Интеллектуальные системы и технологии учебное пособие

интеллектуальные системы и технологии

1 Высшее профессиональное образование БАКАЛАВРИАТ Б. Я. советов, В. В. Цехановский, В. Д. чертовской интеллектуальные системы и технологии Учебник Допущено Учебно-методическим объединением вузов по университетскому политехническому образованию в качестве учебника для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки «Информационные системы и технологии»

2 УДК (075.8) ББК я73 С56 Р е ц е н з е н т ы: директор Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации Российской академии наук, д-р техн. наук, проф. Р.М.Юсупов; проф. кафедры вычислительных систем и сетей Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения, д-р техн. наук М. Б. Игнатьев С56 Советов Б. Я. Интеллектуальные системы и технологии: учебник для студ. учреждений высш. проф. образования / Б. Я. Советов, В. В. Цехановский, В. Д. Чертовской. М. : Издательский центр «Академия», с. (Сер. Бакалавриат). ISBN Учебник создан в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом по направлению подготовки «Информационные системы и технологии» (квалификация «бакалавр»). Рассмотрен комплекс проблем по разработке, функционированию и проек тированию систем и технологий искусственного интеллекта. Изложены теоретические и прикладные вопросы представления знаний в информационных системах, идеология построения интеллектуальных систем и технологий. Раскрыт математический аппарат представления знаний. Рассмотрены возможности и пути использования искусственного интеллекта при проектировании информационных систем, новые аспекты представления знаний на основе искусственных нейронных сетей, расчетно-логических систем, гене тических алгоритмов, мультиагентных систем. Большое внимание уделено использованию прикладных интеллектуальных технологий. Приведены примеры построения интеллектуальных систем. Для студентов учреждений высшего профессионального образования УДК (075.8) ББК я73 Оригинал-макет данного издания является собственностью Издательского центра «Академия», и его воспроизведение любым способом без согласия правообладателя запрещается ISBN Советов Б.Я., Цехановский В.В., Чертовской В.Д., 2013 Образовательно-издательский центр «Академия», 2013 Оформление. Издательский центр «Академия», 2013

3 Введение В последнее время интеллектуальные системы (ИС) получили распространение в системах управления, имеющих сложную структуру с обратной связью, и привели к интересным результатам. Стало возможным не только учесть и «переложить» на компьютер богатейшие знания лиц, принимающих решения (ЛПР), и экспертов, но и использовать полученные знания для обучения и повышения квалификации специалистов. Одновременно был осуществлен прорыв в системе программирования путем создания новых декларативных языков, программных продуктов и приложений. Это относится прежде всего к экспертным системам [5, 13, 14, 18, 20, 50, 53, 57, 58]. Авторы предприняли попытку отразить современные достижения в области интеллектуальных систем на основе информационных технологий, что обеспечивает переход к промышленным методам и средствам работы с информацией в различных сферах человеческой деятельности. Это дает возможность расширения существующих методов и средств реализации систем искусственного интеллекта и перехода к принципиально новым, основанным на высоких технологиях. Стремительный рост сложности информационных процессов в различных предметных областях требует использования новых интеллектуальных подходов, основанных на обработке знаний. Однако успешному внедрению интеллектуальных информационных систем препятствует слабый уровень использования информационных технологий. Исходя из этого, основная цель данной технологии достижение уровня реальных промышленных приложений в области технологий искусственного интеллекта. Фундаментальные положения ИС все время пополняются новыми результатами [4, 9, 26, 30, 36, 55, 56] во многих публикациях. Большинство из них в виде статей в различных, часто трудно доступных для студентов журналах. Статьи чаще всего преследуют научные, а не учебные цели. Сложность восприятия, а тем более систематизация новых знаний студентами связаны с большим разнообразием классов интеллектуальных систем, при этом в каждом, особенно новом, классе используются специфические терминология и математический аппарат. Таким образом, имеется настоятельная необходимость систематизации материалов по интеллектуальным системам. 3

4 В данном учебнике впервые системно рассмотрены такие классы, как искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, многоагентные системы, системы на естественном языке, адаптивные системы. Учебник состоит из введения, трех разделов, объединяющих девять глав, и приложения. Раздел I (главы 1, 2) посвящен описанию состава и структуры интеллектуальных систем. В разделе II (главы 3 7) рассмотрены технологии создания интеллектуальных систем. Раздел III (главы 8, 9) раскрывает прикладные технологии в рамках систем поддержки и принятия решений (СППР). В приложении в качестве примера приведена программная реализация экспертных систем на различных языках программирования. Методически учебник включает контрольные вопросы по каждой главе, что даст возможность студенту проверить качество усвоения материала. Авторы надеются, что данный учебник будет способствовать повышению качества подготовки бакалавров, а также будет полезен всем читателям, интересующимся современным состоянием и перспективами развития информационных систем и технологий.

