Сайты ТУСУРа
Нажимая кнопку «СОГЛАСЕН», Вы подтверждаете то, что  Вы проинформированы об использовании cookies на нашем сайте. Отключить cookies Вы можете в  настройках своего браузера. Подробнее
Для того, чтобы мы могли качественно предоставить Вам услуги, мы используем cookies, которые сохраняются на Вашем компьютере (Сведения о местоположении; ip-адрес; тип, язык, версия ОС и браузера; тип устройства и разрешение его экрана; источник, откуда пришел на сайт пользователь; какие страницы открывает и на какие кнопки нажимает пользователь; эта же информация используется для обработки статистических данных использования сайта посредством интернет-сервиса Яндекс.Метрика)

Интеллектуальные технологии и представления знаний

Методические указания к выполнению лабораторных работ

Методическое пособие для студентов вузов технических направлений посвящено изучению таких разделов современных интеллектуальных технологий как базы знаний, нечёткая логика, нейронные сети, автоматическая обработка текста, интеллектуальный анализ данных. Для каждого из разделов дано по три лабораторные работы, что позволяет регулировать глубину проработки тем. Рассматривается работа в следующих программных продуктах: GNU Prolog, CLIPS, Protégé, Matlab (в том числе Fuzzy Logic Toolbox, Neural Networks Toolbox, Text Analytics Toolbox), Deductor Academic.

Кафедра компьютерных систем в управлении и проектировании

Библиографическая запись:

Кочергин, М. И. Интеллектуальные технологии и представления знаний: Методические указания к выполнению лабораторных работ [Электронный ресурс] / М. И. Кочергин, Т. В. Ганджа. — Томск: ТУСУР, 2018. — 59 с. — Режим доступа: https://edu.tusur.ru/publications/7890
Год издания: 2018
Количество страниц: 59
Скачиваний: 139

Оглавление (содержание)

Лабораторная работа 1. Логическая модель представления знаний 4

Лабораторная работа 2. Продукционная модель представления знаний 7

Лабораторная работа 3. Разработка онтологии предметной области 10

Лабораторная работа 4. Построение нечёткого аппроксиматора 14

Лабораторная работа 5. Формирование базы правил нечёткой системы 17

Лабораторная работа 6. Исследование алгоритма нечёткой классификации 20

Лабораторная работа 7. Построение нейросетевого аппроксиматора 23

Лабораторная работа 8. Применение нейросетей для распознавания образов 28

Лабораторная работа 9. Исследование сети Кохонена и алгоритма обучения без учителя 31

Лабораторная работа 10. Создание модели классификации текстов 35

Лабораторная работа 11. Неконтролируемая кластеризация документов 39

Лабораторная работа 12. Информационный поиск 46

Лабораторная работа 13. Анализ покупательской корзины (поиск ассоциативных правил в данных) 50

Лабораторная работа 14. Анализ эколого-экономических рисков в регионе_ 53

Лабораторная работа 15. Применение генетического алгоритма для решения задачи оптимизации 55

Список использованной литературы 59