Первая страница
Наша команда
Контакты
О нас

    Головна сторінка



Навчально-методичний посібник до виконання лабораторних робіт з дисципліни «Основи проектування баз знань»

Навчально-методичний посібник до виконання лабораторних робіт з дисципліни «Основи проектування баз знань»




Сторінка1/4
Дата конвертації03.06.2017
Розмір0.96 Mb.
ТипНавчально-методичний посібник
  1   2   3   4

Київський національний університет

імені Тараса Шевченка
Акіменко В.В., Загородній Ю.В.

проектування сппр на основі НЕЧІТКої логіки


Навчально-методичний посібник

до виконання лабораторних робіт з дисципліни

«Основи проектування баз знань»

для студентів спеціальностей з блоків “Прикладна математика”

та “Комп’ютерні науки”

Київ 2007

УДК 681.3.068

ББК 32.973.26-018.2


Рекомендовано Вченою Радою факультету кібернетики Київського національного університету імені Тараса Шевченка (протокол №2 від 15 жовтня 2007 року).
Рецензенти:

д. фіз.-мат. н., проф. Кириченко М.Ф., д. т. н., проф. Бейко І.В.

Акіменко В.В., Загородній Ю.В.

Проектування СППР на основі нечіткої логіки. Навчально-методичний посібник. ЁC К.: Вид-во КНУ, 2007. ЁC 94c.


ISBN
Розглянуті теоретичні та практичні питання з основ проектування та моделювання баз знань і систем підтримки прийняття рішень на основі нечіткої логіки. Особливість викладення матеріалу пов’язана з його практичною спрямованістю ЁC основу посібника складають лабораторні роботи для різних моделей та процедур побудови прикладних комп’ютеризованих систем, основаних на знаннях. Приклади побудови баз знань розглянуті за допомогою середовища MATLAB та блоку його інструментарію Fuzzy Logic Toolbox. Видання розраховано на студентів різних спеціальностей, які надходять до учбових блоків “прикладна математика”, “комп’ютерні науки”.

ISBN


© Акіменко В.В., Загородній Ю.В., 2007

© КНУ ім. Тараса Шевченко

ЗМІСТ
ВступЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎK..................................................

Тара́с Григо́рович Шевче́нко (відомий також як Кобза́р; 25 лютого (9 березня) 1814(18140309), с. Моринці - 26 лютого (10 березня) 1861, м. Санкт-Петербург) - український поет, письменник (драматург, прозаїк), художник (живописець, гравер), громадський та політичний діяч.

4

§1. Основні моделі представлення знань в інтелектуальних системах...................5

§2. Проектування систем нечіткого виводу на основі алгоритму Мамдані .ЎKЎK11

§3. Проектування систем нечіткого виводу на основі алгоритму СугеноЎKЎKЎK.20

§4.Проектування систем керування на основі алгоритмів нечіткого виводу та баз знань нечітких продукцій...........................................................................................25

§5. Розробка нечітких моделей підтримки прийняття рішень в соціально-економічних системахЎK.............................................................................................35

§6. Розробка систем аналізу даних методами нечіткої кластерізаціїЎK.................

Система керування Система керування, також Система управління (англ. control system) - систематизований набір засобів впливу на підконтрольний об'єкт для досягнення цим об'єктом певної мети. Об'єктом системи керування можуть бути як технічні об'єкти так і люди.

Аналіз даних Аналіз даних - розділ математики, що займається розробкою методів обробки даних незалежно від їх природи.

48

§7. Розробка інтелектуальних систем на основі моделей нейроних мереж..........60

Додаток. Основи роботи в системі MATLABЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎKЎK..75

Список літератури.......................................................................................................93


ВСТУП
В основу навчально-методичного посібника покладено необхідний мінімум теоретичного та практичного матеріалу, який використовується для вивчення основ проектування комп’ютеризованих систем, основаних на базах знань і нечіткій логіці.

