Искусственный интеллект. Экспертные системы. Интеллектуальные САПР и АСУП

Учебно-методическое пособие подготовлено на кафедре физики полупроводников и микроэлектроники физического факультета Воронежского государственного университета.

Там, где традиционные алгоритмы бесполезны или не дают результата за обозримое время, на помощь могут прийти генетические алгоритмы. Они позволяют решить целый комплекс сложных задач, в том числе связанных с искусственным интеллектом, упростить оптимизацию непрерывных функций, выполнять реконструкцию изображений и многое другое. Для изучения материала книги требуются владение языком Python на рабочем уровне и базовые знания математики и информатики.

Монография посвящена разработке методов обеспечения помехоустойчивости информационных коммуникаций для целей передачи и хранения информации. Получены результаты, связанные с дифференцированием и интегрированием полиномов нескольких переменных, заданных над полями Галуа. Эти результаты используются для построения новых алгоритмов декодирования некоторых кодов Рида–Маллера. Один из предложенных декодеров кодов Рида–Маллера второго порядка может быть применен для произвольных полей Галуа нечетной мощности или мощности 2. Два других построенных декодера кодов, заданных над полями мощности 2 и 3, превосходят многие известные декодеры по уровню корректирующей способности. Показано одно возможное практическое применение таких декодеров.

Рекомендуется использовать учебное пособие при изучении курсов «Системы искусственного интеллекта», «Мультиагентные системы» и «Мультиагентный подход в управлении распределенными системами». Включает разделы, которые подробно описывают современное состояние и методы производственного планирования, мультиагентный подход к решению задач планирования и распределения производственных ресурсов, архитектуру и реализацию автоматизированной системы планирования производства. Теоретический материал иллюстрируется большим количеством примеров динамического планирования. Учебное пособие содержит контрольные вопросы и упражнения по всем разделам. Учебное пособие разработано на кафедре инженерии знаний совместно с Научно-производственной компанией «Генезис знаний». В настоящее время данные разработки выполняются в ООО НПК «Разумные решения». Рассматриваемая мультиагентная система и лабораторный практикум не могут копироваться или воспроизводиться в любых формах без специального разрешения.

Благодаря компьютерам мы не только можем создать программу, которая займётся нашими финансами, проконтролирует отопление в доме или вычислит траекторию полета ракеты, но и построить машину, взаимодействующую с людьми или видеоигру со сложными виртуальными противниками, которые поступают как живые. В этой книге изложены основы искусственного интеллекта и машинного обучения. Благодаря ей вы сможете создать свои собственные игры, а также программы, которые могут распознавать естественную речь и изображения. Все проекты на языке Scratch сопровождаются подробными пошаговыми инструкциями, так что не беспокойтесь, если вы не эксперт в применении этого языка визуального программирования.

Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучения с подкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов. В первой части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты, необходимые для работы в среде ОП. Вторая и третья части посвящены непосредственно алгоритмам. В числе прочего автор показывает, как сочетать Q-обучение с нейронными сетями для решения сложных задач, описывает методы градиента стратегии, TRPO и PPO, позволяющие повысить производительность и устойчивость, а также детерминированные алгоритмы DDPG и TD3. Читатель узнает о том, как работает техника подражательного обучения, познакомится с алгоритмами исследования на базе верхней доверительной границы (UCB и UCB1) и мета-алгоритмом ESBAS.

Н2О — простая в использовании и открытая библиотека, которая поддерживает большое количество операционных систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Эта книга научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в Н2О, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. Рассмотрены глубокое обучение, случайный лес, обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей. В российское издание добавлены дополнительно два приложения, описывающих новейшие модули Н2О — Deep Water и Stacked Ensemble. Их также можно найти в репозитории github.com/statist-bhfz/h2o_book_translate.

Методические указания являются руководством при выполнении лабораторных занятий, проводимых по курсу «Экспертные системы (техника и технология проектирования)» с магистрами направления 09.04.03 «Прикладная информатика» в терминальном классе. Лабораторные работы связаны с изучением принципов построения экспертных систем на основе различных моделей представления знаний, и могут быть полезны студентам других специальностей.

