Для заказа доставки работы
воспользуйтесь поиском на сайте http://www. /search. html
Министерство образования и науки, молодежи и спорта Украины
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
На правах рукописи
УДК 519.7:007.52; 519.711.3
КАМЕНЕВА ИРИНА ВИТАЛЬЕВНА
Підпис
МОДЕЛИ РЕЛЯЦИОННЫХ СЕТЕЙ МОЗГОПОДОБНЫХ СТРУКТУР И ИХ
ПРИМЕНЕНИЕ В ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ
05.13.23 – системы и средства искусственного интеллекта
Диссертация на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Научный руководитель
Шабанов-Кушнаренко
Юрий Петрович,
доктор технических наук,
профессор
Харьков – 2012
Цей примірник дисертації ідентичний
за змістом з іншими, що подані до
спеціалізованої вченої ради
Д 64.052.01
Вчений секретар
спеціалізованої вченої ради
Д 64.052.01 Є. І. Литвинова
2
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ .......................................................................................................... 5
РАЗДЕЛ 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ
ИССЛЕДОВАНИЯ ............................................................................................. 13
1.1. Анализ задач, решаемых в искусственном интеллекте................... 13
1.2. Исследование направлений искусственного интеллекта и их
применение в задачах искусственного интеллекта.......................................... 18
1.3. Анализ состояния разработок школы по
мозгоподобным структурам .............................................................................. 23
1.4. Исследование аппарата алгебры конечных предикатов и его
применение в моделировании интеллектуальных процессов.......................... 30
1.5. Постановка задач исследования....................................................... 36
Выводы по разделу ................................................................................... 38
РАЗДЕЛ 2. РАЗРАБОТКА ОБЩЕЙ МОДЕЛИ СЛОВОИЗМЕНЕНИЯ
ПРИЛАГАТЕЛЬНЫХ РУССКОГО ЯЗЫКА .................................................... 39
2.1. Анализ механизмов и построение принципов действия
реляционной логической сети ................................................................ 39
2.2. Исследование морфологических моделей русского языка............. 43
2.3. Анализ моделей склонения полных непритяжательных имен
прилагательных и потенциальных словоформ полных непритяжательных
имен прилагательных, представленных в звуковом виде русского языка..... 46
2.4. Разработка модели словоизменения кратких имен
прилагательных .................................................................................................. 51
2.5. Построение общей модели словоизменения прилагательных
русского языка .................................................................................................... 60
Выводы по разделу................................................................................... 69
РАЗДЕЛ 3. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА РАССЛОЕНИЯ КОНЕЧНОГО
ПРЕДИКАТА ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ФОРМАЛЬНОЙ МОДЕЛИ
3
СКЛОНЕНИЯ ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ СЛОВОФОРМ ПОЛНЫХ
НЕПРИТЯЖАТЕЛЬНЫХ ИМЕН ПРИЛАГАТЕЛЬНЫХ,
ПРЕДСТАВЛЕННЫХ В ЗУКОВОМ ВИДЕ ..................................................... 71
3.1. Применение метода расслоения конечного предиката для
моделирования языковых процессов................................................................ 71
3.2. Использование метода расслоения конечного предиката для
формальной звуковой модели реляционной логической сети......................... 76
3.3. Использование метода расслоения конечного предиката для
связи признаков слова с типом склонения........................................................ 78
3.4. Использование метода расслоения конечного предиката для
признаков контекста и образования словоформы.......................................... 85
Выводы по разделу................................................................................... 90
РАЗДЕЛ 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИ
Й И ИХ ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ.................................................... 92
4.1. Вербальная постановка задачи диагностирования заболеваний
опорно-двигательного аппарата ........................................................................ 93
4.2. Формальное представление задачи диагностирования
заболеваний опорно-двигательного аппарата с помощью аппарата АКП...... 97
4.3. Разработка модели реляционной логической сети
диагностирования заболеваний опорно-двигательного аппарата................. 100
4.4. Описание функциональности приложения vPoliklinike................ 106
4.5. Программная реализация общей модели словоизменения
прилагательных русского языка ...................................................................... 111
4.5.1 Проверка корректности работы общей модели
словоизменения прилагательных русского языка.......................................... 121
Выводы по разделу ................................................................................. 134
ВЫВОДЫ.......................................................................................................... 136
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ........................................ 138
окументы о внедрении результатов работы...................... 154
рограммная реализация модели диагностирования
4
заболеваний опорно-двигательного аппарата на примере заболевания
«Гонартроз» ...................................................................................................... 156
редставление формальных моделей заболеваний
опорно-двигательного аппарата ...................................................................... 164
5
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы. В современном обществе все большее внимание
уделяют усилению интеллектуальных возможностей людей, что неизбежно
приближает человечество к третьей научно-технической революции.
