Вход

Контрольная Искусственный интеллект

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Контрольная работа*
Код 289394
Дата создания 09 сентября 2014
Страниц 15
Покупка готовых работ временно недоступна.
560руб.

Описание

Целью контрольной работы является углубленное изучение теоретического материала и решение практических индивидуальных заданий, позволяющих развить навыки проектного мышления.
Контрольная работа состоит из четырех заданий:
1) Теоретическая часть работы, системы искусственного интеллекта.
2) Построение продукционного вывода.
3) Преобразование формулы в дизъюнктивную нормальную форму.
4) Перевод выражения естественного языка в формулу логики предикатов.
...

Содержание

СОДЕРЖАНИЕ 2
ВВЕДЕНИЕ 3
1 СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 4
2 ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ 7
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ РАБОТЫ 11
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 14
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 15

Введение

Целью контрольной работы является углубленное изучение теоретического материала и решение практических индивидуальных заданий, позволяющих развить навыки проектного мышления.
Контрольная работа состоит из четырех заданий:
1) Теоретическая часть работы, системы искусственного интеллекта.
2) Построение продукционного вывода.
3) Преобразование формулы в дизъюнктивную нормальную форму.
4) Перевод выражения естественного языка в формулу логики предикатов.

Фрагмент работы для ознакомления

7) Когнитивное моделирование.
Это не исчерпывающий список СИИ. В данной работе рассмотрим подробно экспертные системы, так как они составляют самую существенную часть систем искусственного интеллекта.
2 ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ
В середине семидесятых годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название экспертные системы. Цель исследований по экспертным системам состоит в разработке программ (устройств), которые при решении задач, трудных для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. В большинстве случаев экспертные системы решают трудно формализуемые задачи или задачи, не имеющие алгоритмического решения. Экспертные системы составляют самую существенную частьсистем искусственного интеллекта.
Экспертная система – программно-техническое средство, позволяющее пользователю в диалоговом режиме получать от компьютера консультационную помощь в конкретной предметной области, где сконцентрированы опыт и знания людей-экспертов (специалистов в данной области).
Классифицируют экспертные системы по следующим признакам:
способ формирования решения;
способ учета временного признака;
вид используемых данных;
число используемых источников решения знаний.
По способу формирования решения ЭС можно разделить на анализирующие и синтезирующие. В системах первого типа осуществляется выбор решения из множества известных решений на основе анализа знаний, в системах второго типа решение синтезируется из отдельных фрагментов знаний.
В зависимости от способа учета временного признака ЭС делят на статические и динамические. Статические ЭС предназначены для решения задач с неизменяемыми в процессе решения данными и знаниями, а динамические ЭС допускают такие изменения.
По видам используемых данных и знаний различают ЭС с детерминированными и неопределенными знаниями. Под неопределенностью знаний и данных понимаются их неполнота, ненадежность, нечеткость.
Экспертные системы могут создаваться с использованием одного или нескольких источников знаний.4
Экспертные системы применяются во многих областях. Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, обучение.
Рассмотрим типовую структуру экспертной системы.
Обобщенная структура экспертной системы представлена на рисунке 1.
Рисунок 1 – Обощенная структура ЭС
Рассмотрим основные блоки структуры экспертной системы.
Интерфейс пользователя
Интерфейс пользователя - это система программных и аппаратных средств, обеспечивающих для конечного пользователя использование компьютера для решения задач, которые возникают в среде его профессиональной деятельности либо без посредников либо с незначительной их помощью. Это совокупность средств интеллектуального интерфейса, имеющих гибкую структуру, которая обеспечивает возможность адаптации в широком спектре интересов конечных пользователей.
Подсистема приобретения знаний
Подсистема приобретения знаний предназначена для добавления в базу знаний новых правил и модификации имеющихся. В ее задачу входит приведение правила к виду, позволяющему подсистеме вывода применять это правило в процессе работы. В более сложных системах предусмотрены еще и средства для проверки вводимых или модифицируемых правил на непротиворечивость с имеющимися правилами.
База знаний
База знаний - важная компонента экспертной системы, она предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую предметную область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области. В качестве предметной области выбирается узкая (специальная) прикладная область. Далее доя создания ЭС в выбранной области собираются факты и правила, которые помещаются в базу знаний вместе с механизмами вывода и упрощения. В отличие от всех остальных компонент ЭС, база знаний - "переменная " часть системы, которая может пополняться и модифицироваться инженерами знаний и опыта использование ЭС, между консультациями (а в некоторых системах и в процессе консультации). Существует несколько способов представления знаний в ЭС, однако общим для всех них является то, что знания представлены в символьной форме (элементарными компонентами представления знаний являются тексты, списки и другие символьные структуры). Тем самым, в ЭС реализуется принцип символьной природы рассуждений, который заключается в том, что процесс рассуждения представляется как последовательность символьных преобразований. Существуют динамические и статические базы знаний. Динамическая база знаний изменяется со временем. Ее содержимое зависит и от состояния окружающей. Новые факты, добавляемые в базу знаний, являются результатом вывода, который состоит в применении правил к имеющимся фактам. В системах с монотонным выводом факты, хранимые в базе знаний, статичны, то есть не изменяются в процессе решения задачи. В системах с немонотонным выводом допускается изменение или удаление фактов из базы знаний. В качестве примера системы с немонотонным выводом можно привести ЭС, предназначенную для составления перспективного плана капиталовложения компании. В такой системе по вашему желанию могут быть изменены даже те данные, которые после вывода уже вызвали срабатывание каких-либо правил. Иными словами имеется возможность модифицировать значения атрибутов в составе фактов, находящихся в рабочей памяти. Изменение фактов в свою очередь приводит к необходимости удаления из базы знаний заключений, полученных с помощью упомянутых правил. Тем самым вывод выполняется повторно для того, чтобы пересмотреть те решения, которые были получены на основе подвергшихся изменению фактов.5
Практическая часть работы
Задание 2
Задана база знаний, состоящая из фактов и правил.
Построить (там, где это возможно) прямой и обратный вывод высказывания из запроса.
2.4 Факты: ¬A, ¬C, D;
Правила: A→B, B&¬C→D, D→F
Запрос: ¬A
Решение:
1. Имеются факты ¬A, ¬C, D.
2. В фактах есть ¬A, следовательно, данный факт доказан.
Задание 3
Преобразовать формулу в конъюнктивную нормальную форму.
3.4. (A→¬B)&(A→D)&(D→F)
Решение:
Применив формулу
- КНФ

Список литературы

1) Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: М. Наука, 2004 г.
2) Бессмертный И.А. Искусственный интеллект – СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. –132 с.
3) Гаврилов А.В. Системы искусственного интеллекта: Учеб. пособие: в 2-х ч. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2001. – Ч. 1. – 67 с.
4) Гаврилова Т.А. Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер, 2001г.
5) Моисеев В.Б. Представление знаний в интеллектуальных системах. Информатика и образование. 2003 г. - с. 84-91.
6) Павлов С.Н. Системы искусственного интеллекта : учеб. пособие. В 2-х частях. /С. Н. Павлов. — Томск: Эль Контент, 2011. — Ч. 1. — 176 c. ISBN 978-5-4332-0013-5.
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
© Рефератбанк, 2002 - 2022