Понятия о прикладных системах искусственного интеллекта

Вопросы к экзамену

по дисциплине «Системы искусственного интеллекта и принятие решений»

Проблемы проектирования систем обработки информации. Постановка задачи проектирования систем обработки информации. Задача синтеза структуры иерархической системы обработки информации. Алгоритм последовательного анализа и отсева вариантовбез пошагового конструирования решения.

Понятия о прикладных системах искусственного интеллекта

Прикладные системы ИИ - системы, основанные на знаниях. Понятие инженерии знаний. Экспертные системы. Их области применения и решаемые ими задач. Обобщенная структура экспертных систем. Интеллектуальные роботы. Их обобщенная структура. Системы общения на естественном языке и речевой ввод-вывод. Применение ИИ в системах управления производством.

Подходы к построению интеллектуальных решателей

Методы поиска решений в интеллектуальных системах: а) в одном пространстве либо в иерархии пространств; б) на неполных и неточных данных; в) базирующихся на эволюционных рассуждениях; г) комбинированных.

Представление задачи в пространство состояний. Графовое представление задачи в пространстве состояний, его преимущества и недостатки.

Поиск решений и модели вывода. Механизм прямого и обратного вывода в экспертной системе логического и продукционного типа.

Модели представления знаний в интеллектуальных информационных системах.

Логическая модель. Продукционные модели и фреймовые. Семантические сетевые модели.

Сети на основе теоремы Байеса. Вывод суждений на основе условных вероятностей.

Нечеткие модели. Теория нечетких множеств и нечеткая логика – как основа интеллектуальных информационных систем и промышленных средств автоматизации.

Методы представления и обработки нечеткой информации в продукционных системах. Нечеткая и лингвистическая переменная.

Реализация вывода на основе нечетких множеств и нечетких отношений. Методы построения функции принадлежности. Операции и нечеткие отношения на нечетких множествах.

Структура модели нечетких вычислений при решении задач управления.

Нечеткие выводы. Алгоритм нечеткого вывода (общий случай).

Сети Петри. Основные понятия. Классические сети Петри. Условия возбуждения и срабатывания перехода.

Нечеткие сети Петри. Условия возбуждения и срабатывания перехода.

Методы принятия решений. Общая постановка задачи принятия решений.

Анализ вариантов принятия решений на основе нескольких критериев. Подходы к решению задач многокритериальной оптимизации.

12 Следующая ⇒