Современные компьютерные, информационные технологии и их разработки
уже сейчас выходят на новый уровень и полностью охватывают все сферы
деятельности человека. Не является исключением и направление
искусственного интеллекта, оно активно расширяется и показывает
значительные результаты исследований. Актуальной и важной задачей
является изучение естественного интеллекта как источника важных идей для
совершенствования искусственного интеллекта. В искусственном интеллекте
активно выдвигается направление «бионика интеллекта», главной
целенаправленной идеей которой является переход от живых систем к
искусственным. Создание мозгоподобных структур, которые
характеризуются широкой параллельной обработкой информации, – одна из
главенствующих проблем в области искусственного интеллекта.
Управляемые многими потоками данных и команд мозгоподобные структуры
с параллельными процессами представляют высший уровень развития
архитектур ЭВМ.
Идея мозгоподобных структур была выдвинута академиком
в 1957 г. Они формально описывают механизмы и функции
человеческого интеллекта, что позволяет использовать природные
закономерности с целью совершенствования компьютерной техники и
технологий. Именно мозгоподобные структуры позволяют изучить
закономерности работы мозга человека, что помогает усилить его
интеллектуальные возможности. Речь идет не об идентичном
воспроизведении функций мозга, в котором эффективно распараллеливаются
далеко не все операции, а о новом способе параллельных вычислений, где
данные обрабатываются одновременно по всей памяти с максимально
6
возможной степенью распараллеливания всех операций. Значительные
результаты в развитии основных положений, лежащих в основе создания
мозгоподобных структур, внесли ученые , ,
, oв-Кушнарeнкo, ,
E. П. Путятин, ,
Р. Шенк, , Т. Шибата, А.
Бандиопадхайя.
Описание естественного языка и мышления человека осуществляется с
помощью отношений. Отношения, в свою очередь, описывают любые
объекты, поскольку известно, что все в мире взаимосвязано и описывается
отношениями. Понятие отношения лежит в основе определения понятия
мозгоподобной структуры, а для ее построения предложена алгебра
конечных предикатов – математический аппарат, который позволяет
описывать в формульном виде отношения и действия над ними. Алгебра
конечных предикатов является универсальным математическим аппаратом.
Описывая формально различные механизмы естественного языка, их
можно со временем воспроизвести средствами вычислительной техники, что
позволяет повысить уровень поиска решений еще одного класса задач
искусственного интеллекта.
Средством формального описания формульного представления
отношений является логическая реляционная сеть, которая позволяет
построить модели разнообразных объектов различной природы и приводит к
искусственному воспроизведению их поведения. Описание моделей каких-либо объектов приводит к искусственному воспроизведению их поведения
реляционной сетью, как эффективного средства формального представления
информации. Сопоставляя логическую реляционную сеть с биологическими
нейронными сетями мозга человека, можно заметить их схожесть.
Логические реляционные сети могут решать задачи с буквенными и
числовыми уравнениями алгебры интеллекта, представляя решения в виде
многополюсника.
7
С помощью логических реляционных сетей успешно реализовано
поведение и визуальное представление некоторых отдельных частей речи
естественного языка, а именно глаголов, существительных и прилагательных
русского языка.
Актуальность диссертационной работы заключается в перспективности
развития и повышения качества формализации интеллектуальной
деятельности человека, базирующейся на аппарате алгебры конечных
предикатов, где разработка методов и моделей синтеза, анализа и
нормализации реляционных логических сетей мозгоподобных структур
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 |