5 Раздел I ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ Глава 1 ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАФЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ 1.1. Понятие искусственного интеллекта При изучении курса «Интеллектуальные системы и технологии» пользуются специальной терминологией [4, 9, 12, 16, 26, 30, 32, 34 36, 42, 51, 54 56, 62, 66, 70, 72 74], изложенной далее. Под системой понимается совокупность взаимодействующих структурных элементов в соответствии с поставленной целью. Структура совокупность элементов и их связей. Таким образом, понятие «структура» отражает статику процесса, а система его динамику. Интеллект мыслительная способность человека. Мышление способность человека с помощью размышлений и последовательных мыслительных действий получать желаемые результаты. Под искусственным интеллектом понимают создание вычислительной системы, имитирующей человеческие навыки, системы, которая перерабатывала бы информацию на уровне и по законам человеческого мозга (план-максимум). Интеллектуальная система (ИС) техническая и программная система, способная решать задачи, которые традиционно считались творческими. Обратим внимание на то, что речь идет не о ручном, а о компьютерном варианте информационных систем. ИС оперирует следующими понятиями. Данные совокупность объективных сведений. Информация сведения, неизвестные ранее получателю информации, пополняющие его знания, подтверждающие или опровергающие положения и соответствующие убеждения. 5

6 Рис Схема интеллектуальной системы: МЛВ машина логического вывода; БД база данных; БП база правил Знания это совокупность фактов, закономерностей и эвристических правил, с помощью которых решается поставленная задача. Для любой системы выделяют процессы проектирования и эксплуатации. Процесс проектирования по своему назначению является интеллектуальным и включает формирование цели, технологию и инструментарий. В проектировании присутствует много ручных операций, хотя в последнее время все шире используются системы автоматизированного проектирования. Когда говорят об интеллектуальных системах, то имеют в виду интеллектуальность, проявляющуюся в процессе эксплуатации системы. Общая схема интеллектуальный системы показана на рис Блок Интерфейс пользователя предназначен для связи компьютера с пользователем, для которого предпочтительным языком «разговора» является естественный язык или близкий к нему. Следует отметить специфическое понятие «естественный язык», под которым понимается фактически искусственный язык, полученный на этапе концептуализации из естественного человеческого языка (русского, английского или любого другого) путем удаления неоднозначностей (синонимов, омонимов, идиоматических выражений). Следует заметить, что такой язык в теории автоматизированных систем носит название «искусственный язык» или «информационный язык». 6

7 Основу ИС составляют блоки База данных (БД), База правил (БП), Машина логического вывода (МЛВ), Объяснения. БД хранит исходные данные. В базе правил фиксируются знания и опыт эксперта. МЛВ выводит результат, взаимодействуя с БД и БП. Объяснения выводят систему правил, использованных для полученного конкретного результата, на естественном языке. Все три «компьютерных» блока должны быть описаны математически. Правила записываются через интерфейс эксперта (см. рис. 1.1) в виде сложных правильно построенных формул (ППФ) при посредничестве инженера по знаниям. Форма, в которой записываются ППФ, определяется синтаксисом, а истинностное значение алгоритмов логического вывода семантикой, или смыслом. По запросу пользователя компьютер с помощью блока Объяснения может дать ответ на вопрос «как» (с помощью набора каких правил) получен результат и «почему» компьютер задает пользователю уточняющие вопросы, связанные, как правило, с данными. Для стыковки интерфейса пользователя, работающего на естественном языке, с перечисленными блоками используют лингвистический и лексический процессоры. Лингвистический процессор непосредственно работает с естественным языком, преобразуя результат в «машинный вид». Лексический процессор словарный состав информационного языка. Иногда включают и синтаксический процессор, при этом под синтаксисом понимают правила сочетания слов внутри предложения и построения предложений. В блоке Получение знаний выделяют два понятия: если информация поступает из книг (документов), то говорят о выявлении знаний; если информация получается на основе работы эксперта, то говорят об извлечении знаний. Преобразование инженером по знаниям полученной информации называется получением знаний. Сложность заключается в том, что эксперт может не владеть языками программирования, в то время как инженер по знаниям может недостаточно ориентироваться в данной предметной области. При этом в наиболее развитых моделях выделяют экстенсиональную и интенсиональную компоненты. Экстенсиональная компонента различные сведения о предметной области (данные). Интенсиональная компонента схемы связей между атрибутами, отражающие основные закономерности системы в предметной области решаемых функциональных задач. Для разработчиков моделей данные это схема БД. Для представителей ИИ это знания о проблемной области. 7

