Системы искусственного интеллекта: Рабочая программа, методические указания и задание на контрольную работу [В. Ю. Яньков] (doc) читать постранично

Министерство образования Российской Федерации
Московская Государственная Технологическая Академия
Кафедра информационных технологий.


Информ-25.03.2102.зчн.плн
Информ-25.03.2102.зчн.скр


СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА, МЕТОДИЧЕСКИЕ
УКАЗАНИЯ И ЗАДАНИЕ НА КОНТРОЛЬНУЮ РАБОТУ
для студентов специальности 210.200 “Автоматизация технологических процессов”.
заочной и сокращенной заочной формы обучения






Москва 2003


Системы искусственного
интеллекта
Цель изучения дисциплины
Целью дисциплины «Системы искусственного интеллекта» является изучение методов, компьютерных программ и пакетов для разработки на ЭВМ систем искусственного интеллекта в пищевой промышленности .
Задачи изучения дисциплины
Иметь представление: О математических, логических основах и структуре СИИ, об архитектуре и методах проектирования СИИ, о создании баз знаний и экспертных систем.
Приобрести навыки: составления алгоритмов, элементов баз знаний, и мат. моделей СИИ, их имитационного моделировании на ЭВМ в пакете «МАТКАД»,формализации, постановки и реализации на ЭВМ производственных систем искусственного интеллекта.
Организационно - методические данные.



Часы



Спец
Курс
Всего
в том
числе
зачет
контрольная


аудит.
лекции
лаб. раб.

работа
2102 зфо
5
18
8
8
1
1
2102 сфо
3
12
6
6
1
1


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
Тема 1. Введение.
Что такое искусственный интеллект? Определение, необходимость применения в системах управления, особенности систем искусственного интеллекта (СИИ).
Тема 2.Математический аппарат, используемый в системах искусственного интеллекта.
Среды и агенты. Логика высказываний. Логика предикатов. Вывод в логике предикатов. Нечеткие знания и рассуждения. Планирование действий.
Тема 3.Дедуктивные базы данных.
Реляционные базы данных. Реляционная алгебра. Ее основные соотношения.
Тема 4. Разработка систем искусственного интеллекта. Архитектура систем искусственного интеллекта. Механизм вывода – средство машинного мышления. Прямая цепочка рассуждений. Обратная цепочка рассуждений.
Тема 5.Проектирование систем искусственного интеллекта.
Этапы проектирования. Инструментальные средства для разработки систем искусственного интеллекта.

Тема 6.Реальные системы искусственного интеллекта.
Интеллектуальная система планирования производства. Интеллектуальная система диспетчерского управления производством. Интеллектуальные системы управления и регулирования технологическими процессами. Интеллектуальная система диагностирования состояния технологических объектов.
Тема 7. Программирование задач СИИ в МАТКАДЕ.
Основы программирования в Маткаде. Программирование задач исчисления высказываний. Программирование задач исчисления предикатов.
Программирование баз данных в Маткаде.


Литература.
1. В.В.Девятков. Системы искусственного интеллекта. Москва. Издательство МГТУ им. Н.Е.Баумана.2001
2. Р.Левин, Д. Дранг, Б. Эделсон. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем. Москва, Финансы и статистика, 1998.
3. Р. А. Алиев, Н. М. Абдикеев, М. М. Шахназаров. Производственные системы с искусственным интеллектом. Москва, Радио и связь,1998
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ.
Тема 1. Введение.
Что такое искусственный интеллект? Большинство промышленных объектов представляют собой сложные динамические системы, подверженные действию многих внешних и параметрических возмущений. Процессы в этих объектах сравнительно мало изучены и предсказуемы с невысокой вероятностью, что приводит к большим трудностям при их описании. Поэтому для ряда промышленных объектов реализация выгодных технологических режимов классическими средствами и законами регулирования оказалась невозможной.
Развитие вычислительной техники явилось объективной предпосылкой для перехода к качественно новому классу систем – систем искусственного интеллекта (СИИ).
Системы искусственного интеллекта стали важнейшей составной частью в технологии современных производств. Рассмотрим основные соображения в пользу этого.
Главная проблема, стоящая перед предприятием (в смысле управления), - это проблема преодоления сложности. Как изве­стно, сложности управления возникают тогда, когда приходится делать выбор из множества возможных решений. Это может быть инженерный выбор решения (как проектировать данное изделие), выбор расписания (как это изделие производить) и т. д.
Данная проблема обостряется в случае гибких производствен­ных систем. Добавление гибкости приводит к увеличению числа альтернатив и, следовательно, возможных вариантов производст­ва