Программа дисциплины “ представление знаний в информационных системах” Индекс дисциплины по учебному плану icon

Программа дисциплины “ представление знаний в информационных системах” Индекс дисциплины по учебному плану


Смотрите также:
Рабочая программа демография региона наименование дисциплины по учебному плану Код дисциплины по...
Рабочая программа дисциплины «офисное программирование» Индекс дисциплины по учебному плану...
Рабочая программа культура региона наименование дисциплины по учебному плану Код дисциплины по...
Программа дисциплины опд. Ф...
Рабочая программа дисциплины «Представление знаний в информационных системах» для специальности:...
Рабочая программа математика наименование дисциплины по учебному плану Код дисциплины по...
Рабочая программа учебной дисциплины «Представление знаний в информационных системах»...
Программа учебной дисциплины водные ресурсы индекс по учебному плану...
Учебно-методический комплекс дисциплины администрирование в информационных системах (код и...
Программа дисциплины " Информатика " Индекс дисциплины по учебному плану ен. Ф...
Программа дисциплины “Системный анализ” Индекс дисциплины по учебному плану дс...
Программа дисциплины «Информатика» Индекс дисциплины по учебному плану ен ф...



Загрузка...
скачать
`

Министерство образования и науки Российской Федерации

Самарский государственный архитектурно-строительный университет


Факультет информационных систем и технологий


Утверждаю

Декан факультета ИСТ




_____________ (Пиявский С.А.)



Программа дисциплины


^ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ”


Индекс дисциплины по учебному плану _____


Направление 230200 Информационные системы


Специальность 230201 Информационные системы и технологии


^

Форма обучения очная


Всего часов на дисциплину: 68

в том числе

аудиторных часов - 34

самостоятельная работа студента час. 34

Форма итогового контроля - экзамен

Курс(ы) обучения 3

Семестр(ы) обучения 6


Составил:

_______________ (Д. С. Будаев)


Рассмотрена и одобрена на заседании кафедры ПМ и ВТ

от “ ” ____________2006 г., протокол № ____________

Зав. кафедрой ПМ и ВТ ________________(С. А. Пиявский)


Рассмотрена и одобрена на заседании методической комиссии

по спец. № 230201

от “ ” ____________2006 г., протокол № ____________

Председатель методической комиссии _______________(С.А. Пиявский)


Самара 2006 г.


^ 1. Цель и задачи дисциплины


Целью дисциплины “Представление знаний в информационных системах” является изучение теоретических основ представления и обработки знаний в информационных системах, а также получение студентами практических навыков проектирования систем, основанных на знаниях.


^ 2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины


В результате изучения дисциплины студенты должны:

- ознакомиться с основными понятиями инженерии знаний;

- иметь представление о структуре, характеристиках и разновидностях систем, основанных на знаниях;

- изучить базовые модели представления знаний в информационных системах и уметь их анализировать;

- рассмотреть архитектуру баз знаний и различные подходы к их организации;

- рассмотреть основы технологии приобретения знаний;

- изучить методы обработки знаний в прикладных системах, основные алгоритмы и стратегии логического вывода;

- ознакомиться с инструментальными средствами построения систем, основанных на знаниях, разработать собственную экспертную систему;

- получить навыки разработки баз знаний для различных моделей экспертных систем


^ 3. Объем дисциплины и виды учебной работы


Вид учебной работы

Всего часов

6 семестр


Общая трудоемкость дисциплины

68

68

Аудиторные занятия

34

34

Лекции

17

17

Практические занятия (ПЗ)

-

-

Семинары (С)

-

-

Лабораторные работы (ЛР)

17

17

и (или) другие виды аудиторных занятий

-

-

Самостоятельная работа

34

34

Курсовой проект (работа)

-

-

Расчетно-графические работы

-

-

Реферат и (или) другие виды самостоятельной работы

-

-

Вид итогового контроля (зачет, экзамен)

экзамен

экзамен



4. Содержание дисциплины

4.1. Разделы дисциплины и виды занятий




п/п

Раздел дисциплины
Лекции
Лаб. Работы

1

Основные понятия инженерии знаний

2

3

2

Логическая модель представления знаний

2

2

3

Фреймовая модель представления знаний

2

2

4

Сетевые модели представления знаний

2

2

5

Продукционные модели представления знаний

2

2

7

Методы обработки знаний.

