Разработка и исследование моделей и методов построения архитектуры и инструментальных средств для динамических интеллектуальных систем

Разработка и исследование моделей и методов построения архитектуры и инструментальных средств для динамических интеллектуальных систем

Автор: Виноградов, Андрей Николаевич

Шифр специальности: 05.13.17

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2001

Место защиты: Переславль-Залесский

Количество страниц: 150 с. ил

Артикул: 340667

Автор: Виноградов, Андрей Николаевич

Стоимость: 250 руб.

Разработка и исследование моделей и методов построения архитектуры и инструментальных средств для динамических интеллектуальных систем  Разработка и исследование моделей и методов построения архитектуры и инструментальных средств для динамических интеллектуальных систем 

1 Обзор существующих инструментальных средств для создания интеллектуальных систем
1.1.1. Бесплатные условно бесплатные системы.
1.1.1.1. Система I.
1.1.1.2. .
1.1.2. Коммерческие системы
1.1.2.1. Система 2
Л2. Система i,
1.1.2.3. Система X.
1.2. Обзор используемых способов представления знаний
1.2.1. Продукционные системы.
1.2.1.1. Правила.
1.2.1.2. Стратегии управления. .
1.2.1.3. Достоинства и недостатки.
1.2.2. Неод норо д н ые семанти ческие сети
1.2.2.1. Отношения с множествами упорядоченных пар в качестве
аргументов
1.2.2.2. Отношения на множестве событий с выделенными атрибутами
1.2.2.3. Функции на декартовых произведениях атрибутов и порожденпые
ими отношения.
1.2.2.4. Процедурная интерпретация.
1.2.2.5. Достоинства и недостатки
1.3. Обзор методов планирования
1.3.1. Основные определения
1.3.2. Планирование по состояниям.
1.3.2.1. Метод ветвей и границ.
1.3.2.2. Алгоритм кратчайших путей Мура.
1.3.2.3. Алгоритм Дейкстры
1.3.2.4. Алгоритм Дорана и Мичи поиска с низкой стоимостью
1.3.2.5. Алгоритм Харта. Нильсона и Рафаэля.
1.3.3. Планирование по задачам
1.3.3.1. Алгоритм Ченга и Слейгла.
1.3.3.2. Метод ключевых операторов.
1.3.3.3. Метод планирования общего решателя задач ОРЗ
1.3.4. Планирование с помощью логического вывода
1.3.4.1. Дедуктивный метод планирования системы 3
1.3.4.2. Метод продукций системы I.
1.3.4.3. Метод продукций, использующий макрооператоры
1.3.4.4. Метод иерархической системы продукций решателя I
1.3.4.5. Усовершенствованный метод планирования Ньюэлла и Саймона.
1.3.5. Комплексная схема нечеткого планирования
1.3.5.1. Схема ЗБпроблемы.
1.3.5.2. Схема РБпроблемы.
1.3.5.3. Импликата проблемы
Выводы.
Глава 2. Теоретические основы динамических систем, основанных на знаниях
2.1. Архитектура ДМЗ с изменяющейся целью
2.1.1. Основные определения
2.1.2. База правил системы
2.1.3. Множество правил целеуказания.
2.1.4. Множество правил выбора управления
2.1.5. Управляемость системы.
Выводы
Глава 3. Архитектура динамической интеллектуальной системы с изменяющейся целью
3.1. Архитектура Базы Знаний.
3.1.1. Определения. Уровень прототипов.
3.1.2. Уровень экземпляров.
3.1.3. Типы отношений
3.1.4. Типы правил.
3.1.5. Создание уровня экземпляров.
3.2. Архитектура системы.
3.2.1. Общая структура.
3.2.2. Блок АНАЛИЗА и УПРАВЛЕНИЯ.
3.2.3. Блок ВЫБОРА ПРАВИЛ
3.2.4. Блок ВЫПОЛНЕНИЯ ПРАВИЛ
3.2.5. Блок ЗАПИСИ В БАЗУ ЗНАНИЙ.
3.2.6. Блок ПЛАНИРОВАНИЯ.
3.3. Применимость параллельных вычислений
Выводы
Глава 4. Задача управления сложными движениями на примере стыковки активного космического корабля с орбитальной станцией
4.1. Модели процесса
4.1.1. Описание обшей модели.
4.1.2. Параметры модели активного корабля.
4.1.3. Параметры модели орбитальной станции
4.1.4. Параметры процесса стыковки.
4.1.5. Правила синхронного замыкания.
4.1.6. Правила перехода
4.2. Управление
4.2.1. Подцели и зоны управления.
4.2.2. Правила целеуказания
4.2.3. Правила управления
4.3. Результаты экспериментов
Выводы. .
Заключение .
Литература


В случае возникновения противоречий в базе знаний вследствие некорректных правил или фактов, система проверки знаний позволит выявить и устранить проблему. Система предназначена для создания действующих моделей предметных областей на языке исчисления предикатов первого порядка. Она включает в себя среду ручного исследования и приобретения знаний, машину вывода, методы машинного обучения для автоматического приобретения знаний и средство проверки знаний. Использование среды приобретения знаний позволяет быстро разработать модель предметной области в логических терминах фактов и правил. Механизм вывода может мгновенно выполнять вводимые вами правила для демонстрации их последствий и отвечать на запросы о текущих знаниях. Также, при помощи методов машинного обучения, система может автоматически выводить дополнительные правила на основе введнных фактов или формировать новые концепты. Коммерческие системы. Система 2. Разработчик . Объектноориентированная графическая среда создания интеллектуальных приложений для мониторинга, диагностики и управления событиями реального времени и моделируемыми средами. Другой продукт , i позволяет создавать приложения на базе нейронных сетей. С, и системами данных реального времени, включая реляционные базы данных и программируемые контроллеры. Система i. Разработчик i, I. Использован синтаксис от I i совместимый с I. Особенности системы включают механизмы вывода от данных к цели и от цели к данным, поддержку истинности, множественность целей, реляционное и объектноориентированно представление знаний, интеграцию с . Поддерживаемые платформы , i, V ix, IX. Система X. Разработчик .

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.208, запросов: 244