Литература

1.АндрейчиковА. B., Андрейчикова O. K. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. — M.: Финансы и статистика, 2000.

2. Борисов А. K, Крумберг O. А., Федоров И. П. Принятие решений на основе нечетких моделей. — Рига, Зинатне, 1990.

З. Вагин B. K, Загорянская А. А. Организация абдyктивного вывода средствами теории аргументации // Тр. конгресса «Искусственный интеллект в 21 веке». — M.: Изд-во физико-математической литературы, 2001.

4. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: Пер. c англ. — M.: Мир, 1976.

5. Логический подход к искусственному интеллекту: Пер. c фр. / А. Тейз, П. Грибомон, Ж. Лун и др. — M.: Мир, 1990,

6. Лоpьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. c фр. / Под ред. B. Л. Стефанюка. — M.: Мир, 1991.

7. Нейлор K. Как построить свою экспертную систему: Пер. c англ. — М.: Энергоатомиздат, 1991.

8. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. c англ. / Под ред. Р P. Ягера. — M.: Радио и связь, 1986.

9. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. — M.: Физматлит, 1986.

10. Осуга С. Обработка знаний: Пер. c яп. — М.: Мир, 1989.

11. Представление и использование знаний: Пер. c яп. / Под ред. Х.Уэно, M. Исидзука. — М.: Мир, 1989.

12. Фор А. Восприятие и распознавание образов: Пер. c фр./ Под ред. Г П. Катыга. — M.: Машиностроение, 1989.

13. Фролов Ю. В. Интеллектуальные системы и управленческие решения. - М.; МГПУ, 2000.

14. Хант Э. Искусственный интеллект: Пер. с англ./ Под ред. В. Л. Стефанюка."- М.: Мир, 1978.

15. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с англ./Под ред. Р. Форсайта - М.: Радио и связь, 1987.

Контрольные вопросы и задания

1. Поясните смысл понятия «нечеткость» знаний. Дайте характеристику компонентам нечеткости.

2. Что такое недетерминированность выводов? Какие средства следует использовать в системах, обладающих этим свойством?

3. Проанализируйте какую-либо известную вам игру на предмет ее машинной реализации. Какими приемами необходимо обеспечить компьютерного игрока в этой игре?

4. Расскажите о способах устранения многозначности. Почему ее необходимо устранять? Приведите примеры.

5. Какими способами можно представлять и обрабатывать ненадежные знания? Приведите примеры.

6. Охарактеризуйте способы обработки неполных знаний в интеллектуальных системах. Приведите собственный пример появления противоречия в логической ЭС при добавлении нового знания. Какие преимущества по сравнению с логическими имеют фреймовые системы?

7. Что такое абдукция? Дайте формальное определение и объясните, чем она отличается от дедукции. Приведите примеры.

8. Дайте определение понятий «лингвистическая переменная» и «нечеткое множество», поясните их на примере. Какие операции можно выполнять над нечеткими множествами? Рассмотрите математические операции над нечеткими множествами: дополнение, объединение и пересечение множеств.

9. Дайте определение нечеткого отношения и расскажите о свойствах нечетких отношений. Каким образом и с какой целью используются нечеткие отношения в ИИС?

10. Что такое нечеткая импликация? Какими способами ее можно реализовать для правил с одним выходом и двумя выходами? Приведите примеры.

11. Расскажите о нечетком логическом выводе. Чем он отличается от четкого логического вывода по правилу Modus Ponendo Ponens. Дайте определение композиции нечетких отношений. Приведите пример нечеткой композиции.

12. Расскажите об организации ЭС с нечетким логическим выводом. Какие способы используются в таких системах для представления и обработки знаний?

13. Разработайте БЗ небольшого объема с нечетким представлением знаний.

14. Подготовьте собственные наборы нечетких правил для реализации в системе с нечетким выводом.

15. Разработайте интеллектуальную систему с нечетким Представлением знаний для решения небольшой прикладной экономической или управленческой задачи.