Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003. - 164 с. - ISBN 5-7782-0413-2
В монографии рассматриваются вопросы построения моделей и архитектур гибридных систем искусственного интеллекта, совмещающих в себе разные методы представления и обработки знаний, в том числе логические, эвристические и нейрокибернетические. Предлагаются такие модели и архитектуры, приводятся примеры прикладных гибридных систем искусственного интеллекта, разработанных автором. Некоторые результаты публикуются впервые.
Книга предназначена для специалистов в области искусственного интеллекта и всех интересующихся им, для студентов и аспирантов, изучающих дисциплины, связанные с искусственным интеллектом.
Содержание:
Предисловие
Введение
Элементы теории интеллектуальных систем
- Постановка задачи
- Модель интеллектуальной системы
- Модель ассоциативного мышления
- Постановка задачи
- Ассоциации и ассоциативный поиск
- Формирование ассоциаций
- Нечеткое подобие
Принципы организации функционирования интеллектуальных систем
- Принцип обучения посредством формирования и последующего закрепления ассоциаций, происходящего в процессе ассоциативного вспоминания
- Принцип концентрации и экономии ресурсов
- Принцип неопределенности
- Принцип единства нечетких рассуждений и четких действий
- Количественная оценка знаний в сообщении
- Многомерные лингвистические переменные и иерархические нейронные сети
- О моделировании эмоций
Выводы
Комбинирование разных методов представления и обработки знаний в гибридных экспертных системах
- Методы представления знаний в гибридных экспертных системах
- Архитектура инструментального программного обеспечения ESWin для создания гибридных экспертных систем
- Состав и назначение программного обеспечения
- База знаний
- Фреймы
- Правила-продукции
- Связь с внешними базами данных
- Лингвистические переменные
- Интерпретация правил-продукций
Выводы
Использование нейросетевых моделей в искусственных интеллектуальных системах
- Варианты использования нейронных сетей в современных интеллектуальных системах
- Обработка символьной информации в нейронных сетях
- Модель нейронной сети «ключ – порог»
- Гибридная экспертная система для профориентации
- Структура экспертной системы
- Представление знаний
- Архитектура программы AnalDB для анализа баз данных с помощью нейронных сетей
- Назначение и функции программы AnalDB
- Этапы решения задач с помощью программы AnalDB
- Эксперименты по применению программы AnalDB для решения задачи прогнозирования притока реки Обь
- Архитектура двухполушарных экспертных систем
Выводы
Формирование и распознавание смысла в естественном языке с использованием гибридного подхода
- Постановка задачи
- Обучаемые системы представления и распознавания смысла
- Программное обеспечение для программирования роботов на естественном языке
- Постановка задачи
- Принципы построения ДИСПОР
- Представление знаний
- Формирование управляющей программы на языке БАЯР
- Программное обеспечение для тестирования знаний с использованием ответов на естественном языке
- Назначение и структура системы
- Типы вопросов, задаваемых системой
- Структура базы знаний
- Словарь ЕЯ
- Программирование сценария диалога
- Программное обеспечение для поиска документов по смыслу
- Постановка задачи
- Архитектура программного обеспечения
- Алгоритмы
- Обучение
- Исследовательский прототип программного обеспечения
Выводы
Заключение
Литература
В монографии рассматриваются вопросы построения моделей и архитектур гибридных систем искусственного интеллекта, совмещающих в себе разные методы представления и обработки знаний, в том числе логические, эвристические и нейрокибернетические. Предлагаются такие модели и архитектуры, приводятся примеры прикладных гибридных систем искусственного интеллекта, разработанных автором. Некоторые результаты публикуются впервые.
Книга предназначена для специалистов в области искусственного интеллекта и всех интересующихся им, для студентов и аспирантов, изучающих дисциплины, связанные с искусственным интеллектом.
Содержание:
Предисловие
Введение
Элементы теории интеллектуальных систем
- Постановка задачи
- Модель интеллектуальной системы
- Модель ассоциативного мышления
- Постановка задачи
- Ассоциации и ассоциативный поиск
- Формирование ассоциаций
- Нечеткое подобие
Принципы организации функционирования интеллектуальных систем
- Принцип обучения посредством формирования и последующего закрепления ассоциаций, происходящего в процессе ассоциативного вспоминания
- Принцип концентрации и экономии ресурсов
- Принцип неопределенности
- Принцип единства нечетких рассуждений и четких действий
- Количественная оценка знаний в сообщении
- Многомерные лингвистические переменные и иерархические нейронные сети
- О моделировании эмоций
Выводы
Комбинирование разных методов представления и обработки знаний в гибридных экспертных системах
- Методы представления знаний в гибридных экспертных системах
- Архитектура инструментального программного обеспечения ESWin для создания гибридных экспертных систем
- Состав и назначение программного обеспечения
- База знаний
- Фреймы
- Правила-продукции
- Связь с внешними базами данных
- Лингвистические переменные
- Интерпретация правил-продукций
Выводы
Использование нейросетевых моделей в искусственных интеллектуальных системах
- Варианты использования нейронных сетей в современных интеллектуальных системах
- Обработка символьной информации в нейронных сетях
- Модель нейронной сети «ключ – порог»
- Гибридная экспертная система для профориентации
- Структура экспертной системы
- Представление знаний
- Архитектура программы AnalDB для анализа баз данных с помощью нейронных сетей
- Назначение и функции программы AnalDB
- Этапы решения задач с помощью программы AnalDB
- Эксперименты по применению программы AnalDB для решения задачи прогнозирования притока реки Обь
- Архитектура двухполушарных экспертных систем
Выводы
Формирование и распознавание смысла в естественном языке с использованием гибридного подхода
- Постановка задачи
- Обучаемые системы представления и распознавания смысла
- Программное обеспечение для программирования роботов на естественном языке
- Постановка задачи
- Принципы построения ДИСПОР
- Представление знаний
- Формирование управляющей программы на языке БАЯР
- Программное обеспечение для тестирования знаний с использованием ответов на естественном языке
- Назначение и структура системы
- Типы вопросов, задаваемых системой
- Структура базы знаний
- Словарь ЕЯ
- Программирование сценария диалога
- Программное обеспечение для поиска документов по смыслу
- Постановка задачи
- Архитектура программного обеспечения
- Алгоритмы
- Обучение
- Исследовательский прототип программного обеспечения
Выводы
Заключение
Литература