  Договор займа между юр лицом и учредителем

8 1.2. Классификация интеллектуальных систем Понятие «интеллект» многогранно, поэтому существует значительное количество разновидностей интеллектуальных систем, которые целесообразно классифицировать, т.е. разделять множество на подмножества по принятому классификационному признаку. Из множеств классификаций интеллектуальных систем [3, 10, 60] воспользуемся классификацией, показанной на рис Системы на естественном языке СЕЯ специфичны и предназначены преимущественно для таких целей, как машинный перевод, генерация документов, автоматическое аннотирование и реферирование. Экспертные системы ЭС предполагают высокую степень формализации процессов на этапе концептуализации. Разновидностью экспертных систем можно считать расчетнологические системы РЛС, оперирующими с функциями вместо правил. Искусственные нейронные сети ИНС фактически представляют собой разновидность систем автоматического управления, использующие свойства нейрона. Системы с генетическими алгоритмами СГА относятся к разновидности эволюционных эвристических методов. Многоагентные системы МАС преследуют цель согласования теорий баз данных и баз знаний. Интеллектуальные системы управления ИСУ используют режим адаптации к изменяющимся параметрам и целям эксплуатации (функционирования) систем. В дальнейшем будут рассмотрены все перечисленные выше классы систем. По характеру математического описания интеллектуальные системы можно разделить на непрерывные и дискретные (рис. 1.3). Рис Классификация интеллектуальных систем (ИС): ЭС экспертные системы; ИНС искусственные нейронные сети; РЛС расчетнологические системы; СГА системы с генетическими алгоритмами; МАС многоагентные системы; СЕЯ системы на естественном языке; ИСУ интеллектуальные системы управления; ЭСРВ экспертные системы реального времени 8

9 Рис Методы математического описания Непрерывные процессы имеют место в ИНС, ИСУ, РЛС и описываются дифференциальными уравнениями с соответствующими критериями, функциональными (формульными) зависимостями. В этом случае используются преимущественно числовые данные, хотя они могут быть искусственно организованы в виде такой структуры, как базы данных. Интеллектуальные процессы человека чаще связаны с дискретными данными и знаниями, опирающимися на информационные языки. В связи с этим ИС оперируют с дискретными величинами (классы ЭС, СГА, МАС, СЕЯ). Однако и в этих классах не существует однородного математического описания. Здесь используются такие методы, как логическое описание, нечеткие множества, функциональные семантические сети, контекстно-зависимые грамматики. Имеется к тому же все большая необходимость связи дискретных и непрерывных величин, что привело к появлению гибридных моделей. Сюда относятся, прежде всего, экспертные системы реального времени (ЭСРВ), в которых имеется непрерывная составляющая, описываемая дифференциальными или разностными уравнениями Технология проектирования и эксплуатации интеллектуальных систем Технология порядок (последовательность) взаимодействия структурных элементов системы [1, 22, 44, 49, 52, 65, 68]. Понятия «технология» и «алгоритм» схожи. Будем полагать, что алгоритм относится к процессам меньшего масштаба. Иными словами, технология может состоять из совокупности алгоритмов. Интегральный характер носит технология проектирования и эксплуатации системы. Эта технология включает в себя следующие этапы: 9

10 1) идентификация; 2) концептуализация; 3) формализация; 4) реализация (выполнение); 5) отладка и тестирование; 6) опытная эксплуатация. Идентификация. Цель этапа получение словесной модели и структуры системы. На данном этапе можно выделить такие работы: формирование целей проектирования; формирование коллектива разработчиков; определение ресурсов для разработки; идентификация проблемы. При формировании целей проектирования следует отличать цель построения системы от цели, имеющей место в спроектированной системе при ее работе. Цель работы спроектированной системы выработка решенийсоветов, анализ и учет последствий принимаемых решений. Целями проектирования могут быть формализация трудноформализуемых задач, неформальных знаний эксперта; улучшение качества решений экспертов; автоматизация интеллектуальных аспектов работы руководителя. Далее сосредоточимся на последней цели, в которой фактически сочетаются две первые цели. Среди руководителей выделим конечного пользователя (КП) руководителя, который будет использовать создаваемую систему. На этапе формирования коллектива разработчиков участвуют несколько экспертов (руководителей, конечных пользователей) в роли учителей и инженер по знаниям в качестве ученика, осваивающего словесную модель. При определении ресурсов для разработки следует учитывать ограничения в процессе проектирования, к которым относятся размеры финансирования работ; сроки выполнения проекта (предварительные результаты через 3 мес, первые уточненные результаты через 6 мес); источники знаний; вычислительные средства. В процессе идентификации проблемы собственно идентификация предполагает получение ответов на следующие вопросы: какой класс задач решает система; как эти задачи могут быть определены; каковы основные понятия в предметной области; каковы трудности в решении выделенного класса задач? В самой процедуре идентификации выделяют процессы извлечения знаний эксперта (в беседе с инженером по знаниям), выявление знаний инженером по знаниям из книг и документов, приобретение знаний (трансформация вербальной модели знаний в формальную). 10

