКОЙ РАБОТЫ № 1
«Разработка интеллектуальной программной системы для решения технологической задачи»
Вариант 1
Разработать гибридную программу для семантической сети, работающей с нечеткой и неопределенной информацией для конкретного технологического процесса.
Вариант 2
Разработать программу кластеризации документов в поисковых системах с помощью самоорганизующихся карт.
Вариант 3
Разработать программу мониторинга системы учета мощности ТЭС.
Вариант 4
Разработка программы извлечения знаний и их структурирования в Базе знаний для технологического процесса (по выбору).
Вариант 5
Разработка ситуационного центра и центра принятия решений для экспертной системы объекта с непрерывным производством.
Вариант 6
Разработка интеллектуальной гибридной программной системы, обеспечивающей решение разнообразных прикладных задач в условиях неполноты и нечеткости исходной информации, для объекта с непрерывным производством.
Вариант 7
Разработка ситуационного центра и центра принятия решений для экспертной системы объекта с дискретным производством (с применением вербального анализа решений).
ВАРИАНТЫ
РАСЧЕТНО-ГРАФИЧЕСКОЙ РАБОТЫ № 2
«Разработать генетические алгоритмы к решению следующих оптимизационных задач»
Вариант 1. Задача о диете.
Вариант 2. Транспортная задача.
Вариант 3. Задача рационального использования посевных площадей.
Вариант 4. Задача межотраслевого баланса.
Вариант 5. Задача расчета химической технологии.
Вариант 6. Задача компоновки.
Вариант 7. Задача размещения.
Вариант 8. Задача трассировки монтажных соединений.
Вариант 9. Задача распределения ресурсов.
Вариант 10. Задачи логистики.
ВАРИАНТЫ
РАСЧЕТНО-ГРАФИЧЕСКОЙ РАБОТЫ № 3
«Реализация нейронных сетей»
Вариант 1. Создание нейрона, выполняющего функцию логического И.
Вариант 2. Создание нейрона, выполняющего функцию логического ИЛИ.
Вариант 3. Обучение нейрона выполнению функции логического ИЛИ.
Вариант 4. Имитация работы линейного нейрона.
Вариант 5. Обучение нейрона классификации векторов на две категории.
Вариант 6. Реализовать нейронную сеть для задач нечеткой кластеризации.
Вариант 7. Разработка программы для реализации типовых функций принадлежности.
Вариант 8. Создание слоя линейных нейронов.
Вариант 9. Решение линейно несепарабельных задач с помощью линейных нейронов.
Вариант 10. Обучение нейронной сети с помощью алгоритма обратного распространения ошибки.