2

2

8

Технология приобретения знаний.

2

2

10

Системы, основанные на знаниях

3

2




Всего

17

17



4.2. Содержание разделов дисциплины


1. Основные понятия инженерии знаний.

Общие сведения о знаниях. Классификация знаний. Характеристики знаний и отличия знаний от данных. Модели представления знаний и их типы. Декларативные и процедуральные модели представления знаний.


^ 2. Логическая модель представления знаний.

Основные понятия логики высказываний и логики предикатов. Представление знаний о предметной области в виде предикатных формул. Преобразование предикатных формул. Исчисление предикатов первого порядка, основные аксиомы и правила логического вывода исчисления предикатов. Аксиоматический подход к организации логического вывода. Метод резолюции и использование резолюционного вывода в исчислении предикатов. Логическое программирование. Достоинства и недостатки логических моделей представления знаний, их использование в информационных системах.


^ 3. Фреймовая модель представления знаний.

Понятие фрейма, его структура, классификация фреймов. Структура слота, его основные элементы. Типы значений слотов. Виды присоединенных процедур и принципы их функционирования.

Принципы организации фреймовых систем. Виды отношений между фреймами. Наследование атрибутов в фреймовых системах. Основные стратегии логического вывода в фреймовых системах. Достоинства и недостатки фреймовых моделей представления знаний, области их применения.


^ 4. Сетевые модели представления знаний.

Семантические сети, их классификация и принципы построения. Типы объектов и отношений в семантических сетях. Основные операции над семантическими сетями. Агрегация и обобщение.

Управление выводом в сетевых моделях. Запрос семантической сети. Наследование атрибутов в семантических сетях. Использование семантических сетей в естественно-языковых системах. Достоинства и недостатки сетевых моделей представления знаний.


^ 5. Продукционные модели представления знаний.

Понятие продукции. Структура продукции. Продукционные правила, их типы и основные структуры. Построение графов продукций, их виды.

Продукционные системы, их структура, основные принципы организации и функционирования. Стратегии разрешения конфликтов в продукционных системах.

Применение продукционных моделей при представлении знаний в интеллектуальных информационных системах.


^ 6. Методы обработки знаний

Основные стратегии обработки знаний. Прямая и обратная цепочки рассуждений, способы их реализации.

Методы поиска решений в пространстве состояний. Графовые и гиперграфовые модели. И-ИЛИ графы. Деревья. Поиск в глубину и в ширину. Поиск с возвратом . Поиск на основе стоимости дуг, эвристический поиск.


^ 7. Технология приобретения знаний.

Методы выявления и структурирования знаний для интеллектуальных систем. Основные функции инженера по знаниям.


^ 8. Системы, основанные на знаниях

Классы прикладных систем, основанных на знаниях, и задачи, решаемые ими. Экспертные системы: классификация, назначение, особенности, принципы функционирования и построения. Основные подходы к организации баз знаний интеллектуальных систем.


^ 5. Лабораторный практикум





Наименование лабораторных работ

Количество часов

Основное содержание

1

Навыки программирования для создания ЭС

3

Выявление начального уровня подготовленности к программированию на основе реализации программы преобразования текстовой информации по индивидуальным заданиям

2

ЭС с прямым поиском

8

Создание экспертной системы по индивидуальным заданиям и реализация алгоритма прямого поиска на ее основе. Программная реализация. Отчет

3

ЭС с обратным поиском

6

Создание экспертной системы по индивидуальным заданиям и реализация алгоритма обратного поиска на ее основе. Программная реализация. Отчет



6. Учебно-методическое обеспечение дисциплины

6.1. Рекомендуемая литература


а) основная литература:

  1. Джексон П., Введение в экспертные системы, Издательство: Вильямс, 2001, 624 с.

  2. Моисеев В.Б.Представление знаний в интеллектуальных системах, Информатика и образование, 2003, 91 с.