11 Возможны следующие подходы к извлечению знаний: а) долговременная работа с экспертами; б) оперативное создание прототипа системы путем получения инженером по знаниям первоначальных знаний и предварительной структуризации процедуры извлечения; в) анализ начальных и полученных знаний. В качестве методов извлечения можно использовать: а) опрос эксперта по общему вопроснику с наводящими вопросами; б) структуризованный опрос; в) самонаблюдение с размышлением эксперта вслух; г) самоотчет эксперта при выполнении работы; д) критический обзор извлеченных знаний в целях уменьшения грубых ошибок и формирования метазнаний. Детально процесс извлечения знаний описан в работе [13]. В процессе извлечения знания получаются чаще всего в неформальном словесном виде. Основная задача инженера по знаниям перейти от словесного описания к формальному с учетом используемого программного инструмента реализации (язык программирования, оболочка ЭС). Концептуализация. Цель этапа получение системы ключевых понятий, необходимых для последующего формального описания процессов в системе. На этом этапе исходят из понятия «черный ящик», для которого проводится детализация входов и выходов, выявление алгоритмов, разделение системы на подсистемы, установление информационных связей между подсистемами. Иными словами, формируется структура исследуемой системы. Полезно составить словарь (онтологию) используемых терминов информационного языка, обращая особое внимание на исключение неоднозначностей (синонимы, омонимы, идиоматические выражения). Для синонимов часто составляют специальный словарь. Саму систему правил (дискретная составляющая описания управляющей части системы) выявляют в процессе беседы инженера по знаниям с экспертом конечным пользователем по схеме: «Ваше подразделение не выполнило план с начала месяца и за прошедший день ваши действия?». Как правило, формулировка ответов будет иметь вид «Если недостаточно такого-то ресурса, то действие таково». Целесообразно составить протокол рассуждений и действий эксперта; определить связь системы правил с непрерывной составляющей описания управляющей части системы Само действие КП может характеризоваться непрерывным описанием или переходом к нему. Формализация. Цель этапа переход от вербального (словесного) описания процессов в системе к их описанию на некотором формальном языке. 11

12 Формальное представление связано со структуризацией. В общем случае выделяют структуризацию исходной задачи, предметной области, базы правил, приложения. Структуризация исходной задачи подразумевает выявление многоуровневой системы управления, разделение системы на функциональные и программные модули и определение правил «сборки» системы из модулей. Структуризация предметной области предполагает формирование иерархии классов понятий с их свойствами (летательный аппарат как исходный класс, самолет родительский класс). Структуризация базы правил предполагает построение иерархии правил. Структуризация приложений подразумевает иерархию рабочих пространств и программных шаблонов. Одновременно оценивается достоверность исходных данных и правил. Для этих целей можно использовать аппарат факторов уверенности или нечетких переменных [35]. Здесь могут решаться следующие проблемы: 1) выбор алгебры оперирования с нечеткими переменными; 2) построение модели настройки на конкретного КП и анализ его предпочтений; 3) сопоставление предпочтениям ЛПР критериев оптимальности. Реализация (выполнение). Цель этапа создание прототипа системы. Это соответствует этапу технического проектирования АСУ. На нем проверяются основные технические решения, при этом могут не учитываться сложные причинно-временны2е соотношения, неточность данных. Проводится корректировка правил, дополнительные детали в которые «добавляются» разработчиком после отладки и тестирования системы, учета замечаний пользователя. Таким образом, реализация является в общем случае процедурой итеративной. Отладка и тестирование. На этом этапе система реализуется в полном объеме, что соответствует этапу рабочего проектирования АСУ. Тестирование системы понимается в широком смысле, предполагая тестирование выявленных алгоритмов до их реализации и тестирование алгоритмов в форме реализованных на компьютере программ. Первая разновидность тестирования это тестирование исходных данных (в том числе их достоверности), логическое тестирование (системы продукций с точки зрения избыточных, цикличных или конфликтных пропущенных правил, пропущенных и пересекающихся правил, пересекающихся правил, несогласующихся условий, достоверности алгоритмов), концептуальное тестирование (проверка удовлетворения общих требований, предъявленных к системе). 12

