Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Shpory_KIT (1).doc
Скачиваний:
27
Добавлен:
22.09.2019
Размер:
198.66 Кб
Скачать

58. Искусственный интеллект. Модели представления знаний.

К программам искусственного интеллекта относятся: игровые программы (стохастические, компьютерные игры); естественно-языковые программы - машинный перевод, генерация текстов, обработка речи; распознающие программы – распознавание почерков, изображений, карт; программы создания и анализа графики, живописи, музыкальных произведений. Выделяются следующие направления искусственного интеллекта:   экспертные системы;  нейронные сети; естественно-языковые системы; эволюционные методы и генетические алгоритмы;  нечеткие множества;  системы извлечения знаний.

59. Искусственный интеллект. Экспертные системы.

ЭС – это программные средства, которые используют знания и процедуры вывода для решения задач, трудных для человека. Структура ЭС: 1)рабочая память (РП) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных, решаемой в данный момент задачи; 2)база знаний (БЗ) предназначена для хранения долгосрочных данных о рассматриваемой области и правил преобразования этих данных; 3)решатель на основании исходных данных из РП и знаний из БЗ формирует последовательность правил, приводящих к решению задач; 4) объяснительный компонент (ОК) объясняет как система получила решение задачи и какие правила она при этом использовала; 5)компонент приобретения знаний (КПЗ) автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями; 6) диалоговый компонент (ДК) ориентирован на организацию удобного интерфейса, используемого для решения задач и приобретения знаний. ЭС делятся на: малые ЭС, ориентированы на БД Access, MS SQL, Dbase; средние, поддерживают Oracle, среды программирования Delphi, Visual Basic, используют ОС типа Unix; большие, ориентированны на Oracle, Sybase, Informix, используют язык логического программирования ПРОЛОГ. ЭС классифицируются: по типам решаемых задач - диагностика, проектирование, прогноз, планирование, обучение;  по характеристикам задач – структурированные, неструктурированные, достоверные, с вероятностью достоверности;  по внутренней структуре - фреймовые (представляющие классы знаний), использующие предикаты (т.е. отношения между знаниями), семантические сети, на основе правил алгебры-логики и нечетких множеств.

60. Искусственный интеллект. Нейросети.

Нейронные сети - это одно из направлений искусственного интеллекта, которые реализуют нейросетевые алгоритмы. Делятся на : 1)сети общего назначения, которые поддерживают около 30 нейросетевых алгоритмов и настраиваются на решение конкретных задач; 2)объектно-ориентированные - используемые для распознания символов, управления производством, предсказание ситуаций на валютных рынках; 3)гибридные - используюемые вместе с определенным программным обеспечением (Excel, Access, Lotus). Нейронные сети также относятся к инструментальным средствам создания ЭС и СППР и представляют собой совокупность связанных узлов, моделирующих структуру биологического нейрона. Области применения нейронных сетей: 1)чтение печатных текстов; 2)распознание ручного и печатного шрифтов; 3)контроль качества на производстве, классификация дефектов; 4)финансовый анализ и прогнозирование инвестиционных проектов, курса $ и ценных бумаг; 5)области управления и оптимизации управления химического производств, ядерных реакторов; 6)военная промышленность для моделирования военных конфликтов; 7) в медицине; 8)в области ИТ.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]