Рассматривается расширение языков реляционной алгебры и реляционного исчисления, позволяющее работать с нечеткими запросами к базе данных, для чего предлагается язык, дающий возможность осуществить «мягкие вычисления». Дается описание транслятора, реализующего перевод предложенного языка в язык SQL, его основных модулей и интерфейса

В статье рассматривается решение задачи проектирования, управления и мониторинга локальной вычислительной сети, состоящей из удаленных друг от друга телекоммуникационных узлов связи. Разработан программный комплекс, позволяющий осуществлять планирование IP сети, управление сетевыми устройствами и анализировать состояния оборудования, находящегося на удаленных телекоммуникационных узлах. Результаты данной работы активно применяются в деятельности Воронежского предприятия ОАО «Воронежский опытный завод программной продукции». Данный комплекс не имеет аналогов, является уникальным и не использует сторонних коммерческих библиотек. Исходный код проекта может быть использован при разработке нового программного обеспечения, так как в нем имеется ряд прикладных библиотек общего назначения.

Настоящее учебное пособие представляет собой вводную часть курса по искусственному интеллекту, основной целью которого является изучение модели представления знаний на основе классических логических исчислений – исчисления высказываний и исчисления предикатов. Пособие затрагивает не только теоретические основы рассматриваемой модели представления знаний, но и ее реализацию на языке логического программирования Пролог. Таким образом, студенты не только овладевают теоретическими основами представления знаний в логической модели, но и получают практические навыки применения знаний при написании и отладке логических программ.

Ученые создают новую версию робота. Его будут звать Евой, а задачей станет проверка веществ-кандидатов в лекарства.

В третьей части пособия приведены сведения о редактировании изображений в графической системе Автокад (версии 2005,2006). Материал адаптирован для восприятия учащимися с ограниченными возможностями по слуху.

Рассматривается алгоритм реализации нечеткой нейронной сети Ванга-Менделя для решения задачи распознавания рукопечатных символов

Настоящее учебное пособие – это продолжение учебного пособия «Введение в искусственный интеллект и логическое программирование. Программирование в среде Visual Prolog», представляющего собой вводную часть курса по искусственному интеллекту, основной целью которой является изучение модели представления знаний на основе классических логических исчислений – исчисления высказываний и исчисления предикатов. В пособии рассматриваются: работа с рекурсивными структурами данных в Прологе, назначение и применение предиката «Отсечение», а также внелогические предикаты Пролога и предикаты работы со строками.

В статье идет речь о человекоподобных роботах.

Стать гениальным изобретателем легко! Серия книг «РОБОФИШКИ» поможет вам создавать роботов, учиться и играть вместе с ними. Вы соберете на платформе Arduino собственное запирающее устройство, благодаря которому можно безопасно хранить ценные вещи.

В статье предлагается формальное описание модели представления знаний, объединяющей фреймовую онтологию с продукционной моделью. Фреймовое представление реализует возможности объектно-ориентированного подхода, позволяет оперировать глубоко структурированными знаниями, однако не предоставляет иных механизмов вывода, чем механизм наследования и присоединенные процедуры. Продукционная модель, напротив, имеет довольно слабые выразительные возможности, основанные на логике высказываний, но дает мощный механизм вывода на знаниях, позволяющий на основе метода прямого логического вывода получать логические следствия, являющиеся результатом решения той или иной проблемы. Сочетание указанных моделей в единой гибридной структуре позволяет, с одной стороны, использовать глубокие возможности структурного подхода к представлению знаний, с другой стороны, реализовать на этих структурах унифицированный механизм логического вывода, не исключающий, однако, и механизм наследования, и процедурные вложения.

В статье представлен философский анализ феномена искусственного интеллекта и рассмотрен вопрос о его экономической ценности для современного человека и общества на основе положений теории «длинного хвоста», предложенной К. Андерсоном. Раскрывая идейно-технологическую и экономическую специфику первой зимы искусственного интеллекта, продолжавшейся с начала 1970-х до середины 2000-х годов, авторы указывают, что существующие на данный момент технологические тренды и ведущиеся разработки свидетельствуют об успешном развитии сферы искусственного интеллекта. Этот этап в истории исследуемого феномена (со второй половины 2000-х годов) получил название новой весны искусственного интеллекта. Он характеризуется тем, что достижения в сфере искусственного интеллекта превосходно вписываются в экономику «длинного хвоста», а дальнейшее развитие искусственного интеллекта происходит по ее законам. В работе артикулируется следующий тезис: сколько в мире существует ниш (субкультур/«глобальных деревень»), столько появится и типов искусственного интеллекта. В качестве ключевых направлений возрождения искусственного интеллекта рассматриваются чатботы (персональные помощники в системе диалоговых взаимодействий, внедряемые в первую очередь в социальных сетях), блокчейн-технология (электронная система учета материальных и нематериальных активов), а также эмитируемая интернет-пользователями криптовалюта биткойн. Авторы акцентируют внимание на важной роли блокчейна в мировой экономике и на проектировании цифровой экономики в России, где по инициативе президента В.В. Путина запущена соответствующая программа. В заключение обосновывается тезис о том, что искусственный интеллект воплощает в себе экспериментальную философию, которая именно в таком виде приобретает экономическую ценность, поскольку становится предметом первой необходимости человека и удовлетворяет потребности общества.

