- •Предисловие
- •Лабораторная работа № 1 Логико-алгебраические модели представления знаний Теоретическая часть
- •Практическая часть
- •Лабораторная работа № 2. Семантические модели представления знаний Теоретическая часть
- •Практическая часть
- •Лабораторная работа № 3 Продукционные модели представления знаний Теоретическая часть
- •Практическая часть
- •Лабораторная работа № 4 Фреймовые модели представления знаний Теоретическая часть
- •Практическая часть
- •Лабораторная работа № 5 Нечеткие системы Теоретическая часть
- •Практическая часть
- •Тема 1.Исследование способов формирования нечётких множеств и операций над ними Варианты выполнения лабораторной работы по теме 1 представлены примерами п1-п9, в том числе:
- •Лабораторная работа № 6. Нейронные сети Теоретическая часть
- •Практическая часть
- •Тема 3. Изучение свойств линейного нейрона и линейной нейронной сети.
- •Тема 4 . Изучение многослойного нелинейного перцептрона и алгоритма обратного распространения ошибки.
- •Тема 5 . Изучение радиальных базисных , вероятностных нейронных сетей, сетей регрессии.
- •Тема 6.. Изучение сетей Кохонена и алгоритма обучения без учителя.
- •Лабораторная работа № 7 Генетические алгоритмы Теоретическая часть
- •Тема 6 .Основные элементарные функции генетических вычислений.
- •Тема 7 .Основные интегральные функции генетических вычислений.
- •Тема 8 . Прикладные оптимизационные задачи.
- •Лабораторная работа № 8 Гибридные системы Теоретическая часть
- •Практическая часть
- •Библиографический список
- •Смагин а.А., Мельниченко а.С., Липатова с.В. Интеллектуальные информационные системы. Учебное пособие- Ульяновск: УлГу,2009.- 120 с.
Практическая часть
Содержание и порядок выполнения работы
Цель работы
Лабораторная работа имеют своей целью приобретение студентами умений и навыков по преобразованию выражений исчисления предикатов в вид ППФ, полученных в работе №1, и представление их графовой структурой, именуемой семантической сетью.
Исходные данные
Исходными данными для выполнения лабораторной работы служат ППФ для текстов на русском языке лаб. №1 в соответствии с вариантами 1-5.
Порядок выполнения работы
1. Построить семантическую сеть на основе ППФ для текстов на русском языке работы №1 в соответствии с вариантами 1-5.
2. Выделить на семантической сети конъюнкцию.
Оформление лабораторной работы
Лабораторная работа оформляется в соответствии с приложением
данного учебного пособия.
Лабораторная работа № 3 Продукционные модели представления знаний Теоретическая часть
Продукционная модель или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)».
Под «условием» (антецедентом) понимается некоторое предложение - образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под «действием» (консеквентом) - действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).
Продукционная модель применяется для решения задач, получивших название «поиск решений в пространстве состояний», изучавшихся в 1950 - 1975 годы, в течение которых был накоплен опыт в решении разнородных игр и доказательств теорем. Основной идеей в решении игровых ситуаций было построение оценочной функции – функции, которая для каждого состояния на игровом поле возвращала бы некоторое число, являющееся мерой беспорядочности фишек на поле относительно принятой упорядоченной ситуации. Следовательно, если каждый следующий шаг делать в сторону упорядочения ситуации, то постепенно решение придет к наиболее упорядоченной ситуации – конечной. Такая функция была построена [2]:
, где – номер фишки на позиции ; и – -я и -я позиции фишки с номером в упорядоченной ситуации; и – -я и -я позиции 0-й фишки.
Функция возвращает тем меньшее число, чем более упорядочена рассматриваемая ситуация. Для принятой конечной ситуации функция возвращает ноль. На каждом этапе решения среди всего набора рассматриваемых игровых ситуаций, для которых неизвестно продолжение, выбирается та, значение функции для которой минимально. Для выбранной ситуации строятся все возможные продолжения длиной в один ход, и затем процесс начинается заново, пока не будет найдена конечная ситуация. По такому принципу результаты решения на каждом этапе должны приближаться к конечной ситуации. Однако конечный результат решения может содержать последовательности ходов с возрастающим значением функции по ним, т. к. введенная функция не учитывает всех факторов игры, и следующий шаг, ведущий к конечной ситуации, по «мнению» функции не всегда правилен. Поэтому в процессе поиска решения нужно запоминать все предыдущие сгенерированные ситуации, т. к. может возникнуть необходимость вернуться к ним.