  Заявление на определение места жительства ребенка образец

13 Проводится тестирование отдельных программных модулей и шаблонов, программы в целом, разрабатываются входные сценарии, результаты введения которых в программу известны, для проверки работы системы правил. Для упрощения тестирования отдельных модулей полезна их автономная отладка в виде компонент или шаблонов. Процедура стыковки программ с данными внешних устройств (например, датчиками) называется инспекцией. Для процедуры инспекции могут разрабатываться специальные программы (поиска местонахождения элементов на основе их типов, принадлежности к классу, атрибутов). Они должны позволять получать характеристики внешних устройств как в автономном режиме, так и при их работе в системе в целом. Для отладки используются специальные средства (сообщение об ошибках работы системы, пошаговое выполнение алгоритма, подсветка возбужденного правила), придаваемые, как правило, базовым программным продуктам. Отладочные средства тесно взаимодействуют со средствами инспекции. Опытная эксплуатация. Разработанная система предъявляется заказчику, который оценивает ее обычно по признакам пригодности системы как суммы полезности системы и удобства работы с ней. Полезность характеризуется степенью удовлетворения требований (потребностей) пользователя, прежде всего, в сбойных ситуациях. Удобство работы определяется свойствами интерфейсов пользователя, включая гибкость (настройка на различных пользователей или на изменение квалификации одного и того же пользователя), устойчивость к ошибкам оператора (целостность системы). Выделяют тренажерное тестирование, пилотное сопровождение и практическую эксплуатацию. К тренажерному (модельному) тестированию предъявляются более жесткие требования, чем к практической эксплуатации (к надежности системы в условиях более частой поломки оборудования, «зашумления» первичных данных датчиков, отказов, в том числе компьютера и периферийных средств). Пилотное сопровождение предполагает два варианта: 1) подключение к системе входов реальных систем без замыкания обратных связей; 2) поэтапное замыкание обратных связей. Система постепенно переводится от работы с моделью внешней среды к работе с самой средой. После завершения пилотного сопровождения, в процессе которого выявляются неполадки и пожелания пользователя, устраняются замечания и начинается эксплуатация системы в полном объеме. Пример прикладного проектирования интеллектуальной системы приведен в подраз

14 Отметим, что в разных классах интеллектуальных систем детальность проработки отдельных этапов технологии может быть разной. Детальная этапность имеет место для экспертных систем, поскольку это наиболее развитые системы. Технологию проектирования и эксплуатации интеллектуальных систем можно представить в виде совокупности трех технологий: создание, использование и функционирование интеллектуальных систем. Технология создания определяется этапами идентификации, концептуализации и формализации. Этап концептуализации специфичен и характерен только для интеллектуальных систем. Он связан с понятием «онтология», которое подробно рассмотрим позднее. Технология использования, представленная соответствующими инструкциями, формируется на этапах реализации, отладки и корректируется на этапе опытной эксплуатации. Технология функционирования связана с этапом формализации. Технологию создания (проектирования) можно трактовать и иначе. На стадии идентификации определяется структура системы в соответствии с ее назначением с учетом особенностей системы, на стадиях концептуализации и формализации функциональное математическое наполнение структурных элементов (технология функционирования). При рассмотрении структур классов систем будем придерживаться уровня их развития (исследования). Контрольные вопросы 1. Дайте определение понятий «система» и «структура». 2. Что такое интеллект, искусственный интеллект, интеллектуальная система? 3. Приведите общую схему интеллектуальной системы и опишите назначение отдельных блоков. 4. Как классифицируют интеллектуальные системы? Каково назначение отдельных классов? 5. Дайте определение технологии. Чем технология отличается от алгоритма?

Тверской государственный университет н.А. Семенов Интеллектуальные информационные технологии

Семенов, Н.А. Интеллектуальные информационные технологии: учебное пособие/Н.А. Семенов — Тверь: ТГУ, 2016. 114 с.

Учебное пособие содержит теоретические и практические аспекты теории интеллектуальных информационных систем. Материал пособия охватывает вопросы, связанные с построением экспертных систем, систем поддержки принятия решений и экономических советующих систем на основе интеллектуальных информационных технологий. Определенное внимание уделено нейросетевым технологиям и технологии построения многоагентных систем.

