Интеллектуальные технологии и представление знаний

Методические указания к самостоятельной работе

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.

Кафедра компьютерных систем в управлении и проектировании

Библиографическая запись:

Кочергин, М. И. Интеллектуальные технологии и представление знаний: Методические указания к самостоятельной работе [Электронный ресурс] / М. И. Кочергин, Т. В. Ганджа. — Томск: ТУСУР, 2018. — 26 с. — Режим доступа: https://edu.tusur.ru/publications/7892
Год издания: 2018
Количество страниц: 26
Скачиваний: 16

Оглавление (содержание)

1 Введение в интеллектуальные системы 5

2 Системы, основанные на знаниях 5

2.1 Лабораторная работа 1. Логическая модель представления знаний_ 6

2.2 Лабораторная работа 2. Продукционная модель представления знаний 6

2.3 Лабораторная работа 3. Разработка онтологии предметной области 7

2.4 Домашнее задание. Проектирование базы знаний по логической модели 8

2.5 Домашнее задание. Проектирование базы знаний продукционного типа 9

2.6 Домашнее задание. Проектирование базы знаний фреймового типа 10

2.7 Домашнее задание. Проектирование базы знаний сетевого типа 10

2.8. Контрольная работа №1 11

3 Введение в теорию нечетких множеств и нечёткую логику 12

3.1 Лабораторная работа 4. Построение нечёткого аппроксиматора 12

3.2 Лабораторная работа 5. Формирование базы правил нечёткой системы 13

3.3 Лабораторная работа 6. Исследование алгоритма нечёткой классификации 13

3.4 Домашнее задание. Нечёткие множества. Операции над нечёткими множествами 14

3.5 Домашнее задание. Нечёткие соответствия 14

3.6 Домашнее задание. Нечёткие выводы 15

3.7 Контрольная работа №2 15

4 Машинное обучение и глубинное обучение. Нейронные сети 16

4.1 Лабораторная работа 7. Построение нейросетевого аппроксиматора 16

4.2 Лабораторная работа 8. Применение нейросетей для распознавания образов 16

4.3 Лабораторная работа 9. Исследование сети Кохонена и алгоритма обучения без учителя 17

4.4 Домашнее задание. Обучение персептрона 18

5 Введение в компьютерную логику и компьютерную лингвистику 19

5.1 Лабораторная работа 10. Создание модели классификации текстов_ 19

5.2 Лабораторная работа 11. Неконтролируемая кластеризация документов 19

5.3 Лабораторная работа 12. Информационный поиск 20

5.4 Домашнее задание. Анализ фрагмента текста на различных уровнях 21

6 Интеллектуальный анализ данных 22

6.1 Лабораторная работа 13. Анализ покупательской корзины (поиск ассоциативных правил в данных) 22

6.2 Лабораторная работа 14. Анализ эколого-экономических рисков в регионе 23

6.3 Лабораторная работа 15. Применение генетического алгоритма для решения задачи оптимизации 23

6.4 Домашнее задание. Построение деревьев решений 24

6.5 Индивидуальное задание 24

Список использованной литературы 26