+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

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

Информационная технология построения экспертной системы на основе нейросетевой модели и с распределенным вводом данных

Информационная технология построения экспертной системы на основе нейросетевой модели и с распределенным вводом данных
  • Автор:

    Неудахин, Александр Викторович

  • Шифр специальности:

    05.25.05

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2009

  • Место защиты:

    Тамбов

  • Количество страниц:

    175 с. : ил.

  • 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
"1.1 Области применения экспертных систем и основные достижения 1.2 Структура и принципы функционирования традиционных


СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 АНАЛИЗ ИНДУСТРИИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦЕЛИ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Области применения экспертных систем и основные достижения

1.2 Структура и принципы функционирования традиционных

эксперт ых систем.

1.3 Технология разработки и условия применения экспертных систем

1.4 Обзор существующих средств программной реализации экспертных систем

1.4.1 Инструментальных средства для реализации экспертных систем


и их типы

1.4.2 Экспертные системы с вебинтерфейсом.


1.4.3 Сравнение современных способов представления знаний и механизмов принятия решений в экспертных системах
Определение цели и постановка задач исследования.
2 РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПОСТРОЕНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ ПЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ И С РАСПРЕДЕЛЕННЫМ
ВВОДОМ ДАННЫХ
2.1 Основы реализации иейросетевых и вебориентированных ЭС
2.1.1 Основы аппарата искусственных нейронных сетей.
2.1.2 Нейросетевые экспертные системы, структура и технология разработки
2.1.3 Основы посфоения и функционирования вебориентированных экспертных систем.
2.2 Разработка информационной технологии построения экспертной системы на основе нейросетевой модели и с распределенным
вводом данных.
2.3 Оценка функциональных преимуществ разработанной технологии.
2.4 Особенности предметных областей и задач, определяющих возможность применения разработанной технологии.
Выводы
3 ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПОСТРОЕНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ.
ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ.
3.1. Разработка программного комплекса, являющегося практической реализацией предложенной информационной технологии
3.1.1 Информационная подсистема.
3.1.2 Интеллектуальная подсистема.
3.1.3 Общий механизм работы программного комплекса
3.2. Апробация программного комплекса
3.2.1 Медицинская экспертная система
3.2.2 Экспертные системы для социологических исследований
Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


Трудноформализуемые задачи могут возникать в различных сферах деятельности. Существуют экспертные системы по военному делу, геологии, инженерному делу, информатике, космической технике, математике, медицине, метеорологии, промышленности, сельскому хозяйству, управлению, физике, химии, электронике, юриспруденции и т. И только то, что ЭС остаются весьма сложными, дорогими, а главное, узкоспециализированными программами, сдерживает их еще более широкое распространение. Практика показывает [1, , , , и др. Наиболее очевидные преимущества ЭС — это избавление от рутинной работы, экономия времени и анализ всей доступной информации. Но существуют и другие: накопление опыта экспертов (систему можно наращивать знаниями многих специалистов); применение в обучении экспертов (появляется возможность ознакомиться с методами работы эксперта на основе базы знаний). При добавлении в ЭС способности к обучению, получается система, которая не просто дает правильные ответы, исходя из отрывочных и противоречивых фактов, но и учится на собственных ошибках, что дает ей возможность «расти над собой», набираться опыта, и, возможно, вылавливать новые закономерности []. Главный недостаток ЭС - это невозможность пользоваться невербальной информацией, которую получает эксперт. Однако вполне реально, например, типировать людей по рассказам о них, по биографии, или литературных героев. В этом случае информация лишена невербальной компоненты, но приводит к ответу. На основе рассмотренных научных работ [, , , , 4] и существующих примеров реализации область применения ЭС наиболее широко можно классифицировать по типу решаемых задач: диагностика, прогнозирование, планирование, проектирование, интерпретация, контроль и управление, обучение. Диагностика. ЭС выполняют диагностирование, используя описания ситуаций, характеристики поведения или знания о конструкции компонентов, чтобы установить вероятные причины неправильно функционирующей диагностируемой системы. Примерами служат определение причин заболевания по симптомам, наблюдаемым у пациентов; локализация неисправностей в электронных схемах и определение неисправных компонентов в системе охлаждения ядерных реакторов. Диагностические системы часто являются консультантами, которые не только ставят диагноз, но и помогают в отладке. Медицина представляется вполне естественной областью для диагностирования, и действительно, в медицинской области было разработано больше диагностических систем (MYCIN, DENDRAL, НЕФРЭКС, PUFF и т. Однако в настоящее время многие диагностические системы разрабатывают для приложений к инженерному делу и компьютерным системам. Прогнозирование. ЭС, осуществляющие прогноз, определяют вероятные последствия заданных ситуаций. Примерами служат прогноз ущерба урожаю от некоторого вида вредных насекомых, оценивание спроса на нефть на мировом рынке, прогнозирование места возникновения следующего вооруженного конфликта на основании данных разведки. Системы прогнозирования иногда используют имитационное моделирование, т. Возможные ситуации вместе со знаниями о процессах, порождающих эти ситуации, образуют предпосылки для прогноза. Специалисты по искусственному интеллекту пока что разработали сравнительно мало прогнозирующих систем, возможно потому, что очень трудно взаимодействовать с имитационными моделями и создавать их. Планирование. Экспертные системы, занятые планированием, проектируют действия; они определяют полную последовательность действий, прежде чем начнется их выполнение. Примерами могут служить создание плана применения последовательности химических реакций к группам атомов с целью синтеза сложных органических соединений или создание плана воздушного боя с целью нейтрализации определенного фактора боеспособности врага. Например, Дамасская фирма Informat впервые в торговой практике предоставляет в распоряжении покупателей рабочих станций, установленных в холле своего офиса, на которых проводятся бесплатные -минутиые консультации с целью помочь покупателям выбрать компьютер, в наибольшей степени отвечающий их потребностям и бюджету.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 1.449, запросов: 966