+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:1
На сумму: 499 руб.

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Разработка логических моделей и алгоритмов обучения

Разработка логических моделей и алгоритмов обучения
  • Автор:

    Гришкина, Мария Петровна

  • Шифр специальности:

    05.13.11

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2001

  • Место защиты:

    Москва

  • Количество страниц:

    150 с.

  • Стоимость:

    700 р.

    250 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы
"ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ОБУЧЕНИЯ. 1.1. КЛАССИФИКАЦИИ МОДЕЛЕЙ ОБУЧЕНИЯ


СОДЕРЖАНИЕ
СОДЕРЖАНИЕ

СПИСОК ГРАФИЧЕСКИХ МАТЕРИАЛОВ.


ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ОБУЧЕНИЯ.

СОСТОЯНИЕ. ПЕРСПЕКТИВЫ.

1.1. КЛАССИФИКАЦИИ МОДЕЛЕЙ ОБУЧЕНИЯ

1.2 . МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ

1.2.1. Семантические сети.

1.2.2 . Продукционные модели

1.2.3 . Фреймовые модели


1.2.4. Логические модели
1.3 . СТРАТЕГИИ ОБУЧЕНИЯ.
1.3.1. Стратегия обучения по инструкциям
1.3.2. Стратегия обучения, основанная на объяснении и анализе ситуаций
1.3.3 . Стратегия обучения по аналогии2Н
1.3.4. Стратегии обучения, основанные па индуктивном логическом выводе
Е4 . ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ.
ГЛАВА 2 . ИНДУКТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ.
2.1 . АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ ОБУЧЕНИЯ.
2.2 . ЛОГИЧЕСКАЕ ПРАВИЛА ИНДУКТИВНОГО ВЫВОДА.
2.3 . ЭМПИРИЧЕСКОЕ ОБУЧЕНИЕ СМЫСЛОВОМУ ЗНАЧЕНИЮ ПОНЯТИЯ НА I ГРИМЕРАХ
2.3.1. Подход на основе примеров
А . Поиск обобщений сперва в глубину
В . Поиск обобщений сперва в ширину
С . Алгоритм Митчелла. Двунаправленный поиск
. Эвристический поиск обобщений
2.3.2. Подход, основанный на уточняемых понятиях
2.4 . КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ.
2.4.1. Основной принцип.
2.4.2. Подход совокупной обработки
2.4.3 . Подход последовательной обработки.
2.5 . ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 2.
ГЛАВА 3 . АЛЬТЕРНАТИВНЫЕ МЕТОДЫ ОБУЧЕНИЯ.
3.1 . ЛОГИЧЕСКИЕ ПРАВИЛА ДЕДУКТИВНОГО ВЫВОДА
3.2 . ЛОГИЧЕСКИЕ ПРАВИЛА ВЫВОДА ПО АНАЛОГИИ
3.3 . ЛОГИЧЕСКИЕ ПРАВИЛА ДЕДУКТИВНОГО ВЫВОДА.
3.4 . АНАЛИТИЧЕСКОЕ ОБУЧЕНИЕ С ПОМОЩЬЮ ОБЪЯСНЕНИЙ
3.4.1. Основания метода.
3.4.2 . Обобщение с помощью объяснений
3.4.3 . Абдуктивное обучение
3.4.4 . Обучение по аналогии.
3.5 .ПЕРСПЕКТИВЫ
3.6 . ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 3
ГЛАВА 4 . ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОБУЧЕНИЯ
4.1 . СИСТЕМА ИНДУКТИВНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ЕШ
4.2 . МЕДИЦИНСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ
4.3 . ВЫВОДЫ К ГЛАВЕ 4.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


В этом случае задача обучения ставится как задача выявления и/или устано&тения причинно-следственных связей и в ней используется абдуктивный вывод. Извлекать можно не только сами причины, но и поясняющие тексты, что используется в системах, требующих построения протоколов в реальном времени. Абдуктивный вывод также позволяет генерировать возможные протоколы в отсутствии эксперта, порождая «обучающие» протоколы. Построенную модель аналитического обучения можно расширить и для случаев, когда ученик, особенно в начале обучения, сталкивается с понятиями и задачами, для исследования которых его знаний не достаточно. В этом случае обучаемый пытается установить аналогию с ситуациями или понятиями из других областей. При этом особое внимание уделяется установлению аналогий. Результат вывода по аналогии - правдоподобное объяснение должен быть оценен и по возможности пересмотрен и скорректирован. При обучении часто возникают ситуации, связанные с неполной информацией, например, когда знаний обучаемого недостаточно для того, чтобы построить объяснение и/или доказательство некоторого наблюдаемого факта. В этом используется абдуктивный вывод, который можно рассматривать как особый дедуктивный вывод, порождающий дополнения -вспомогательные дизъюнкты, из которых впоследствии может быть сформирован дизъюнкт дополнительных посылок, необходимых для успешного дедуктивного вывода. Такой подход позволяет использовать в качестве основы абдукгивной модели обучаемого аналитическую модель обучения на объясггегшях, а в качестве алгоритма - модифицированный метод резолюций. В четвертой главе рассмотрены две системы, реализующие разработанные стратегии обучения. Медицинская система LAPA, реализующая алгоритм аналитического обучения, решает задачу обучения по частным признакам возможности определения сгратегии проведения сложной хирургической операции -лаиараскопической холецислоэктомии (ЛХЭ). Экспртно-обу чающая система ETIS реализует алгоритмы индуктивного обучения и используется для классификации. Работ системы была протестирована на примере школьного курса неорганической химии. В заключении излагаются основные результаты диссергационной работы. В приложении приведены акты о внедрении систем ETIS и LAPA. Боголюбов Д. П., Гришкина М. П. Учебные интеллектуальные системы, основанные на логических моделях обучения. В кн. Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МГИЭМ. Тезисы докладов. М.~:МГИЭМ, г. Гришкина М. П. Система INDUCT как реализация индуктивной модели обучения. В кн. Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МГИЭМ. Тезисы докладов. М.-:МГИЭМ, г. Боголюбов Д. П., Гришкина М. П Разработка учебных интеллектуальных систем, основанных на логических моделях обучения. В кн. Новые информационные технологии». Тезисы докладов V Международной студенческой школы-семинара - М. МГИЭМ, г. Гришкина М. П Эмпирическое обучение по примерам. Система INDUCT. В кн. Новые информационные технологии». Тезисы докладов VМеждународной студенческой школы-семинара. М,~:МГИЭМ, г. Ашинянц Р. A., Боголюбов Д. П., Гришкина М. П. О некоторых методических основах построения интеллектуальных обучающих систем для подготовки космонавтов. Пилотируемые полеты в космос». Третья международная научно-практическая конференция. Москва, г. Гришкина М. П. Система ABDUCT как реализация модели обучения на объяснениях // В кн. Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МГИЭМ. Тезисы докладов. М.~~:МГИЭМ, г. Гришкина М. П. Обучение на примерах: концептуальная классификация // В кн. Электроника и информатика - XXI век ”. Третья Международная научно-техническая конференция. М.~~:МИЭТ, г. Гришкина М. П. Обучение на примерах: концептуальная классификация // В кн. Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МГИЭМ. Тезисы докладов. М.-:МГИЭМ, г. Ашинянц P. A., Гришкина М. П. Применение логических методов в обучении. В кн. Четвертой Международной Научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы информатики, экономики и права» , М - г.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 1.225, запросов: 982