- •1 Основные понятия и структурная схема приборного комплекса.
- •17 Принципы построения измерителей навигационных параметров в живом организме.
- •2.Комплексы оборудования самолетов.
- •10 . Основные направления развития исследований и систем искусственного интеллекта
- •4. Основные характеристики и требования, предъявляемые к системам отображения информации.
- •5. Навигационные комплексы. Общие сведения и классификация.
- •11.Диалоговые системы искусственного интеллекта.
- •12 Бионика, как наука.
- •6.Основные закономерности построения навигационных комплексов.
- •7.Навигационные комплексы на базе микропроцессоров.
- •8.Иерархические структуры навигационных комплексов. Системы искусственного интеллекта в навигационных комплексах.
- •18 Общие принципы построения биологических навигационных комплексов.
- •22 Интеллектуальный биологический навигационный комплекс.
- •9.Понятие об искусственном интеллекте. Интеллектуальные системы.
- •13 Обобщенная модель живого организма.
- •14 Основные функции живого организма.
- •15 Навигационная бионика. Общность задач и основных принципов навигации в живой природе и технике.
- •16 Общая характеристика методов навигации.
- •19 Информационное обеспечение пространственной навигации животных.
- •20 Обеспечение точности и надежности функционирования навигационных биосистем.
- •21 .Накопление априорной информации в биологических навигационных комплексах при обучении.
- •23 Основные особенности биологических навигационных комплексов.
- •24 Системы искусственного интеллекта – системы, базирующиеся на знаниях.
- •25 Основные структуры систем искусственного интеллекта.
- •26 Представление знаний.
- •27. Семантические сети.
- •28 Фреймовые модели.
- •29 Логические модели знаний и системы логического вывода.
- •30 Продукции и продукционные системы.
- •31. База знаний систем искусственного интеллекта.
- •32 Стратегия управления и механизм вывода в системах искусственного интеллекта.
- •33 Прямая цепочка рассуждений. База знаний. Обобщенный алгоритм работы.
- •34 Обратная цепочка рассуждений. Дерево решений. База знаний. Обобщенный алгоритм работы.
- •35 Общие методы поиска решений в пространстве состояний.
- •41)Нечеткие множества и лингвистические переменные.
- •42)Операции с нечеткими множествами.
- •37 Особенности разработки баз знаний бортовых экспертных систем.
- •43)Нечеткие алгоритмы.
- •47) Программная и аппаратная реализация нечетких регуляторов.
- •44)Общие принципы построения интеллектуальных систем управления на основе нечеткой логики.
- •45) Процедура синтеза нечетких регуляторов.
- •46) Синтез адаптивной сау с эталонной моделью на основе нечеткой логики.
- •48)Общая характеристика проблемы построения искусственных нейронных сетей. История проблемы.
- •49)Моделирование механизмов человеческого мышления. Модели нейронов.
- •50_Реализация логических функций на формальных нейронах. Проблема «Исключающего или».
- •51 .Искусственные нейронные сети. Общие положения.
- •52 . Персептрон ф. Розенблатта.
- •53 .Адаптивный пороговый элемент.
- •55. Общие принципы построения интеллектуальных сау с использованием нейронных сетей.
- •39 Нечеткая логика: история проблемы, практические приложения.
- •54. Многослойные персептроны. Алгоритм обратного распространения.
- •57 Применение нейронных сетей в задачах адаптации алгоритмов управления нелинейными объектами.
- •62. Нейрокомпьютер фирмы аас.
- •61. Способы реализации нейронных сетей. Примеры реализации нейрокомпьютеров.
- •1. Нейрокомпьютеры на базе транспьютеров.
- •58. Применение нейронных сетей в задачах идентификации математических моделей динамических объектов.
- •59 Обзор возможных вариантов построения нейронных сетей.
- •63.Генетические алгоритмы. Особенности построения и реализации
- •38 Системы искусственного интеллекта с использованием нечеткой логики.
- •36.Проблемы разработки бортовых оперативно-советующих экспертных систем.
24 Системы искусственного интеллекта – системы, базирующиеся на знаниях.
База знаний является главной компонентой интеллектуальных систем, отражающей опыт по управлению технологической установкой квалифицированного эксперта (или группы экспертов), накопленный им в процессе многолетней деятельности.
Рис 24
Рис. 10.3. СИИ в структуре АСУ ТП
В процессе своей управленческой деятельности человек получает и осознает огромное количество информации. Однако ограниченные возможности человеческого мозга заставляют его осуществлять вербальное перекодирование исходной информации в сгустки насыщенной информации, используя при этом уникальные возможности человеческого языка. Едва ли не все рассуждения человека по своей природе являются приближенными. При этом, используя простые эвристические правила вывода, человек легко справляется с нечеткими рассуждениями.
Таким образом, наличие в рассматриваемой схеме связки «БЗ — механизм вывода» обеспечивает возможность концентрирования совокупности знаний экспертов об объекте и осуществления процесса приближенных рассуждений. На приведенной схеме помимо названных основных компонентов интеллектуальной системы показаны также блоки, связанные с заполнением и верификацией БЗ. Вообще говоря, число и функциональное назначение отдельных блоков СИИ различно и существенно зависит от области применения.
25 Основные структуры систем искусственного интеллекта.
Рис 25
Рис. 10.7. Функциональная структура интеллектуального робота
На рис. 10.7 представлен вариант функциональной структуры ИР.
В базе знаний ИР представлены модель мира робота, знания о целях, а также средства ввода и обновления знаний. Модель мира представляет собой формализованное описание знаний ИР о среде функционирования. В модели мира содержатся также знания об общих законах, действующих в среде функционирования робота (пространственно-временные и иные физические закономерности). Модель может пополняться и изменяться в процессе работы ИР. Эти функции реализуют средства ввода и обновления знаний. Знания о целях ИР определяют глобальные и локальные цели его функционирования.
Система восприятия на основе взаимодействия с внешней средой и обработки информации о ее состоянии формирует модель состояния среды. Формирование ситуационной модели среды происходит в результате анализа получаемой информации посредством сегментации характерных признаков, символической и семантической интерпретации. Источниками информации являются сенсоры: тактильные, локационные, термо- и другие датчики, средства восприятия визуальной и знаковой информации. Надо отметить, что интерпретация информации и формирование модели состояния среды невозможны без использования модели мира ИР, поэтому работа системы восприятия происходит во взаимодействии с БЗ.
Система планирования поведения ИР определяет его поведение во внешней среде в результате сложившейся ситуации и согласно глобальным целям, а также формирует программу воздействий на внешнюю среду для достижения этих целей.
Система исполнения действий реализует программу движения робота в пространстве и движений исполнительных устройств согласно текущей ситуации и состояния внешней среды. Эти действия выполняются устройством управления приводами и исполнительными механизмами.
В условиях функционирования ГАП средства искусственного интеллекта объединяются и используются не только в таком изолированном компоненте производственной системы, как робот. Они должны быть распределены практически на все стратегические точки гибкой производственной системы.