- •1. Структурная схема микропроцессора (на примере i8086). Назначение регистров.
- •3. Организация основной памяти.
- •3. Структура и характеристики оперативной памяти
- •4. Модель osi
- •5. Стек протоколов tcp/ip
- •6. Классификация компьютерных сетей
- •7. Данные и модели данных
- •8. Модель данных «сущность-связь»
- •Ограничения целостности
- •9. Реляционная модель данных
- •10. Основные направления исследования в области ии
- •11. Метод резолюции в лппп.
- •12. Продукционная модель
- •13. Основные парадигмы языков программирования.
- •14. Основные понятия ооп: инкапсуляция, наследование, полиморфизм
- •1. Инкапсуляция
- •2. Полиморфизм
- •3. Наследование
- •15. Понятие алгоритма.
- •16. Понятие о временной и емкостной сложности алгоритма
- •17. Машина Тьюринга: детерминированная и недетерминированная
- •18. Понятие формального языка и формальной грамматики
- •19. Основные понятия теории графов.
- •20. Понятие количества информации и энтропии. Теорема Шеннона.
- •21. Деревья в теории графов.
- •22. Модели линейного программирования (постановка задачи, математическая модель, решение графическим методом).
- •23. Двойственность в задачах линейного программирования.
- •25. Элементы теории игр.
- •2. Подпрограммы. Процедуры и функции
- •3. Массивы
- •4. Записи
- •5. Работа с Динамическими данными
- •6. Динамические структуры данных. Линейные списки.
- •7. Динамические структуры данных: двоичные деревья
- •8. Работа с файлами
- •9.Операции целочисленной арифметики
- •10. Системы счисления. Перевод чисел из одной системы счисления в другую
- •11. Язык sql. Назначение и основные команды.
- •Манипулирование данными
- •Простые запросы
- •12. Алгоритмы внутренней сортировки.
- •13. Алгоритмы внешней сортировки
- •14. Нахождение кратчайших путей в графе
- •15. Поиск в ширину
- •16. Поиск остова и минимального остова.
- •17. Линейная модель работы информационно-поисковой системы.
- •18. Хеширование
- •Основные достоинства в-дерева
- •20. Логические вопросно-ответные системы:выполнение запросов различных типов.
- •21. Поиск в семантической сети.
- •22. Принципы динамического программирования. Иллюстрация на примере.
- •23. Адресация в Интернете
- •Доменные имена
- •Общий вид формата url-адреса
- •Как работает dns-сервер
- •24. Основные сервисы в сети Интернет.
- •Word Wide Web (www) - "Всемирная паутина"
- •Поиск информации в сети
- •VoIp сервис
- •Мессенджеры
- •25. Использование html. Структура Web(html) страницы.
12. Продукционная модель
В рамках продукционной модели знания представляются в виде набора (системы) продукционных правил, которые задают возможности преобразования глобальной базы данных.
Продукцией или продукционным правилом называется правило вида:
ЕСЛИ условие ТО действие.
Продукционные модели часто используются при построении ЭС. Эта модель удобна тем, что язык представления ГБД может выбираться произвольно в зависимости от задачи (в предикатных языках ГБД представляется в виде набора предикатов). Здесь, вспомним, что конечная цель – достижение терминального состояния ГБД.
на продукциях, можно поставить задачи четырех типов: Определить существует ли решение вообще? Найти любое решение задачи. Найти всевозможные решения задачи Найти из множеств решений оптимальное в каком-либо смысле. При этом в простейшем случае, под оптимальным понимается решение, требующее как можно меньше операций преобразования ГБД. В более сложных случаях, приходится оперировать с весовыми коэффициентами, соответствующими правилам.
Неотъемлемой частью ЭС, построенных на продукциях (как и любой ЭС), являются стратегии управления, которые определяют порядок применения продукционных правил. Выделяют два класса стратегий:
A) Безвозвратные стратегии. В этом случае существует критерий выбора очередного правила, после применения правила возврат к исходном состоянию (отмена применения правила) не производится никогда.
B) Пробные стратегии, которые, в свою очередь, делятся на два класса – поиск с возвратом (backtracking) и поиск в пространстве состояний (или поиск на графах).
Продукционные и логические модели я-ются взаимозаменяемыми. Продукционные модели предпочтительнее из-за большей свободы в ?-ах формализации ГБД. В тоже время лог-ие модели дают возможность неограничиваться ЛППП, а использовать некласс-ие логики. Достоинством обоих моделей – удобство применения в ЭС, недостаток – слабые возможности формализации понятий и отношений между ними хар-ных для естественных я-ков.
Модели (языки) представления знаний, в которых явным образом выделяются объекты и отношения между объектами, характерные для естественных языков, называются реляционными. Под естественным языком понимается любой язык человеческого общения. В данной главе приводится краткий обзор таких моделей и решаемых с их помощью задач. Простейшие модели естественных языков – дескрипторные модели. В этих моделях отражаются только понятия и имена, которые в терминах модели называются дескрипторами. Модель действительно очень проста: фраза на естественном языке моделируется простым перечислением дескрипторов, которые иногда называются ключевыми словами. Дескрипторная модель часто применяется в информационно поисковых системах .
нейронные сети – исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. В частности, нейронные сети нелинейны по своей природе. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных.