Подольский В.Е., Коробова И.Л., Милованов И.В., Дьяков И.А.,
Майстренко Н.В.
Учебное пособие. — Тамбов: Изд-во ГОУ ВПО ТГТУ, 2010. — 80 с. — ISBN 978-5-8265-0954-8. Рассматриваются общие сведения по структуре и составу экспертных систем, различные методы принятия решения в экспертных системах. Приводятся описание языка Пролог, примеры использования методов искусственного интеллекта в подсистемах САПР.
Предназначено для студентов 5 курса дневного отделения специальности 230104 «Системы автоматизированного проектирования» и магистрантов направления 230100 программы 23010014 «Методы анализа и синтеза проектных решений», изучающих дисциплины «Интеллектуальные подсистемы в САПР», «Системы искусственного интеллекта», «Нейросетевые технологии в САПР». Содержание
Введение
Общие сведения о системах искусственного интеллекта
Основные составляющие процесса мышления
Структура и состав системы искусственного интеллекта
Представление знаний
Представление знаний в виде правил
Представление знаний с использованием фреймов
Представление знаний с использованием семантических сетей
Нейронные сети Представление знаний в виде нечётких высказываний
Нечёткие множества и операции над ними
Нечёткое включение и равенство множеств. Нечёткое бинарное отношение
Нечёткая и лингвистическая переменные
Методы построения терм-множеств
Нечёткие высказывания. Правила преобразования нечётких высказываний
Представление экспертной информации в виде систем нечётких высказываний
Представление экспертной информации в виде систем нечётких высказываний
Принятие решений в системах, основанных на правилах
Выбор решений на основе чёткой экспертной информации
Выбор значений параметров на основе нечёткого правила modus ponens
Нечёткая модель выбора параметров при индуктивном логическом выводе
Выбор значений параметров на основе нечёткого правила modus ponens
Выбор значений параметров на основе нечёткой индуктивной схемы вывода
Выбор варианта
Принятие решения в нейросетевых системах
Язык пролог
Описание языка
Типы данных в языке Пролог
Равенство и установление соответствия
Операции в языке Пролог
Структура программы на языке Пролог
Списки в языке Пролог
Примеры функций работы со списками
Отсечение
Порождение множественных решений
Формирование составных целевых утверждений
Программно-лабораторный комплекс для анализа знаний в экспертной системе нечёткого принятия решений
Заключение
Список литературы
Учебное пособие. — Тамбов: Изд-во ГОУ ВПО ТГТУ, 2010. — 80 с. — ISBN 978-5-8265-0954-8. Рассматриваются общие сведения по структуре и составу экспертных систем, различные методы принятия решения в экспертных системах. Приводятся описание языка Пролог, примеры использования методов искусственного интеллекта в подсистемах САПР.
Предназначено для студентов 5 курса дневного отделения специальности 230104 «Системы автоматизированного проектирования» и магистрантов направления 230100 программы 23010014 «Методы анализа и синтеза проектных решений», изучающих дисциплины «Интеллектуальные подсистемы в САПР», «Системы искусственного интеллекта», «Нейросетевые технологии в САПР». Содержание
Введение
Общие сведения о системах искусственного интеллекта
Основные составляющие процесса мышления
Структура и состав системы искусственного интеллекта
Представление знаний
Представление знаний в виде правил
Представление знаний с использованием фреймов
Представление знаний с использованием семантических сетей
Нейронные сети Представление знаний в виде нечётких высказываний
Нечёткие множества и операции над ними
Нечёткое включение и равенство множеств. Нечёткое бинарное отношение
Нечёткая и лингвистическая переменные
Методы построения терм-множеств
Нечёткие высказывания. Правила преобразования нечётких высказываний
Представление экспертной информации в виде систем нечётких высказываний
Представление экспертной информации в виде систем нечётких высказываний
Принятие решений в системах, основанных на правилах
Выбор решений на основе чёткой экспертной информации
Выбор значений параметров на основе нечёткого правила modus ponens
Нечёткая модель выбора параметров при индуктивном логическом выводе
Выбор значений параметров на основе нечёткого правила modus ponens
Выбор значений параметров на основе нечёткой индуктивной схемы вывода
Выбор варианта
Принятие решения в нейросетевых системах
Язык пролог
Описание языка
Типы данных в языке Пролог
Равенство и установление соответствия
Операции в языке Пролог
Структура программы на языке Пролог
Списки в языке Пролог
Примеры функций работы со списками
Отсечение
Порождение множественных решений
Формирование составных целевых утверждений
Программно-лабораторный комплекс для анализа знаний в экспертной системе нечёткого принятия решений
Заключение
Список литературы