Ба́за зна́нь, БЗ (англ. Knowledge base, KB) - це особливого роду база даних, розроблена для управління знаннями (метаданими), тобто збором, зберіганням, пошуком і видачею знань. Розділ штучного інтелекту, що вивчає бази даних і методи роботи із знаннями, називається інженерією знань[джерело не вказане 1251 день].

На сьогодні існує багато різних учбових посібників та підручників, які пов’язані з моделюванням, проектуванням та побудовою прикладних інтелектуальних комп’ютеризованих систем [1], [2], [3], [4], [5] [6]. Але використання цих посібників в учбовому процесі пов’язано з певними труднощами - або з проблемами перенавантаження посібників теоретичним матеріалом та недостатнім відображенням практичних питань, або з наданням практичного матеріалу у не зовсім зручному для виконання лабораторних робіт форматі. Саме на вирішення зазначених недоліків спрямована мета створення даного посібника. Автори активно використовували матеріали посібників та учбових матеріалів із [1] - [6].

Методичні рекомендації складаються з опису основних моделей баз знань інтелектуальних систем, набору теоретичного та практичного матеріалу для виконання 6 лабораторних робіт з описом необхідних елементів роботи в середовищі MATLAB.

Основний матеріал складають теми лабораторних робіт з основ проектування баз знань на основі нечіткої логіки. Кожна лабораторна робота змістовно складається з трьох основних частин. Перша частина містить теоретичний матеріал, який є основою, базисом для побудови моделі бази знань за допомогою даного методу. Теоретичний матеріал містить головні ідеї методу, моделі, основні математичні формули та рівняння для його реалізації. Друга частина матеріалу містить покроковий приклад реалізації методу для побудови прикладної бази знань для достатньо простих, невеликих за обсягом задач. Користувачу надається детальний матеріал із скріншотами, коментарями та поясненнями що до його використання. Третя частина матеріалу містить завдання для виконання лабораторної роботи ЁC побудови прикладної комп’ютеризованої системи на основі бази знань. Велика увага в посібнику приділяється сучасним кібернетичним методам моделювання комп’ютеризованих систем з використанням теорії нечітких множин, лінгвістичних змінних, нечіткої логіки.

Для опанування матеріалу користувачу необхідні знання з основ програмування, основ математичної логіки, теорії нечітких множин, математичного аналізу, лінійної алгебри.

Ліні́йна а́лгебра - важлива частина алгебри, що вивчає вектори, векторні простори, лінійні відображення та системи лінійних рівнянь. Векторні простори зустрічаються в математиці та її прикладних застосуваннях.

Математи́чний ана́ліз - фундаментальний розділ математики, що веде свій відлік від XVII століття, коли було строго сформульовано теорію нескінченно малих. Сучасний математичний аналіз включає в себе також теорію функцій, теорії границь і рядів, диференційне та інтегральне числення, диференціальні рівняння та диференціальну геометрію.

Математи́чна ло́гіка - розділ математики, що вивчає мислення за допомогою числень, застосовуючи математичні методи та спеціальний апарат символів. Предметом математичної логіки є математичні теорії в цілому, які вивчаються за допомогою логіко-математичних мов.

Даний матеріал використовується в учбовому процесі на кафедрі економічної кібернетики Державної академії статистики, обліку та аудиту і на факультеті кібернетики Київського національного університету ім.

Економі́чна кіберне́тика - науковий напрям, що розробляє й використовує ідеї та методи кібернетики до економічних систем. У розширеному і не зовсім точному значенні часто під економічною кібернетикою розуміють галузь науки, що виникла на стику математики і кібернетики з економікою й охоплює такі напрями: математичне програмування, дослідження операцій, економіко-математичне моделювання, економетрію і математичну економіку. ЕК розглядає економіку а також її структурні і функціональні ланки як системи, в яких відбуваються процеси регулювання й управління, що реалізовуються рухом і перетворенням інформації.

Тараса Шевченко.

  1   2   3   4



  • Тараса Шевченко