- •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
Раздел 1. Методические указания по подготовке к лабораторным занятиям
1.1. Организация самостоятельной работы студентов по подготовке к лабораторным занятиям
Студенту рекомендуется следующая схема подготовки к лабораторному занятию по учебной дисциплине «Специальные главы математики»:
Проработать конспект лекций.
При необходимости обратиться к источникам основной и дополнительной литературы, рекомендованной по каждому из трех разделов учебной дисциплины.
Подготовить ответы на вопросы, входящие в структуру содержания лабораторного занятия по каждой теме соответствующего раздела учебной дисциплины.
Ответить на вопросы тестовых заданий по каждой конкретной теме соответствующего раздела учебной дисциплины, выбрав один или несколько вариантов ответа верных, по вашему мнению.
При затруднениях сформулировать вопросы к преподавателю.
Формой текущего контроля самостоятельного изучения студентом отдельных тем является тестирование.
1.2. Содержание лабораторных занятий
Лабораторные занятия по дисциплине «Специальные главы математики» проводятся в соответствии с учебно-тематическим планом и планом лабораторных занятий, отраженным в Рабочей программе, утвержденной на заседании кафедры прикладных информационных технологий 7 июня 2011 г., протокол № 11.
Раздел 1. Основы теории инженерии знаний
Тема 1.1. Основные свойства нечеткой математики как теоретической основы инженерии знаний
Поиск в глобальной сети примеров приложений в информационные технологии управления инженерии знаний основных разделов нечеткой математики.
Анализ и классификация НЕ-факторов.
Структурно-алгебраические основы описания НЕ-факторов: от предупорядоченных множеств к решеткам и бирешеткам.
Вопросы и задания для самостоятельной работы:
1. Подготовить ответы на контрольные вопросы по теме:
1.1. Что такое инженерия знаний?
1.2. Как производится анализ и классификация НЕ-факторов?
1.3. Что включается в структурно-алгебраические основы описания НЕ-факторов?
1.4. Что такое экспертные системы?
1.5. Как можно представить знания с использованием нечеткой математики?
2. Тестовые задания для самостоятельного контроля уровня подготовки студентами вопросов темы:
Какие из приведенных ниже информационных технологий относятся к интеллектуальным технологиям?
сетевые технологии
гипертекстовые технологии
технологии экспертных систем
нейросетевые технологии
При решении интеллектуальных задач в экспертных системах используется
вызов подпрограмм
циклические вычисления
конструкции условия (if-then-else)
механизм логического вывода
Стратегия поиска решения в интеллектуальных системах это механизм
работы с метаправилами
приложения правил
обработка фактов
организации логического вывода
Отличительной чертой интеллектуальных систем является
наличие распределенной базы данных
использование представления знаний для решения задачи из конкретной проблемной области
полный перебор возможных решений задач
использование статистической обработки данных
Язык, используемый при построении экспертных систем, называется языком
SQL-запросов
представления знаний
баз данных
алгоритмическим
Интеллектуальная информационная технология, основанная на использовании базы знаний и метода логического вывода - это технология
экспертных систем
нейронных сетей
семантических сетей
Основными компонентами экспертных систем являются
электронная почта
система управления интерфейсом между пользователем и компьютером
база данных и база моделей
базы знаний
Системы, основанные на знаниях, имеют следующие преимущества перед человеком-экспертом
стабильно устойчивы к помехам
для построения логического вывода обрабатывают большой объем информации
работают систематизировано: рассматривая все детали, часто выбирают наилучшую
К моделям представления знаний относятся
продукционная модель
нейронная модель
модель семантических сетей
фреймовая модель
Основную ценность в экспертной системе представляет
база знаний
интеллектуальный интерфейс
программный инструментарий
механизм логического вывода