Предназначено для магистрантов по направлению подготовки 230700 – «Прикладная информатика в аналитической экономике».

Рецензенты: кафедра системного и экономико-математического анализа ТвГУ (зав. кафедрой, доктор технических наук, профессор В.Н. Михно); заведующий кафедрой ЭВМ ТГТУ, доктор технических наук, профессор В.А. Григорьев.

©Н.А. Семенов, 2016

Интеллектуальные информационные технологии (ИИТ) служат инструментом для разработки интеллектуальных информационных систем (ИИС), которые являются результатом развития обычных информационных систем (ИС) и сосредоточили в себе наиболее наукоемкие технологии с высоким уровнем автоматизации не только процессов подготовки информации для принятия решений, но и самих процессов выработки вариантов решений, опирающихся на полученные ИС данные.

В пособии на основе последних достижений в области разработки ИИС рассмотрены различные модели представления знаний, методы их извлечения, нейронные сети и мультиагентные системы, определены основные разновидности ИИС в виде экспертных систем, систем поддержки принятия решений и экономических советующих систем. Кроме того, приведены сведения об инструментальных средствах разработки ИИС, некоторые из них доступны в Интернете.

Учебное пособие предназначено для магистрантов по направлению подготовки 230700 — «Прикладная информатика в аналитической экономике».

Глава 1. Интеллектуальные информационные системы

как одно из направлений теории искусственного интеллекта

Основные направления в искусственном интеллекте

Искусственный интеллект (ИИ) – это раздел информатики, посвященный моделированию интеллектуальной деятельности человека, который в середине ХХ века оформился в самостоятельную науку. Термин «искусственный интеллект» (artificial intelligence) был предложен в 1956 году. ИИ охватывает обширную область исследований и разработок интеллектуальных систем, предназначенных для работы в трудно формализуемых областях деятельности человека. Для задач, решаемых методами ИИ, характерно наличие большого числа степеней свободы с числом вариантов поиска решений, приближающимся к бесконечности.

Основные направления развития ИИ:

Разработка интеллектуальных информационных систем, основанных на знаниях. ИИС объединяют в себе возможности систем управления базами данных (СУБД), лежащих в основе информационных систем, и технологию ИИ, благодаря чему хранение в них информации сочетается с ее обработкой и подготовкой для использования при принятии решений. Разновидностями ИИС являются экспертные системы (ЭС), системы поддержки принятий решений (СППР) и экономические советующие системы (ЭСС).

Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии.

Искусственные нейронные сети и нейрокомпьютеры в значительной мере заимствуют принципы работы головного мозга человека. Знания в них изначально не закладываются, а приобретаются в процессе обучения.

Мультиагентные (многоагентные) системы.

Агент – это программная или программно-аппаратная сущность, способная действовать в интересах достижения целей, поставленных владельцем. Интеллектуальные агенты обладают свойствами автономности, социального поведения, реактивности, базовых знаний, убеждений и др. Многоагентные системы (МАС) состоят из множеств:

системных единиц, в котором выделяется подмножество активных единиц – агентов, манипулирующих подмножеством пассивных единиц – объектов;

задач (функций, ролей), которые поручаются агентам;

отношений между агентами;

организационных структур, формируемых агентами;

Средой функционирования МАС является Интернет.

Распознавание образов. К нему относят широкий круг проблем в области распознавания изображений, символов, текстов и звуков.

Компьютерная лингвистика. В рамках данного направления решаются задачи машинного перевода и разработки естественно-языковых интерфейсов между человеком и компьютером на основе нейросетевых технологий.

Игры и творчество. Традиционно ИИ включает интеллектуальные задачи, решаемые при игре в шахматы и шашки. В широком смысле под игрой понимается некоторая конфликтная ситуация, участники которой своими действиями не только достигают своих целей, но и влияют на достижение целей другими участниками игры (экономические, политические и военные конфликты).

Эволюционное моделирование предполагает воспроизведение процесса естественной эволюции с помощью компьютерных программ, в частности, на основе генетических алгоритмов и методов группового учета аргументов.

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ. Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры 6

Год: 2018 / Гриф УМО ВО

Предыдущие выпуски

В данном учебнике рассмотрены основные аспекты интеллектуальных систем и технологий: методы представления, использования и приобретения знаний, принципы построения и функционирования различных интеллектуальных систем, ключевые интеллектуальные технологии для создания экспертных систем, искусственных нейронных сетей и т.п., задачи общения с системой на естественном языке и многие другие. Рассматриваемые принципы и понятия иллюстрируются схемами и наглядными примерами, в том числе примерами управления роботами различного предназначения. Практикум включает лабораторные работы, направленные на закрепление навыков разработки экспертных систем на правилах, нечетко-логических систем и систем на нейронных сетях, а также методические указания по написанию курсовой работы и пример ее выполнения. К учебнику прилагаются файлы для выполнения лабораторных работ, размещенные вэлектронной библиотечной системе «Юрайт» (bibllio-online.ru).

