- •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.
8.Иерархические структуры навигационных комплексов. Системы искусственного интеллекта в навигационных комплексах.
Навигационные комплексы с иерархической структурой отличаются развитой системой адаптации, самосовершенствования и искусственного интеллекта. Каждый уровень иерархии решает определенную задачу и включает в себя ряд взаимосвязанных подсистем модулей: датчики измерительной информации, модели (алгоритмы) решения задач и задатчики априорной информации. Объем измерительной и априорной информации на каждом уровне иерархии должен быть таким, чтобы обеспечить решение определенной задачи при условии возможных помех и изменения надежности функционирования. Чем выше уровень иерархии, тем сложнее и интеллектуальнее решаемые задачи.
Каждый вышестоящий уровень является управляющим (командным) по отношению к нижестоящим, причем прямой и обратный потоки информации позволяют оценить результаты решения задач каждого уровня, внести соответствующие поправки, уточнить и оптимизировать программы действий. Если измерительная информация получается с помощью отдельных навигационных устройств или датчиков информации, то все виды априорной информации и содержание моделей задаются человеком-оператором при наземной подготовке ПК, а затем корректируются в полете.
Низший уровень иерархии I включает в себя совокупность навигационных устройств, осуществляющих непрерывные измерения физических величин, связанных различным образом (методы навигационных измерений) с искомыми навигационными параметрами вектора состояния.
Уровень иерархии II включает в себя систему формирования вектора навигационного состояния летательного аппарата на основе информации, получаемой от I уровня иерархии и собственных источников: задатчиков априорной информации и задаваемой модели динамики движения объекта.
Устранение погрешностей вектора навигационного состояния, а также привлечение некоторой дополнительной информации, получаемой в результате использования навигационных корректоров, и корреляционной обработки сигналов, производится на III уровне иерархии НК. Этот уровень является важнейшим, так как он обеспечивает высокую точность навигационных измерений на основе использования статистической обработки информации.
IV уровень иерархии кроме надежности обеспечивает адаптацию НК к реальным условиям полета. Для этого используются дополнительные датчики, контролирующие внешние условия полета, влияющие на работу навигационных устройств (потеря видимости ориентиров, появление радиопомех и т. п.).
Современное состояние развития кибернетики и микроэлектроники позволяют воссоздать в НК более высокие уровни иерархии – системы самосовершенствования (V уровень) и искусственного интеллекта (VI уровень).
Система самосовершенствования в качестве источников информации использует разностные сигналы датчиков информации НК, модели оптимизации структуры, прогнозирования и развития. На этом уровне иерархии осуществляется корреляционная обработка разностных сигналов и их запоминание, выявляются новые зависимости, закономерности и явления, которые могут быть использованы для увеличения размерности вектора навигационного состояния, получения дополнительной (в основном, градиентной) навигационной информации, повышения точности, автономности и надежности измерений. Накопление статистических сведений и их обработка позволяют организовать процесс самообучения НК.
На пилотируемых летательных аппаратах высшей ступенью иерархии является человек-оператор (экипаж летательного аппарата). При взаимодействии с НК человек-оператор получает через систему отображения информации сведения о ходе решения задач навигации на всех уровнях иерархии, а также информацию о состоянии окружающей среды и летно-тактической обстановке. В результате осмысливания этой информации он принимает решения, которые затем реализирует через систему управления НК.