В статье рассматривается модель построения оптимального расписания занятий, эволюционная модель, программный комплекс, реализующий генетический алгоритм, результаты вычислительного эксперимента

Постановка проблемы: разработка и внедрение информационно-управляющих систем многомерными техно- логическими объектами являются в настоящее время актуальными задачами, поскольку позволяют повысить каче- ство выпускаемой продукции, снизить затраты энергоресурсов, минимизировать материальные затраты, сократить уровень загрязнения окружающей среды и т. д. К наиболее наукоемким этапам разработки информационно-управ- ляющей системы относится создание ее алгоритмического и программного обеспечения, так как применяемый при этом математический аппарат зачастую является очень сложным. Один из эффективных путей решения данной пробле- мы — использование интеллектуальных баз знаний, обеспечивающих программную реализацию алгоритмов синтеза энергосберегающих управляющих воздействий. Методы: разработка структуры базы знаний с использованием фрей- мовой модели представления знаний. Реализация в базе знаний метода структурного синтеза алгоритма энергосбере- гающего управления, основанного на совместном применении принципа максимума Понтрягина и метода синтези- рующих переменных. Результаты: разработана структура фреймовой базы знаний информационно-управляющей си- стемы многомерным объектом. Фреймы базы знаний обеспечивают определение вида функции оптимального управ- ления и получение аналитических зависимостей для расчета ее параметров. Определение вида функции оптимального управления осуществляется с использованием иерархического графа переходов между видами функций оптимального управления с учетом возможных нарушений ограничений на управляющие воздействия. Параметры полученной функ- ции оптимального управления определяются в результате решения системы уравнений, которая составляется в авто- матическом режиме из «элементарных» функций, хранящихся в базе знаний. Практическая значимость: применение разработанной базы знаний в составе информационно-управляющей системы многомерным объектом обеспечивает решение задачи синтеза энергосберегающих управляющих воздействий с учетом накладываемых на них ограничений.

Рассмотрены способы управления электроприводом переменного тока с помощью преобразователя частоты и программируемого логического контроллера. Исследованы системы управления скоростью и положением ротора электродвигателя. В результате моделирования выявлено влияние структуры регуляторов скорости и положения, а также их настроек на качество управления. Даны экспериментальные подтверждения результатов моделирования, а также оценка степени соответствия выбранной математической модели реальному приводу.

Стать гениальным изобретателем легко! Серия книг «РОБОФИШКИ» поможет вам создавать роботов, учиться и играть вместе с ними. С помощью деталей конструктора LEGO® MINDSTORMS® Education EV3 вы сможете собрать робота, способного самостоятельно протирать пыль на любых горизонтальных поверхностях, а также доводить до блеска покрытие рабочего стола.

Предложена процедура проверки и уточнения результатов разделения многомерных наблюдений на кластеры несколькими методами кластерного анализа. В результате разбиения множества X на кластеры каждый из методов ставит в соответствие номерам элементов множества X соответствующие им номера кластеров. Показано, что в случае, если элементы множества X представляют собой наблюдения n параметров множества объектов, то результат кластеризации множества X может быть интерпретирован как матрица вероятностей принадлежности объектов определенным кластерам. Предложен критерий принадлежности объекта определенному кластеру, получена формула вычисления значений элементов обобщенной матрицы через элементы матриц вероятностей принадлежности объектов определенным кластерам. Экспериментальные исследования проведены с использованием методов кластерного анализа K-Means, Tree Clustering, Fuzzy Relation Clustering на 4-мерных данных об ирисах, предложенных Фишером в 1936 г.

