Конспект лекций по учебной дисциплине «Проектирование баз данных и баз знаний» по специальности: 080801 Прикладная информатика (в экономике) (90,00 руб.)

Стр.3

Стр.4

Стр.5

УДК 004.89 Жданова Е.И. Проектирование баз данных и баз знаний. Конспект лекций. – Самара. ФГОБУВПО ПГУТИ, 2011. – 81 с. Дисциплина имеет целью ознакомить учащихся с некоторыми методами организации знаний, возможными компонентами интеллектуальных систем, такими как: искусственные нейронные сети, нечеткие системы, генетические алгоритмы. Предусмотрено обучение студентов принципам построения интеллектуальных информационных систем и их «настройке», анализу существующих элементов интеллектуальности и выбору оптимального. Затрагивается вопрос применения инструментальных средств поддержки проектирования и построения нейросетей, нечетких экспертных систем и систем, функционирующих на основе генетических алгоритмов. Методические указания подготовлены на кафедре "Экономические и информационные системы" ФГОБУВПО ПГУТИ, предназначены для студентов всех форм обучения специальностей 080801 (Прикладная информатика в экономике). Могут быть полезны преподавателям смежных дисциплин. Рецензент Трошин Ю.В. – к.т.н., доцент кафедры «Экономические и информационные системы» ПГУТИ Федеральное государственное бюджетное учреждение высшего профессионального образования «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики» © Жданова Е.И., 2011. 3

Стр.3

Содержание Список сокращений и обозначений ......................... 5 Лекция 1. ..................................................................... 6 Тема 1. Введение ....................................................... 6 1.1 Основные понятия ............................................... 6 1.2 Онтологический инжиниринг знаний ................ 8 Выводы по теме ....................................................... 11 Вопросы и задания для самоконтроля ................... 12 Лекция 2. ................................................................... 13 Тема 2. Основы теории нечетких множеств ......... 13 2.1 Этапы развития научного направления «мягкие вычисления» 13 2.2 Объекты проблемной области, базовые и нечеткие значения. Функции принадлежности ..................................................... 14 2.3 Операции с нечеткими множествами ............ 16 2.4 Операции над нечѐткими отношениями ........ 17 Выводы по теме ....................................................... 18 Вопросы и задания для самоконтроля ................... 18 Тема 3. Нечеткие системы ...................................... 19 3.1 Определение лингвистической переменной .... 19 3.2 Нечеткий логический вывод. ................................................................................... 20 Выводы по теме ....................................................... 23 Вопросы и задания для самоконтроля ................... 23 Лекция 3 .................................................................... 24 Тема 4. Основы теории нейронных сетей ............. 24 4.1 Биологические нейронные сети ....................... 24 4.2 Хронология развития искусственных нейронных сетей 25 4.3 Структурная схема модели ................................................................................... 26 4.4 Классификация нейронных сетей .................... 27 Выводы по теме ....................................................... 29 Вопросы и задания для самоконтроля ................... 29 Тема 5. Многослойные нейронные сети прямого распространения. Сеть Кохонена ................................................................... 30 5.1 Многослойные нейронные сети прямого распространения 30 5.2 Сеть Кохонена ............................................... 32 Выводы по теме ....................................................... 34 Вопросы и задания для самоконтроля ................... 34 Тема 6. Основы теории нейронных сетей. Алгоритм обратного распространения ошибки ...................................................................... 35 6.1 Теоретические вопросы .................................... 35 6.2 Пример применения алгоритма ....................... 36 Выводы по теме ....................................................... 38 4 Схемы нечеткого вывода искусственного нейрона

Стр.4

Вопросы и задания для самоконтроля ................... 38 Тема 7. Основы теории нейронных сетей. Рекуррентные нейронные сети 7.1 Сеть Хопфилда .............................................. 39 7.2 Сеть Хемминга .............................................. 42 Выводы по теме ....................................................... 43 Вопросы и задания для самоконтроля ................... 43 Лекция 4 .................................................................... 44 Тема 8. Генетические алгоритмы ........................... 44 8.1 История развития теории ГА ......................... 44 8.2 Принцип работы ГА .......................................... 44 8.3 Программные средства реализации ГА .......... 49 Выводы по теме ....................................................... 49 Вопросы и задания для самоконтроля ................... 49 Лекция 5. ................................................................... 50 Тема 9. Гибридные интеллектуальные системы .. 50 9.1 Классификация гибридных систем ............. 50 9.2 Программные средства реализации ГИИС 53 Выводы по теме ................................................... 54 Вопросы и задания для самоконтроля ................... 54 Список используемой литературы ........................ 56 Глоссарий ................................................................. 57 Список сокращений и обозначений БЗ – база знаний; ГА – генетический алгоритм; ГИИС – гибридная интеллектуальная система; ИИ – искусственный интеллект; ИНС – искусственная нейронная сеть; ИС – интеллектуальная система; НЛВ – нечеткий логический вывод; НЭС – нечеткая экспертная система; ОРО – сеть обратного распространения ошибки; ФП – функция принадлежности; Fuzzy queries – нечеткие запросы к базам данных; SOM – самоорганизующаяся карта Кохонена. 39 5

Стр.5