По теме: Операции с нечеткими множествами. Нечеткие числа
Вопросы
Для подготовки к экзамену по дисциплине «Системы искусственного
Интеллекта»
А) Теоретические
1. Основные термины и определения искусственного интеллекта.
2. История развития систем ИИ.
3. Направления развития искусственного интеллекта. Особенности интеллектуальных систем.
4. Основные направления развития и применения интеллектуальных систем. Классификация интеллектуальных систем.
5. Нечеткое множество: основные классификационные признаки способа формализации нечеткости; основные термины и определения; примеры записи нечеткого множества.
6. Операции над нечеткими множествами. Определения теории нечетких множеств (множество 
-уровня, нечеткая переменная, лингвистическая переменная).
7. Построение функции принадлежности: методы построения функций принадлежности; примеры наиболее известных функций принадлежности и их графики.
8. Нечеткие числа: определение нечеткого числа; свойства нечетких чисел; выражения для проведения операций с нечеткими числами (L-R)-типа.
9. Нечеткая и лингвистическая переменные: определения нечеткой переменной и лингвистической переменной; определения синтаксически зависимой и независимой лингвистических переменных.
10. Нечеткие отношения: определение нечеткого отношения; основные свойства нечетких отношений.
11. Нечеткая логика: наиболее важные операции нечеткой логики; порядок представления четкой информации в экспертной; классификация систем высказываний.
|
|
|
12. Нечеткие выводы: определение нечеткого вывода и системы высказываний для нечеткой информации; определение нечеткого отношения; нечеткая импликация; композиционное правило нечеткого вывода.
13. Автоматизация обработки информации с использованием нечетких систем. Виды условных предложений при нечетком условном выводе. Эффективность систем нечеткой логики. Общая схема обработки нечеткой информации.
14. Системы, основанные на знаниях. Данные и знания. База данных и база знаний. Классификация знаний.
15. Модели представления знаний: особенности моделей представления знаний; структура представления знаний в интеллектуальных системах; классификация логико-лингвистических моделей и их краткая характеристика.
16. Экспертные системы: определение экспертной системы; предметные области; классификация задач в зависимости от вида знаний; особенности экспертных систем.
17. Экспертные системы: назначение и области применения экспертных систем; обобщенная схема экспертной системы.
18. Методология разработки экспертных систем: стадии существования (разработки) экспертных систем; требования к разработке и к использованию экспертных систем.
|
|
|
19. Экспертные системы: технологии разработки ЭС, схема этапов разработки ЭС; основные методы инженерии знаний.
20. Основные области внедрения ЭС в промышленность. Примеры экспертных систем.
21. Трудности в разработке экспертных систем и пути их преодоления: глобальных и локальные трудности; пути преодоления трудностей, возникающих при разработке экспертных систем; пути устранения трудностей, возникающих при создании гибридных систем.
22. Назначение, классификация роботов. Обобщенная схема системы управления интеллектуального робота.
23. Примеры роботов и робототехнических систем.
24. Краткая характеристика проблем технической реализации роботов. Ранжировка проблем технической реализации роботов.
25. Адаптивные промышленные роботы: адаптация и обучение в робототехнике; основные процедуры, подлежащие моделированию для автоматизации сенсомоторных и интеллектуальных операций человека.
26. Классификация адаптивных систем управления промышленными роботами. Примеры адаптивных систем управления роботами.
27. Проблемы в создании промышленных роботов. Классификация адаптивных систем управления промышленными роботами.
|
|
|
28. Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии: общая характеристика направления; нейронные сети и нейрокомпьютеры; парадигма нейрокомпъютинга; структура работ в области нейрокибернетики.
29. Нейропакеты. Примеры нейропакетов. Критерии эффективности нейропакетов.
30. Нейронные сети. Персептрон и этапы его развития.
31. Нейронные сети. Многослойный персептрон и алгоритм обратного распространения ошибки.
32. Нейронные сети. Виды активационных функций.
33. Метод анализа иерархий. Основные положения.
34. Методика решения задач на основе метода анализа иерархий
35. Этапы решения задач на основе метода анализа иерархий.
36. Особенности и назначение системы MATLAB.
37. Простые вычисления в MATLAB.
38. Графический интерфейс пользователя MATLAB.
39. Основные объекты MATLAB: понятие о математическом выражении, операторы и функции.
40. Построение графиков в MATLAB.
41.MATLAB и системы фаззи-регулирования. Примеры систем фаззи-регулирования. Порядок синтеза систем фаззи-регулирования.
42. Общие сведения о Fuzzy Logic Toolbox. Построение систем с использованием Fuzzy Logic Toolbox.
43. Назначение и возможности пакета Fuzzy Logic Toolbox.
44. Графический интерфейс Fuzzy Logic Toolbox.
45. Нейрон персептрона. Простой нейрон.
|
|
|
46. Нейрон персептрона. Нейрон с векторным входом.
47. Функции активации нейронной сети.
48. Персептрон: архитектура сети, моделирование персептрона средствами MATLAB.
49. Линейные сети. Архитектура линейной сети. Модель нейрона.
50. Обучение линейной сети. Процедура настройки посредством прямого расчета.
51. Обучение линейной сети. Обучающее правило наименьших квадратов
52. Работа с нейронной сетью в командном режиме средствами MATLAB.
53. Использование GUI-интерфейса пакета нейронных сетей: создание и обучение нейронной сети, работа с созданной сетью.
54. Моделирование нейронных сетей при помощи Simulink.
55. Нечеткая сеть TSK MATLAB.
56. Гибридная сеть как адаптивная система нейро-нечеткого вывода в MATLAB.
57. Моделирование и реализация нейро-нечеткой сети в среде МАТLАВ: описание ANFIS-редактора MATLAB.
58. Моделирование и реализация нейро-нечеткой сети в среде МАТLАВ: синтез нейро-нечеткой сети в среде МАТLАВ.
Б) Практические задания
По теме: Операции с нечеткими множествами. Нечеткие числа
1. Провести операции над нечеткими множествами.
2. Решить задачу с нечеткими числами.
Исходные данные выдает преподаватель.
Дата добавления: 2018-06-01; просмотров: 309; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!