  1с отчетность в 77

Шаг 1. Выбирайте книги в каталоге и нажимаете кнопку «Купить»;

Шаг 2. Переходите в раздел «Корзина»;

Шаг 3. Укажите необходимое количество, заполните данные в блоках Получатель и Доставка;

Шаг 4. Нажимаете кнопку «Перейти к оплате».

На данный момент приобрести печатные книги, электронные доступы или книги в подарок библиотеке на сайте ЭБС возможно только по стопроцентной предварительной оплате. После оплаты Вам будет предоставлен доступ к полному тексту учебника в рамках Электронной библиотеки или мы начинаем готовить для Вас заказ в типографии.

Внимание! Просим не менять способ оплаты по заказам. Если Вы уже выбрали какой-либо способ оплаты и не удалось совершить платеж, необходимо переоформить заказ заново и оплатить его другим удобным способом.

Оплатить заказ можно одним из предложенных способов:

  1. Безналичный способ:
    • Банковская карта: необходимо заполнить все поля формы. Некоторые банки просят подтвердить оплату – для этого на Ваш номер телефона придет смс-код.
    • Онлайн-банкинг: банки, сотрудничающие с платежным сервисом, предложат свою форму для заполнения. Просим корректно ввести данные во все поля.
      Например, для ‘ class=»text-primary»>Сбербанк Онлайн требуются номер мобильного телефона и электронная почта. Для ‘ class=»text-primary»>Альфа-банка потребуются логин в сервисе Альфа-Клик и электронная почта.
    • Электронный кошелек: если у Вас есть Яндекс-кошелек или Qiwi Wallet, Вы можете оплатить заказ через них. Для этого выберите соответствующий способ оплаты и заполните предложенные поля, затем система перенаправит Вас на страницу для подтверждения выставленного счета.

‘ class=»text-primary»>Наличными оплата принимается через терминалы. Без процентов можно оплатить через отделения салонов связи Евросеть или Связной или через Сбербанк. В терминалах других систем возможно взимание комиссий.

Если оплата производится через салон связи: код платежа необходимо назвать оператору и указать, что платеж для Яндекс.Денег.

Если Вы находитесь за пределами РФ, список компаний, принимающих подобные платежи в Вашей стране, будет виден в окне с кодом платежа.

Возможен ли возврат моего заказа? Возврат средств?

Согласно Постановлению 55 Правительства РФ, книги входят в список непродовольственных товаров, которые не подлежат обмену и возврату. Поэтому, если Вы оплатили и получили заказ, надлежащего качества и в составе, аналогичном оплаченному, возврат не производится.

В остальных случаях возврат заказа и денежных средств обговаривается отдельно. Вы можете связаться с нами по телефону +7 (495) 744-00-12 или электронной почте [email protected] .

Доставка заказов печатных книг осуществляется через партнерскую сеть службу доставки. Доставка данной службой осуществляется в пределах Российской Федерации. В некоторые страны СНГ доставка возможна через транспортные компании по согласованию с сотрудниками Издательства.

Обратите внимание, что для корректной и своевременно доставки необходимо верно указать свой ‘ class=»text-primary»>мобильный телефон , чтобы сотрудник курьерской службы мог с Вами связаться. Указывать телефон необходимо, начиная с цифры 9 (без восьмерки)!

При оформлении заказа можно выбрать один из способов доставки:

    С амовывоз с пункта выдачи заказов. На территории России открыто большое количество пунктов выдачи. Для выбора данного способа доставки при оформлении заказа в блоке «Доставка» нажмите на « ‘ class=»text-primary»>Самовывоз », выберите населенный пункт. (Начните печатать название, появится выпадающий список городов. Выбрать нужно из тех, что есть в списке.) После выбора на карте отразятся все возможные пункты выдачи в данном населенном пункте. Карту можно приблизить. Справа от подходящего пункта выдачи в открывшемся окне необходимо нажать кнопку «Выбрать пункт», тогда адрес появится в строке «Адрес самовывоза». В отдельном окне видны часы работы пункта выдачи, ориентировочная дата готовности заказа, стоимость доставки и поясняющая информация (если таковая имеется). В этом же блоке Вы увидите стоимость доставки и срок хранения заказа.