Исследуются возможности рекуррентных нейронных сетей с управляемыми синапсами со стиранием устаревшей информации. Решается задача оценки емкости памяти этих сетей. Отмечается, что для ее решения из-за специфики правил запоминания информации известные методы не пригодны. Они не ориентированы на оценку запоминания длинных последовательностей совокупностей единичных образов. В них не принимается во внимание предельный суммарный вес синапсов, активно используемых в качестве элементов памяти, не учитывается зависимость емкости памяти от функций ослабления сигналов в сети. Рассматривается новый метод оценки емкости памяти рекуррентных нейронных сетей, обрабатывающих информацию в реальном масштабе времени. Приводится спиральная структура сети на уровне нейросетевых каналов. Получено аналитическое выражение, связывающее емкость памяти таких сетей с их параметрами. В качестве этих параметров выступают число нейронов и предельно достижимый суммарный вес синапсов сети, средние значения функций ослабления расходящихся и сходящихся в сети единичных образов и другие. Показано, что предельные оценки емкости памяти рекуррентных нейронных сетей выше, чем считалось ранее. На один синапс может приходиться больше двух бит информации. Сформулированы рекомендации по совершенствованию рекуррентных нейронных сетей. В качестве элементов долговременной памяти предлагается использовать только те синапсы, которые связывают нейроны, обеспечивающие встречное продвижение единичных образов в сети.

В статье предложен метод мониторинга качества профессиональной подготовки, позволяющий оценить степень удовлетворенности качеством профессиональной подготовки на основе экспертных опросов и использования лингвистических переменных. Описывается реализация метода оценки удовлетворенности качеством профессиональной подготовки в рамках информационно-аналитической системы мониторинга качества как подсистемы общей информационной системы образовательного учреждения.

Рассматривается построение нечеткой гибридной системы обучения и контроля. Для классификации учащихся используется сеть Кохонена, для предсказания развития учебного курса предлагаются методы нечеткой логики

Рассматривается построение модели прогнозирования устойчивости грунтового массива. Для прогноза коэффициента, влияющего на устойчивость, предлагаются методы нечеткой логики

Журнал «Умное Производство» специализируется на инновационно-промышленных технологиях по теме современного и умного производства, которые являются основными драйверами Индустрии 4.0. Среди них: промышленная политика, роботизация, искусственный интеллект, аддитивные технологии, инжиниринг, цифровизация. Журнал ориентируется на собственников и топ-менеджеров высокотехнологичных компаний.

На примере класса математических моделей линейной термоупругости исследуется подход к формализации перехода от содержательного к модельному описанию связанных физических процессов, основанный на применении методов теории принятия решений. Для выбора модели минимальной сложности предлагается использовать генетические алгоритмы

Математическая модель движения мобильного робота с дебалансным вибровозбудителем.

В статье рассматривается процесс построения скоринговой модели на основе данных АО «ОТП-Банк» с помощью аналитической платформы Deductor. Приводятся примеры необходимости использования скоринговых моделей в различных сферах деятельности. Описываются назначение и этапы разработки скоринговой модели. Рассматриваются особенности аналитической платформы Deductor и основные обработчики, необходимые для построения скоринговой модели. Подробно рассматриваются принципы действия обработчика «Конечные классы». Формируются выводы об особенностях построения модели на используемой платформе.

В статье рассматривается автоматизированный учебный курс и математическая модель, позволяющая оценить ее с помощью алгебр

Методические указания предназначены для студентов кафедры «Прикладная математика», изучающих курс «Системы автоматизированного проектирования», и посвящены введению в методику решения задач определения напряженно-деформированного состояния деталей, а также оценке ресурса малоцикловой усталости и оптимизации конструкций методом конечных элементов. Предложено семь заданий, каждое содержит 40 вариантов. Приведены примеры выполнения заданий с пояснениями и рекомендациями.

Важнейшим этапом проектирования перспективных инфокоммуникационных систем является этап моделирования функционирования системы при реализации в ней различных основополагающих проектно-технических решений, определяющих ее облик в целом. Индикаторами качества решений могут служить значения экспертных показателей качества функционирования системы, отражающие динамику изменения состояния системы в различных фазах и режимах эксплуатации. Поэтому целью данной работы является разработка алгоритмов оценки значений экспертных показателей качества, позволяющих выполнить известные требования к состоятельности, несмещенности и эффективности формируемых оценочных значений в условиях, отличных от стационарности исследуемых процессов.

