Основные термины и сокращения. Основные направления исследований, связанные с представлением знаний

Страницы работы

85 страниц (Word-файл)

Фрагмент текста работы

СОДЕРЖАНИЕ:

Аннотация………………………………………………………………………….3

Введение……………………………………………………………………………4

Основные термины и сокращения………………………………………………..6

1. Аналитический раздел.

1.1. Данные и знания…………………………………………………………..7

1.2. Основные направления исследований, связанные с представлением знаний……………………………………..8

1.3. Знания. Представление Знаний…………………………………………..9

1.4. Модели представления знаний…………………………………………..10

1.5. Интеллектуальные пакеты прикладных программ……………………..12

1.6. Алгоритм поиска решений на функциональных семантических сетях……………………………………………………...19

2. Планирование решения.

2.1. Структурный системный анализ………………………………………..27

2.2. Работа программы-планировщика………………………………………33

3. Организация вычислительного процесса.

3.1. MaTLaB 6.5………………………………………………………………..39

3.2. Методы поиска решений.

3.2.1. Символические методы…………………………………………….40

3.2.2. Численные методы………………………………………………..   42

4. Экономическое обоснование дипломного проекта…………………………...44

5. Охрана интеллектуальной собственности…………………………………….54

6. Заключение.

7. Список литературы.

8. Приложения.

Аннотация

Суть дипломного проекта заключается в создании программного обеспечения, реализующего стратегию прямой волны для поиска решений на Функциональных Семантических Сетях. Кроме визуализации плана решения конкретной системы, данное программное обеспечение позволяет конвертировать запланированный пользователем план решения в М-файл, для последующего численного решения системы с использованием мощного вычислительного инструмента, такого как MaTLab 6.5. Так как данное программное обеспечение разрабатывается для проведения лабораторного практикума по дисциплине «Прикладные системы искусственного интеллекта», то предполагается, что студенты при проведении лабораторных работ будут заниматься не только формализацией конкретной предметной области, но также изучением возможностей MaTLab 6.5. 

Annotation

In this degree project intelligent package of application programs was created. This package intend for laboratory works. It consists of two separate parts: scheduler «Functional Semantic Networks» and MaTLaB 6.5. First part of package allows to viewing the agenda and then converts it to M-file (a file containing a program or function written in the MaTLaB language). Second part – MaTLaB allows to finding solution of the system.

Введение

Искусственный интеллект - это область исследований, находящаяся на стыке наук. Специалисты, работающие в этой области, пытаются понять, какое поведение считается разумным (анализ) и создать работающие модели этого поведения (синтез). Практической целью является создание методов и техники, необходимой для программирования «разумности» и ее передачи вычислительным машинам, а через них всевозможным системам и средствам.

В 50-х годах исследователи в области искусственного интеллекта пытались строить разумные машины, имитируя мозг, но эти попытки оказались безуспешными по причине полной непригодности как аппаратных, так и программных средств. В 60-х годах предпринимались попытки отыскать общие методы решения широкого класса задач, моделируя сложный процесс мышления, но разработка универсальных программ оказалась слишком трудным и бесплодным делом. И только в конце 70-х годов была принята принципиально новая концепция, которая заключается в том, что для создания интеллектуальной программы ее необходимо снабдить множеством высококачественных специальных знаний о некоторой предметной области. Развитие этого направления привело к созданию экспертных систем. В 80-х годах искусственный интеллект пережил второе рождение. Были широко осознаны его большие потенциальные возможности как в исследованиях, так и в развитии производства. В рамках новой технологии появились первые коммерческие программные продукты. В это время стала развиваться область машинного обучения. До этих пор перенесение знаний специалиста-эксперта в машинную программу было утомительной и долгой процедурой. Создание систем, автоматически улучшающих и расширяющих свой запас эвристических (не формальных, основанных на интуитивных соображениях) правил - важнейший этап в последние годы.

В настоящее время исследования по искусственному интеллекту ведутся по нескольким направлениям:

1.  Моделирование отдельных функций творческих процессов (игры, программы для обработки и синтеза музыки и т.д.);

2.  Внешняя интеллектуализация ЭВМ: исследования, относящиеся к комплексному диалоговому интерфейсу (внешняя потому, что интеллектуальные системы строятся на ЭВМ существующей архитектуры);

3.  Внутренняя интеллектуализация ЭВМ (построение ЭВМ новой архитектуры);

4.  Целенаправленное поведение роботов.

Второе направление является наиболее важным, он способствует повышению эффективности АСУ,  так как интеллектуальный интерфейс делает работу конечного пользователя более эффективной. Благодаря внешней интеллектуализации пользователь может решать различные задачи, не выходя за пределы языка своей предметной области. 

В данном дипломном проекте в качестве такой интеллектуальной оболочки выступает программа Functional Semantic Networks, которая была разработана для проведения лабораторных работ по дисциплине «Прикладные системы искусственного интеллекта». Предполагается, что студенты в рамках проведения лабораторного практикума  будут заниматься формализацией конкретной предметной области, результатом чего будет являться набор переменных и математических отношений. Эти данные переносятся в программу, после чего начинается стадия планирования решения (проводится согласно алгоритму «прямой волны»), на этом этапе можно выявить избыточность или недостаточность исходных данных, внести соответствующие коррективы, а затем перейти к организации вычислительного процесса для данной предметной области. На этом этапе к работе подключается MaTLab 6.5,  который позволяет находить решение для любых, в том числе

Похожие материалы

Информация о работе