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.

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.