Группа | Учебная литература |
---|---|
Область науки | Технические науки |
Название на русском языке | Intelektuālās sistēmas un tehnoloăijas (ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ) |
Авторы на русском языке | Москвин Г.А. |
Название на английском языке | Intelligent systems and technologies |
Авторы на английском языке | Moskvin G.A. |
Вид издания на русском языке | Учебно-методическое пособие |
Издательство на русском языке | Jelgava: LLU, 2008. – 136 с. |
Учебно-методическое пособие «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ» предназначено для студентов магистратуры инженерных специальностей технического факультета.
Учебно-методическое пособие разработано и издано в рамках плана модернизации учебной программы инженерных наук университета, которую финансировал Евросоюз. В работе проанализированы и обобщены основы построения современных интеллектуальных систем и технологий, их актуальность, структура, дается оценка состояния и возможности дальнейшего развития. Приведены примеры интеллектуальных технологий, рассмотрены интеллектуальные модели управления и практические примеры применения и принцип системного мышления и анализа, основы теории системного управления (Charles West Churchman).
На основе системного анализа современного состояния технологий представлена структурная парадигма управления и создана соответствующая база знаний. В книге отражены некоторые актуальные теоретические, методологические и практические аспекты развития автоматизированных технологий, которые позволяют более полно ознакомиться с возможностями и принципами построения и развития автоматизированных систем, устройств и технологий. Рассмотрены структурно-функциональные схемы, методы проектирования и расчета, предложены принципы и методология моделирования и оптимизации. Рассмотрены основы экспертных систем и систем искусственного интеллекта, искусственные нейронные сети, обучающие алгоритмы, модели построения парадигмы когнитивных знаний, методология изучения искусственного интеллекта, механики, электроники, кибернетики, нейронная методология. Обсуждается искусственный интеллект и проблемы психологии, основные элeмeнты систем ИИ, принципы построения систем ИИ. Даются основы теории распознавания образов в системах ИИ, вводится новое понятие «метрического образа». Обучение распознаванию образов с помощью «лиц Чернова». В книге рассматриваются афферентные системы управления. Уточнены понятия современных автоматизированных, автоматических, экспертных систем и систем искусственного интеллекта. Выделены интеллектуальные агенты, рассмотрен принцип «черного ящика» Эшби (W.R. Eshby). Проведен анализ современных интеллектуальных измерительных приборов и сенсоров. Предложена новая концепция искусственного «носа» и «языка». Рассмотрены методы управления бионических систем в условиях неопределенности. Приведены основы теории хаоса и антихаоса. Представлены основы фази логики (fuzzy logic) и генетических алгоритмов, приведены практические примеры. Предложены основы нанотехнологии и нанороботики. На примерах рассматривается система визуализации и мониторинга (HMI / SCADA).
Содержание курса. Характеристика (ИСТ). Роль, значение, место, актуальность, содержание, классификация, цели и задачи, определения (ИСТ). Принцип системного мышления и анализа. Основы теории системного управления (Charles West Churchman), Интеллектуализация производственных и технологических процессов. Принципы построения ИСТ. Глоссарий. Парадигма ИСТ. Особенности построения (ИСТ) в сельском хозяйстве. Методологические аспекты построения ИСТ. Определение интеллекта. Искусственный и естественный интеллект. Принцип афферентной разумности. Вычислительный интеллект. Методы анализа ИСТ. Жизненный цикл ИСТ. Интеллектуальные измерительные системы. Интеллектуальные сенсоры. Интеллектуальная сенсорная органолептика. Имитация органов чувств человека. Искусственный нос и язык. Е- технологии контроля соответствия с.х. продукции. Принцип моделирования метрических и фрактальных образов для (ИСТ). Базы данных. Сущность информации и знания в (ИСТ). Формы интерпретации знаний в (ИСТ). Когнитивные модели знаний. Системы поддержки принятия решений. Системы управления биологическими системами. Хаос и антихаос. Гармония, организация и самоорганизация в (ИСТ). Афферентные системы управления. Уточнение понятий современных автоматизированных, автоматических, экспертных систем и систем искусственного интеллекта. Интеллектуальные агенты. Принцип «черного ящика» Эшби (W.R. Eshby). Нанотехнологии. Принципы моделирования нанотехнологий. Возможности и применение нанотехнологий. Нанороботы. Функциональные схемы управления. Графическое обозначение элементов функциональных схем. Примеры применения (ИСТ). в с.х., в промышленности и в энергетике. Основные понятия искусственного интеллекта. Основные области исследования ИИ. Актуальные задачи ИИ. Философско-методологические проблемы создания ИИ. Развитие систем ИИ. Методология изучения искусственного интеллекта. Методология механики. Методология электроники. Методология кибернетики. Нейронная методология. Искусственный интеллект и проблемы психологии. Oсновные элeмeнты систем ИИ. Принципы построения систем ИИ. Распознавание образов в системах ИИ. Системы распознавания образов. Понятие метрического образа. Обучение распознаванию образов. Лица Чернова. Примеры применения. Геометрические и структурные модели образов. Обучение, самообучение, адаптация. Перцептроны. Нейронные сети. История исследований в области нейронных сетей. Модель нейронной сети с обратным распространением ошибки (back propagation method). Классификация нейроподобных структур по уровню абстракции. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга. Оценка алгоритмов обратного преобразования и распространения. Машинная эволюция. Эволюционные алгоритмы. Генетические алгоритмы. Вычислительный интеллект и моделирование. Кластерный анализ. Принцип нечеткой логики (fuzzy logic). SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition). Примеры применения. Визуализация и мониторинг (ИСТ): HMI / SCADA/ TRACE MODE 6.