К урьерская (адресная) доставка. Для выбора данного способа доставки при оформлении заказа нажмите на слово « ‘ class=»text-primary»>Курьерская ». Необходимо указать Ваш населенный пункт (начните водить название в строке «Город», выбрать необходимо из появившегося списка). Затем заполните адрес доставки, начиная с улицы. В комментариях можно указать дополнительные сведения. Сотрудник курьерской службы всегда предварительно звонит перед приездом для согласования времени и адреса, однако можно дополнительно подчеркнуть необходимость звонка заранее. Просим обратить внимание, что без подтверждения от Вас готовности принять заказ, курьер не выезжает по адресу! Время ожидания курьера на адресе составляет строго 15 мин.

Выбрать удобную дату доставки можно из списка дней, что выделены зеленым. В этой же форме Вы увидите стоимость курьерской доставки.

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ. Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (г. Санкт-Петербург).

кандидат технических наук, доцент

Станкевич, Л. А. Интеллектуальные системы и технологии : учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / Л. А. Станкевич. — М. : Издательство Юрайт, 2018. — 397 с. — (Серия : Бакалавр и магистр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-02126-4.

Интеллектуальные системы и технологии. Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры

О книге «Интеллектуальные системы и технологии. Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры»

В данном учебнике рассмотрены основные аспекты интеллектуальных систем и технологий: методы представления, использования и приобретения знаний, принципы построения и функционирования различных интеллектуальных систем, ключевые интеллектуальные технологии для создания экспертных систем, искусственных нейронных сетей и т.п., задачи общения с системой на естественном языке и многие другие. Рассматриваемые принципы и понятия иллюстрируются схемами и наглядными примерами, в том числе примерами управления роботами различного предназначения. Практикум включает лабораторные работы, направленные на закрепление навыков разработки экспертных систем на правилах, нечетко-логических систем и систем на нейронных сетях, а также методические указания по написанию курсовой работы и пример ее выполнения. К учебнику прилагаются файлы для выполнения лабораторных работ, размещенные вэлектронной библиотечной системе «Юрайт» (bibllio-online.ru).

На нашем сайте вы можете скачать книгу «Интеллектуальные системы и технологии. Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры» Лев Александрович Станкевич бесплатно и без регистрации в формате fb2, rtf, epub, pdf, txt, читать книгу онлайн или купить книгу в интернет-магазине.

Рецензии на книгу « Интеллектуальные системы и технологии »

В. В, В. Д. Чертовской, Советов Б.Я., Цехановский

Учебник создан в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом по направлению подготовки 230400 «Информационные системы и технологии» (квалификация «бакалавр»). Рассмотрен комплекс проблем по разработке, функционированию и проектированию систем и технологий искусственного интеллекта. Изложены теоретические и прикладные вопросы представления знаний в информационных системах, идеология построения интеллектуальных систем и технологий. Раскрыт математический аппарат представления знаний. Рассмотрены возможности и пути использования искусственного интеллекта при проектировании информационных систем, новые аспекты представления знаний на основе искусственных нейронных сетей, расчетно-логических систем, генетических алгоритмов, мультиагентных систем. Большое внимание уделено использованию прикладных интеллектуальных технологий. Приведены примеры построения интеллектуальных систем.

Для студентов учреждений высшего профессионального образования.

Твердый переплет, 320 стр.
Тираж: 1200 экз.
Формат: 60×90/16 (145х217 мм)

Поделитесь своим мнением об этой книге, напишите рецензию!

Рецензии читателей

У вас есть ссылка на рецензию критика?

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, пользовательских данных (сведения о местоположении; тип и версия ОС; тип и версия Браузера; тип устройства и разрешение его экрана; источник откуда пришел на сайт пользователь; с какого сайта или по какой рекламе; язык ОС и Браузера; какие страницы открывает и на какие кнопки нажимает пользователь; ip-адрес) в целях функционирования сайта, проведения ретаргетинга и проведения статистических исследований и обзоров. Если вы не хотите, чтобы ваши данные обрабатывались, покиньте сайт.

Интеллектуальные системы и технологии учебное пособие

Дисциплина: Интеллектуальные системы Интеллектуальные технологии и представление знаний Информационные системы Методы искусственного интеллекта Информационные технологии Теория информации и информационных систем Технологии и методы программирования

Рекомендовано Федеральным государственным бюджетным образовательным учреждением высшего профессионального образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана» в качестве учебного пособия для для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки 230400 «Информационные системы и технологии»