«Экспертные системы»

Целью изучения дисциплины является изучение основных положений методологии искусственного интеллекта, овладение современными методами, моделями и программными средствами для реализации экспертных систем.

Задачи дисциплины: научиться создавать экспертные системы слабоформализуемой предметной области.

В результате изучения дисциплины студент должен:

знать: объект и предмет изучения дисциплины (базовые определения и понятия, основные задачи); основные методы приобретения, представления и обработки знаний; основные научно-технические проблемы и перспективы развития систем искусственного интеллекта; о прикладных экспертных системах; областях применения экспертных систем;

уметь: формализовывать знания экспертов с применением различных методов, выбирать стратегии, методы, и алгоритмы поиска знаний, использовать основные модели представления знаний; математический аппарат и прикладные программы для разработки экспертных систем;

владеть: технологией разработки экспертных систем.

Содержание дисциплины:

Искусственный интеллект и классические экспертные системы.

Искусственный интеллект. История развития и области применения. Общие сведения об экспертных системах. Направления развития. Концептуальные основы решения задач в экспертных системах. Структура ЭС. Этапы разработки экспертных систем.

Методический аппарат баз знаний и данных. Характеристики знаний. Классификация моделей представления знаний. Методический аппарат машины вывода. Экспертное оценивание как процесс измерения. Связь эмпирических и числовых систем. Методы измерения степени влияния объектов. Один из подходов к формированию и оценке компетентности группы экспертов.

Характеристика и режимы работы группы экспертов.

Модели представления знаний. Механизмы логического вывода

Стохастические подходы и нечеткие множества в экспертных системах.

Неопределенности в ЭС и проблемы порождаемые ими. Теорема Байеса как основа управления неопределенностью. Простейший логический вывод. Распространение вероятностей в ЭС. Последовательное распространение вероятностей. Экспертные системы, основанные на нечеткой логике.

Основы нечетких нейронных сетей

Аннотация примерной программы дисциплины

«Теория быстрых алгоритмов»

Цель дисциплины является изучение основных алгоритмов быстрой обработки сигналов, наиболее эффективных при использовании больших массивов данных и требований сверхскоросной обработки информации. Такие алгоритмы применяются в настоящее время почти во всех сигнальных процессорах.

Задачи дисциплины: освоение методик использования современные инструментальных и программных средств и технологий программирования для решения практических задач.

В результате изучения дисциплины, студенты должны

знать: теоретико-числовые алгоритмы цифровой обработки сигналов; дискретное преобразование Фурье; алгоритмы быстрого преобразования Фурье;

уметь применять средства разработки программ для получения конкретных результатов, применять основные методы и теоремы для анализа и построения алгоритмов;

владеть навыками программной реализации алгоритмов быстрой обработки сигналов.

Содержание дисциплины:

Введение.

Предмет дисциплины, ее объем, содержание и связь с другими дисциплинами учебного плана. Роль дисциплины в подготовке инженеров-разработчиков аппаратных средств ВТ, ее цели и задачи

Основные направления использования методов ЦОС

Проблемы спектрального анализа и пути их решения. Обзор существующих вычислительных алгоритмов БПФ. Проблемы обеспечения высокой вычислительной эффективности. Актуальность вопросов применения алгоритмических методов улучшения качества вычислительных процедур.

Непозиционное кодирование сигналов

Кодирование по числам Фибоначчи. Машинная арифметика в СОК. Ее суть. Схема ЦОС в СОК. Варианты реконфигурации данных вычисления N-точечного ДПФ. Алгоритм Рейдера и Гуда для вычисления ДПФ. Алгоритм Винограда основные отличия в ДПФ. Алгоритм поразрядного ДПФ (ПДПФ). Сравнительные характеристики быстрых алгоритмов вычисления ДПФ.

Сигналы

Разновидности спектральных сигналов, используемых в информационных системах.

Периодические сигналы гармонического колебания

Представление в тригонометрической и комплексной формах. Векторное представление гармонического сигнала. Сложные периодические сигналы. Представление их с помощью ряда Фурье. Условия Дирихле. Тригонометрическая форма ряда Фурье. Представление ряда Фурье в комплексной форме. Амплитуда и фаза n-й гармоники периодического сигнала. Понятие комплексной амплитуды. Структура частотного спектра периодического сигнала.

Непериодические сигналы

Понятие спектральной плотности. Спектр непериодической функции. Прямое и обратное преобразование Фурье. Комплексная форма ПФ. Тригонометрическая форма ПФ. Смысл спектральной плотности. Свойства спектральной плотности.

Дискретные сигналы

Дискретное преобразование Фурье (ДПФ). Теорема Котельникова. Свойства ДПФ. Обратное ДПФ.

Алгоритмы БПФ

Суть БПФ. Алгоритмы БПФ с основанием 2. Основная идея БПФ. Иллюстрация методики БПФ для N-точечной последовательности. Направленный граф 8-точечного ДПФ. Свойства алгоритма БПФ с основанием 2 и прореживанием по времени. Базовая операция алгоритма БПФ. Алгоритм БПФ с замещением. Поворачивающие множители. Особенности алгоритма БПФ с прореживанием по времени. Алгоритма БПФ с прореживанием по частоте. Базовая операция алгоритма БПФ с прореживанием по частоте. Направленный граф алгоритма. Сравнение алгоритма БПФ с прореживанием по времени и частоте. Вычисление обратного ДПФ с помощью алгоритма прямого ДПФ. Единый подход к алгоритмам БПФ. Алгоритм БПФ со смешанным основанием.

БПФ в СОК

Синтез непозиционных устройств БПФ. Выбор системы модулей и ее оптимизация. Синтез функциональных модулей БПФ в СОК. Аппаратная реализация алгоритмов БПФ в СОК с заданными свойствами. Схемы базовых табличных модулей. Реализация функциональных модулей в СОК на комбинированных операционных схемах (КОС). Вычислительный блок «бабочка» в канале N=2. Схемы СБИС для вычисления БПФ на КОС. Реализация схем БПФ в СОК. Устройство для вычисления -точечного БПФ в СОК. Индексное представление вычетов. Индексные БПФ в СОК.

Поразрядные алгоритмы БПФ

Одномерный поразрядный метод вычисления БПФ. Схема поразрядного одномерного вычислителя ДПФ. Многомерный поразрядный метод вычисления ДПФ. Схема двумерного устройства ПДПФ. Оптимизация параметров ПДПФ.

Сравнительный анализ позиционной и непозиционной ЦОС при использовании DSP.

Аннотация примерной программы дисциплины