Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

2. Экспертные системы, методика построения.
3. Этап-1 синтеза ЭС: «Идентификация».
4. Этап-2 синтеза ЭС: «Концептуализация».
5. Этап-3 синтеза ЭС: «Формализация».
6. Этап-4 синтеза ЭС: «Разработка прототипа».
7. Этап-5 синтеза ЭС: «Экспериментальная эксплуатация».
8. Этап-6 синтеза ЭС: «Разработка продукта».
9. Этап-7 синтеза ЭС: «Промышленная эксплуатация».
Контрольные вопросы по лекции 11
1. Биологический нейрон и формальная модель нейрона Маккалоки и Питтса.
2. Возможность решения простых задач классификации непосредственно одним нейроном.
3. Однослойная нейронная сеть и персептрон Розенблата.
4. Линейная разделимость и персептронная представляемость.
5. Многослойные нейронные сети.
6. Многослойный персептрон.
7. Модель Хопфилда.
8. Когнитрон и неокогнитрон Фукушимы.
9. Проблемы и перспективы нейронных сетей.
10. Модель нелокального нейрона и нелокальные интерпретируемые нейронные сети прямого счета.
11. Метафора нейросетевого представления семантической информационной модели.
12. Соответствие основных терминов и понятий.
13. Гипотеза о нелокальности нейрона и информационная нейросетевая парадигма.
14. Решение проблемы интерпретируемости весовых коэффициентов (семантическая мера целесообразности информации и закон Фехнера).
15. Семантическая информационная модель, как нелокальная нейронная сеть.
16. Гипотеза о физической природе нелокального взаимодействия нейронов в нелокальной нейронной сети.
17. Решение проблемы интерпретируемости передаточной функции.
18. Решение проблемы размерности.
19. Решение проблемы линейной разделимости.
20. Моделирование причинно-следственных цепочек в нейронных сетях и семантической информационной модели.
21. Моделирование иерархических структур обработки информации.
22. Нейронные сети и СК-анализ.
23. Графическое отображение нейронов, Паррето-подмножеств нелокальной нейронной сети, семантических сетей, когнитивных карт и диаграмм в системе «Эйдос».
Контрольные вопросы по лекции 12
1. Основные понятия, принципы и предпосылки генетических алгоритмов.
2. Пример работы простого генетического алгоритма.
3. Достоинства и недостатки генетических алгоритмов.
4. Примеры применения генетических алгоритмов.
Контрольные вопросы по лекции 13
1. Определение основных понятий: «Когнитивное моделирование» и «Классическая когнитивная карта», их связь с когнитивной психологией и гносеологией.
2. Когнитивная (познавательно-целевая) структуризация знаний об исследуемом объекте и внешней для него среды на основе PEST-анализа и SWOT-анализа.
3. Разработка программы реализации стратегии развития исследуемого объекта на основе динамического имитационного моделирования (при поддержке программного пакета Ithink).
Контрольные вопросы по лекции 14
1. Интеллектуальный анализ данных (data mining).
2. Типы выявляемых закономерностей data mining: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация, прогнозирование.