  3. Коробова И.Л. Методы представления знаний. Методические указания. - Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2003. - 24 с.

  4. Е.М. Бениаминов. Алгебраические методы в теории баз данных и представлении знаний. М.: Научный мир, 2003, 184с.

  5. Статические и динамические экспертные системы/ Попов Э.В. М: Финансы и статистика, 1996

  6. Гаврилова Т.А. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992.


б) дополнительная литература:

  1. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф.Базы знаний интеллектуальных систем СПб:, Питер, 2000 г. - 384 с.2.

  2. Маковский В.А.Базы знаний. М.: Радио и связь, 1993.

  3. Базы и банки данных и знаний / Г.И. Ревунков. М.: Радио и связь, 1992.


6.2. Средства обеспечения освоения дисциплины


Средcтва программирования (Visual Studio 2005 – C#, Delphi).


7. Материально-техническое обеспечение дисциплины


Персональные компьютеры класса Pentium-700/RAM-128Мб/HDD-10Гб и выше

(либо сходные по производительности).


8. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины

8.1 Методические рекомендации преподавателям

Лекционный материал должен содержать необходимый теоретический минимум для выполнения учащимися лабораторного практикума, состоящего из трех работ.

Лабораторная работа №1

Является оценочной, так как на ее основе предполагается оценить уровень учащихся в программировании. Учащиеся выполняют индивидуальные задания и выполняют работы независимо.


Лабораторная работа №2

По результатам сдачи учащимися первой работы, а также в ходе устной беседы с каждым учащимся формируется тема для создания экспертной системы и реализации алгоритма прямого поиска на ее основе. Сложность программной реализации оговаривается индивидуально на основе оценки уровня программирования студентов. Для «сильных» студентов обязательным требованием является написание редактора правил для экспертной системы. Пример - Создайте ЭС, помогающую определить, к какому семейству принадлежит найденное вами в лесу растение (прямая цепочка рассуждений).

Требования к реализации ЭС формулируются преподавателем.


Лабораторная работа №3

Выполняется алгоритм обратного поиска в реализованной экспертной системе на основе имеющейся базы, созданной в ходе выполнения лабораторной работы №2. Пример - Создайте ЭС, помогающую определить, какие общие признаки присущи данному семейству растений (обратная цепочка рассуждений).

Требования к реализации ЭС формулируются преподавателем.

^ 8.2 Методические рекомендации студентам

Все лабораторные работы выполняются самостоятельно по индивидуальным заданиям, оговоренным с преподавателем.

Лабораторная работа №1

В работе необходимо выполнить программную реализацию выданного индивидуального задания. В большинстве заданий требуется преобразовать тем или иным образом текстовую информацию и выдать на запрос пользователя определенный результат. Работа оценивает навыки программирования и, как правило, не вызывает сложности. При необходимости возможны консультации с преподавателем.

Лабораторная работа №2

По результатам сдачи первой работы, а также в ходе устной беседы с преподавателем необходимо сформулировать тема для создания экспертной системы и реализации алгоритма прямого поиска на ее основе. Необходимо сформировать набор правил для прямой цепочки рассуждений и построить дерево правил, на основе которого и будет функционировать система. На высокий балл необходимо дополнить реализацию редактором правил, с помощью которого возможно осуществлять добавление, изменение, удаление правил ЭС. Реализация возможна на любом языке программирования, однако с соблюдением всех требований преподавателя к данной ЭС.

Пример требований –

Не менее 7 правил. Не более 2-х правил имеют 2 возможные альтернативы, остальные имеют >= 3 альтернатив. Не более 3-х правил имеют 2 посылки, остальные имеют >= 3 посылок. Дать возможность ввода ответа с клавиатуры, если подразумевается число

^ Часть заключений правил являются условиями для других правил. Построить дерево правил. Дать возможность добавлять новые правила. В результате сдается программа + отчет по проделанной работе


Лабораторная работа №3

Выполняется алгоритм обратного поиска в реализованной экспертной системе на основе имеющейся базы, созданной в ходе выполнения лабораторной работы №2, а также составленного дерева правил. На основе уже известного вывода необходимо установить все посылки, приводящие к данному выводу. На более высокую оценку реализуется блок визуализации движения по дереву правил. Сдается программа и оформленный отчет об этапах выполнения работы.


