Малышенко А.М. Лекции по искусственному интеллекту и нейросетевому управлению - файл n3.doc
Малышенко А.М. Лекции по искусственному интеллекту и нейросетевому управлениюскачать (859 kb.)
Доступные файлы (12):
n3.doc
Учебная дисциплина«ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НЕЙРОСЕТЕВОЕ УПРАВЛЕНИЕ» Семестр – 8. Группа 8250 АВТФ. Специальность – Автоматизация технологических процессов и производств в нефтегазовой отрасли. Распределение учебного времени
Лекции
|
____26_____
|
часов(ауд.)
|
|
Лабораторные занятия
|
____10_____
|
часов(ауд.)
|
|
Всего аудиторных занятий
|
____36_____
|
часов
|
|
Самостоятельная (внеаудиторная) работа
|
____ 48_____
|
часа
|
Общая трудоемкость
|
____84____
|
часов
|
|
Экзамен в __8__ семестре
|
___________
|
|
|
Лектор – проф. Малышенко Александр Максимович. Лаб. занятия – асс. Степанченко Татьяна Егоровна1. Общая характеристика курса Курс “Искусственный интеллект и нейросетевое управление” входит в цикл дисциплин специализации. Он включен в учебные планы с целью усвоения студентами современных знаний в области использования элементов искусственного интеллекта для управления различного рода объектами и процессами современных промышленных производств.
Изложение курса “Искусственный интеллект и нейросетевое управление” базируется в основном на курсах “Информатика”, “Математические основы кибернетики”, “Программирование и основы алгоритмизации”.
2. Задачи изложения и изучения дисциплиныУспешно изучивший дисциплину "Искусственный интеллект и нейросетевое управление" студент
должен иметь представление:
- об основных понятиях систем искусственного интеллекта и нечёткой логики, архитектуре искусственных нейросетей, структуре и назначении экспертных систем;
знать и уметь использовать:
- подходы и методы нейросетевого управления, в том числе на базе нечёткой логики;
иметь опыт:
работы в программных приложениях Neural Networks и Fuzzy Logic Toolbox пакета Matlab 6.5.
3. Содержание теоретического раздела курса (основные разделы) 3.1. Базовые понятия искусственного интеллекта. История и перспек-тивы развития искусственного интеллекта.
3.2. Нечёткая логика и нечёткие множества.
3.3. Экспертные системы и методика их построения.
3.4. Нейронные сети.
3.5. Нейросетевое управление техническими объектами.
4. Содержание лабораторных работ 4.1. Ознакомление с программным пакетом Neural Networks Toolbox Matlab 6.5.
4.2. Использование Simulink при построении нейронных сетей.
4.3. Ознакомление с программным пакетом Fuzzy Logic Toolbox.
5. Рекомендуемая литература
Основная
1. Гаврилов А. В. Системы искусственного интеллекта: уч. пособие. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. – 77 с.
2. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э. В. Попова. – М.: Радио и связь, 1990. – 464 с.
3. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Спра-вочник / Под ред. Д.А. Поспелова. – М.: Радио и связь, 1990. – 304 с.
4. Экспертные системы: Инструментальные средства разработки: учебн. пособие. Под ред. Ю. В. Юдина. – СПб.: Политехника, 1996. – 220 с.
5. Джексон П. Введение в экспертные системы. – М.:, СПб., Киев: изд-во «Вильямс», 2001.
6. Барский А. Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 175 с.
7. Терехов В. А., Ефимов Д. В., Тюкин И. Ю. Нейросетевые системы уп-равления: уч. пособие для вузов. – М.: Высшая школа, 2002. – 183 с.
дополнительная
8. Бакаев А.А., Гриценко В.И., Козлов Д.Н. Экспертные системы и логическое программирование. – Киев: Наукова думка, 1992.– 220 с.
9. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 3. Программные и аппарат-ные средства: Справочник / Под ред. В.Н.Захарова, В.Ф.Хорошевского. – М.: Радио и связь, 1990.
10. Толковый словарь по искусственному интеллекту / Авторы-состави-тели А. Н. Аверкин, М. Г. Гаазе-Рапопорт, Д. А.Поспелов. – М.: Радио и связь, 1992.
11. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 452 с.
12. Нечеткие множества и теория возможностей. / Под ред. Р. Ягера. – М.: Радио и связь, 1986.
13. Ерёмин Д. М., Гарцев И. Б. Искусственные нейронные сети в интеллектуальных системах управления: уч. пособие. – М.: Изд-во МИРЭА, 2004. – 75 с.
Учебная дисциплина