Показано, что обучение человека может быть представлено как процесс подстраивания весов синапсов. При этом некоторые алгоритмы изменяют структуру сети, т. е. количество нейронов и их взаимосвязи. По аналогии с известными принципами самоорганизации нервных клеток построены алгоритмы обучения Хебба.

В методических указаниях описана первая лабораторная работа цикла из трех лабораторных работ с домашними заданиями, составляющих учебно-лабораторный практикум курса. Лабораторная работа поможет освоению методов и средств разработки графической базы знаний для интеллектуальной системы автоматизации конструирования зубчатых колес.

Журнал «Умное Производство» специализируется на инновационно-промышленных технологиях по теме современного и умного производства, которые являются основными драйверами Индустрии 4.0. Среди них: промышленная политика, роботизация, искусственный интеллект, аддитивные технологии, инжиниринг, цифровизация. Журнал ориентируется на собственников и топ-менеджеров высокотехнологичных компаний.

Журнал «Умное Производство» специализируется на инновационно-промышленных технологиях по теме современного и умного производства, которые являются основными драйверами Индустрии 4.0. Среди них: промышленная политика, роботизация, искусственный интеллект, аддитивные технологии, инжиниринг, цифровизация. Журнал ориентируется на собственников и топ-менеджеров высокотехнологичных компаний.

Описан процесс создания и применения онтологии предметной области (оптики) для образовательного портала музея оптических технологий. Приведен сравнительный анализ верхнеуровневых онтологий и описана методика извлечения знаний

Рассматривается проблема распознавания естественного языка, на котором написано электронное письмо, в рамках проблемы борьбы со спамом и классификации электронных сообщений. Предложен новый способ определения языков на основе областей стандарта Юникод и статистических словарей

Создание высокопроизводительных, универсальных и надежных автоматических устройств для эффективной автоматизации и переноса изделий при их загрузке.

О создании робота-комара.

В статье рассмотрена необходимость применения автоматизированных систем исследования состояния железнодорожного подвижного состава, выделены основные требования к разрабатываемой АСНИ, предложена схема АСНИ оценки состоянии колесных пар

Стать гениальным изобретателем легко! Серия книг «РОБОФИШКИ» поможет вам создавать роботов, учиться и играть вместе с ними. С помощью деталей конструктора LEGO® MINDSTORMS® Education EV3 вы сможете собрать робота, способного шпионить и позволяющего освоить навыки дистанционного пилотирования.

В методических указаниях описана вторая лабораторная работа из практикума по курсу «Системы автоматизированного проектирования интегрированных компьютеризованных производствах». Рассмотрены методы и средства разработки экспертной базы знаний для интеллектуальной системы автоматизации конструирования зубчатых колес.

Проектное планирование и учет всех управленческих факторов в условиях многозадачности и стихийности проектного менеджмента - задача объемная и сложная, особенно в отрыве от методологической и инструментальной базы. Расчет всех показателей, статистических метрик и стратегий лицом, принимающим решения, может носить субъективный или ошибочный характер, также нельзя исключать и человеческий фактор. Автоматизация процессов статистического анализа и вероятностного прогнозирования позволяет помочь лицу, принимающему решения, в выработке максимально обоснованного стратегического и проектного плана. Поставленная задача решается при помощи разработки системы управления проектами для компаний из сфер информационных технологий. Одной из важнейших особенностей разработки является модуль статистического и вероятностного анализа на основе байесовых сетей. Использование предлагаемого инструментального и методологического комплекса обеспечит высокий уровень оптимизации распределения времени на рабочие процессы, а также позволит повысить степень корректности и преемственности решений, принятых проектным менеджером.

Учебное пособие по дисциплине «Компьютерная графика» является руководством по выполнению практических и лабораторных работ. Издание предназначено для студентов всех специальностей, всех форм обучения и будет полезно начинающим пользователям графического пакета AutoCAD.

В монографии рассмотрены вопросы становления и перспектив развития смарт-образования в контексте деятельности российских университетов и образовательных бизнес-структур. Авторы исследуют теоретические и практические аспекты сетевой методологии смарт-обучения в условиях цифровизации, делая акцент на социальных вызовах современной образовательной среды.

Уже в 18 веке в Японии появились прообразы современных "роботов для общения". Механические люди подносили чай, танцевали, музицировали и даже занимались акробатикой. В статье рассказано, для чего они были нужны тогда и для чего сегодня создают электронных псов и котов.