9. Вопросы к экзамену


  1. Общее представление о знаниях.

  2. Классификация знания.

  3. Модели представления знаний и их типы.

  4. Основные понятия логики высказываний и логики предикатов.

  5. Представление знаний о предметной области в виде предикатных формул.

  6. Преобразование предикатных формул.

  7. Исчисление предикатов первого порядка, основные аксиомы и правила логического вывода исчисления предикатов.

  8. Аксиоматический подход к организации логического вывода.

  9. Метод резолюции и использование резолюционного вывода в исчислении предикатов.

  10. Логическое программирование.

  11. Достоинства и недостатки логических моделей представления знаний, их использование в информационных системах.

  12. Понятие фрейма, его структура, классификация фреймов.

  13. Структура слота, его основные элементы. Типы значений слотов.

  14. Виды присоединенных процедур и принципы их функционирования.

  15. Принципы организации фреймовых систем.

  16. Виды отношений между фреймами.

  17. Наследование атрибутов в фреймовых системах.

  18. Основные стратегии логического вывода в фреймовых системах.

  19. Достоинства и недостатки фреймовых моделей представления знаний, области их применения.

  20. Семантические сети, их классификация и принципы построения.

  21. Типы объектов и отношений в семантических сетях.

  22. Основные операции над семантическими сетями. Агрегация и обобщение.

  23. Управление выводом в сетевых моделях. Запрос семантической сети.

  24. Наследование атрибутов в семантических сетях.

  25. Использование семантических сетей в естественно-языковых системах.

  26. Достоинства и недостатки сетевых моделей представления знаний.

  27. Понятие продукции. Структура продукции.

  28. Продукционные правила, их типы и основные структуры.

  29. Построение графов продукций, их виды.

  30. Продукционные системы, их структура, основные принципы организации и функционирования.

  31. Стратегии разрешения конфликтов в продукционных системах.

  32. Применение продукционных моделей при представлении знаний в интеллектуальных информационных системах.

  33. Основные стратегии обработки знаний.

  34. Прямая и обратная цепочки рассуждений, способы их реализации.

  35. Методы поиска решений в пространстве состояний.

  36. Графовые и гиперграфовые модели. Деревья.

  37. Поиск в глубину и в ширину. Поиск с возвратом

  38. Классы прикладных систем, основанных на знаниях, и задачи, решаемые ими.

  39. Экспертные системы: классификация, назначение, особенности, принципы функционирования и построения.

  40. Основные подходы к организации баз знаний интеллектуальных систем



10. Способы ведения промежуточных аттестаций, способ проведения итоговой аттестации и условия получения на ней положительной оценки

Для получения зачета студент должен посещать занятия, проявлять активность в аудитории, обязан выполнить все лабораторные работы, знать теоретический материал в объеме лекционного курса. Экзамен (весенний семестр): студент обязан знать теоретический материал курса (40% вклада в оценку), студент обязан выполнить все задания лабораторного практикума (50% вклада в оценку). При определении оценки учитывается активность студента на лабораторных занятиях и посещение лекций (10% вклада в оценку).


^ 11 Перечень используемых инновационных методов и разработок



  • Технологическая карта дисциплины, учитывающая посещения лекционных занятий, выполнение лабораторных работ, содержащая подробное описание лабораторных работ и лекционных занятий, вопросы к экзамену. Технологическая карта располагается в Интернете на портале ФИСТ и доступна каждому студенту ФИСТ.

  • Использование мультимедиа проектора при подаче лекционного материала

  • Использование входных тестирований для прогноза успешного прохождения дисциплины, а также выходных тестирований контроля.

  • Учащиеся могут самостоятельно выбирать предметные области для реализации экспертных систем, алгоритма прямого и обратного поиска.



Программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по специальности 071900 – “Информационные системы”.




Скачать 156,98 Kb.
оставить комментарий
Дата17.10.2011
Размер156,98 Kb.
ТипПрограмма дисциплины, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

Рейтинг@Mail.ru
наверх