3. Объем дисциплины и виды учебной работы (часы)

Вид занятий	Всего часов	Семестр 3
Общая трудоемкость	4 зач. ед. (150)	4 зач. ед. (150)
Аудиторные занятия	54	54
Лекции	36	36
Практические занятия (ПЗ)	18	18
Лабораторные работы (ЛР)	–	–
Самостоятельная работа	96	96
Курсовая работа	–	–
Реферат	–	–
Вид итогового контроля (зачет, экзамен)	Зачет	Зачет

4. Содержание дисциплины

4.1. Разделы дисциплины и виды занятий

№ п/п	Раздел дисциплины	Лекции (часы)	ПЗ (часы)	ЛР (часы)	Курс. работа
1	Тема 1. Базы знаний интеллектуаль-ных систем	6
2	Тема 2. Методы моделирования стру-ктуры и динамики природных систем	10	6
3	Тема 3. Распознавание образов и де-шифрирование природных объектов по аэрокосмическим снимкам	6	4
4	Тема 4. Методы и стратегии монито-ринга и кадастра природных систем	6	4
5	Тема 5. Геоинформационные базы знаний	4
6	Тема 6. Принципы программирования сложных природных объектов и сис-тем	4	4

4.2. Содержание дисциплины

Тема 1. Базы знаний интеллектуальных систем (6 часов)

Базы знаний. Искусственный интеллект. Методы работы с базами знаний. Экспертные системы. Логические выводы и процедуры обработки исходной информации. Достоверность конкретных и обобщенных сведений. Система логического программирования Пролог, значения «истина» и «ложь». Релевантная информация. Системы поиска информации. Машинное обучение. Автоматическое доказательство. Интроспекция. Доказательство заключения. Структура и формат баз знаний. Классификация баз знаний. Продукционная модель представления знаний. Модель нечеткой логики. Применение баз знаний в природопользовании и мониторинге природных ресурсов.

Тема 2. Методы моделирования структуры и динамики природных систем (10 часов)

Закон аллометрии в природе. Многофакторные аппроксимации связей параметров сложных биологических и экологических систем. Понятия строения и роста древостоев. Ранги и жизненные циклы организмов, отображаемые в математических моделях. Репрезентативность моделируемых показателей. Ряды распределения по таксационным признакам. Функция Вейбула. Кривая Пирсона 1-го и 2-го порядка. Полиномиальные кривые и корреляции. Статистические неоднородности на популяционном и организменном уровне. Аргументы и функции моделей. Адекватность и эффективность моделей. Динамика биомассы растительности, ее учет и моделирование. Оптимизация структуры и динамики экосистем на основе математических моделей. Верификация моделей на натурных объектах.