Используя контрольный пример: 

; покажите, как работает механизм вывода с помощью метода Ван-Хао и с помощью таблицы истинности. Придумать два контрольных примера с операциями из таблицы 1.


Используя контрольный пример: 

; покажите, как работает механизм вывода с помощью метода Ван-Хао и с помощью таблицы истинности. Придумать два контрольных примера с операциями из таблицы 1.

Используя контрольный пример: 

; покажите, как работает механизм вывода с помощью метода Ван-Хао и с помощью таблицы истинности. Придумать два контрольных примера с операциями из таблицы 1.

Используя контрольный пример: 

; покажите, как работает механизм вывода с помощью метода Ван-Хао и с помощью таблицы истинности. Придумать два контрольных примера с операциями из таблицы 1.

Используя контрольный пример: 

; покажите, как работает механизм вывода с помощью метода Ван-Хао и с помощью таблицы истинности. Придумать два контрольных примера с операциями из таблицы 1.

Используя контрольный пример: 

; покажите, как работает механизм вывода с помощью метода Ван-Хао и с помощью таблицы истинности. Придумать два контрольных примера с операциями из таблицы 1.

Используя контрольный пример: 

; покажите, как работает механизм вывода с помощью метода Ван-Хао и с помощью таблицы истинности. Придумать два контрольных примера с операциями из таблицы 1.

Вариант

Задание

1,5

? (исключающее или)

2,6

> (импликация)

3,7

v (стрелка Пирса)

4

| (штрих Шеффера)

1. Дополнительные поддерживаемые операции

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Контрольные вопросы.

Дать определение правилу вывода. Дать определение формальной системе. Перечислить операции метода Ван-Хао. Преимущества метода Ван-Хао. Какие подходы могут быть использованы для реализации метода Ван-Хао на ЭВМ? Какой из подходов лучше или хуже и почему? В каких системах искусственного интеллекта используется метод Ван-Хао? Какой поиск лучше использовать при выводе с помощью метода Ван-Хао в глубину или в ширину и почему?

Список литературы:

скусственный интеллект. Методы поиска решений: Пер. с англ. – М.: Мир, 1973 г. Слейгл Дж. Искусственный интеллект. Подход на основе эвристического программирования: Пер. с англ. – М.: Мир, 1973 г. Люггер, Джордж, Ф. Л83 Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. – 864.: ил. Парал. Тит. Англ. Рассел, Стюарт, Норвиг, Питер. Р24 Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2007. – 1408 с.: ил. – Парал. Тит. Англ.

Лабораторная работа №3. Реализация ассоциативной модели индуктивного обобщения (6часов).

Цель работы: Изучить ассоциативную модель индуктивного обобщения и реализовать её программно путем выращивания коннекторов.

Порядок выполнения работы.

Ознакомится с методическими указаниями. Реализуйте программу механизма ассоциативного обобщения в два этапа. Подготовьте отчет о проделанной работе.

Содержание отчета.

Задание согласно варианту. Текст программы (с необходимыми комментариями). Результаты работы программы (распечатка с комментариями).

Варианты заданий.

Варианты отличаются содержимым строк, столбцов, а также размерностью характеристической таблицы и задаются преподавателем персонифицировано.

1. Коннекторы выращиваются

Вариант 1

Задание

1

Рекурсивно

2

Путем обработки списков

Распаковка коннекторов осуществляется

Вариант 1

Задание

1

Последовательно

2

С использованием процедур обратного пробега

  Контрольные вопросы.

К какому классу принадлежит и для каких целей используется модель индуктивного обобщения? В чем суть поиска ассоциаций? Достоинства и недостатки метода ассоциативного обобщения путем выращивания коннекторов. Каким образом можно выполнить валидацию найденных эмпирических закономерностей?

Список литературы:

скусственный интеллект. Методы поиска решений: Пер. с англ. – М.: Мир, 1973 г. Слейгл Дж. Искусственный интеллект. Подход на основе эвристического программирования: Пер. с англ. – М.: Мир, 1973 г. Люггер, Джордж, Ф. Л83 Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. – 864.: ил. Парал. Тит. Англ. Рассел, Стюарт, Норвиг, Питер. Р24 Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2007. – 1408 с.: ил. – Парал. Тит. Англ.

Лабораторная работа №4. Реализация формализма представления знаний с помощью функциональных семантических сетей (6часов).

Цель работы

Знакомство с классом семантических сетей, являющихся мощными представителями вычислительных моделей в ИИ.

Порядок выполнения работы

Разработать базу знаний. Найти минимально замкнутую систему отношений (МЗСО). Разработать механизм ориентированного графа решения (ОРГ) – ответа на потенциальный запрос. Реализовать схему синтеза программных модулей на ОРГ. Выбрать тип алгоритма:

Погдруппа

Задание

1

Рекурсивный

2

Итеративный
Поместить в отчет алгоритмы выполнения п. п. 2,3 и 4. Подготовить отчет и привести программный код в исполнение.

Варианты индивидуальных заданий

Варианты

Предметная область

1

2

3

4

5

6

Трапеция

Параллелепипед

Ромб

Квадрат с вписанной окружностью

Параллелограмм

Конус

Список литературы:

скусственный интеллект. Методы поиска решений: Пер. с англ. – М.: Мир, 1973 г. Слейгл Дж. Искусственный интеллект. Подход на основе эвристического программирования: Пер. с англ. – М.: Мир, 1973 г. Люггер, Джордж, Ф. Л83 Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. – 864.: ил. Парал. Тит. Англ. Рассел, Стюарт, Норвиг, Питер. Р24 Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2007. – 1408 с.: ил. – Парал. Тит. Англ.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Дальневосточный федеральный университет»

(ДВФУ)

Школа естественных наук ДВФУ

МАТЕРИАЛЫ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ

по дисциплине «Системы искусственного интеллекта»

230102.65 – Автоматизированные системы обработки информации и управления


г. Владивосток

2012

Самостоятельная работа студентов направлена на:

    работу с конспектом лекций; работу с основной и дополнительной литературой; работу над рефератом по заданной теме; подготовку к итоговой аттестации по дисциплине.

Самостоятельная работа студентов предполагает:

    подготовку к лекциям; выполнение рефератов; подготовку к письменным работам (тестам либо контрольным работам); подготовку к экзамену.

Самостоятельная работа студентов по подготовке к лабораторным работам, оформлению отчетов и защите лабораторных работ включает в себя:

    проработку и анализ теоретического материала, тестирование, описание проделанной работы с приложением электронных отчетов (тексты, таблицы, схемы, диаграммы, программы, результаты вычислений), самоконтроль знаний с помощью нижеприведенных контрольных вопросов и заданий.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Дальневосточный федеральный университет»

(ДВФУ)

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5