Проектирование баз данных и баз знаний – развивающаяся область искусственного интеллекта, изучающая вопросы построения и применения систем, основанных на знаниях, которые не только могут накапливать и передавать знания специалистам, но и вступать в диалог, объясняя полученные выводы. <...> Также, в одной из работ, изучаются такие методы эволюционных вычислений как генетические алгоритмы. <...> Кроме того, затронута обширная область искусственного интеллекта – нечѐткая логика. <...> 5 1.2 Пример создания онтологии в системе Protйgй . <...> 26 2.3 Построение нейронной сети в Deductor Studio 4.4 . <...> 35 3.2 Создание нечѐткой экспертной системы в пакете CubiCalc . <...> 48 4.2 Решение задачи о коммивояжере в GeneHunter . <...> ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 1 Тема: «Построение онтологии в системе Protйgй». <...> Процесс построения онтологий включает следующие этапы: — определение классов, организация классов в некоторую иерархию «базовый класс → подкласс»; — определение свойств каждого класса (cлотов), описывающих различные функциональные возможности и атрибуты концепции; — определение ограничений по слотам (допустимых значений слотов); — заполнение значений слотов для экземпляров классов. <...> 1.2 Пример создания онтологии в системе Protйgй 1.2.1 Постановка задачи Предположим, что мы хотим разработать модель, которая помогает проанализировать бизнес-процесс взаимоотношений с клиентами региональной телекоммуникационной компании, в частности – управлять деятельностью районного отделения электросвязи. <...> Каждый посетитель взаимодействует с кем-то из персонала, будь то абонент компании или потенциальный клиент. <...> Свойства классов, такие как имя работника или зарплата, представляются в виде слотов, а ограничения на свойства или отношения между классами – как гра6 ни/аспекты (slot facets). <...> 1.2.2 Создание онтологии в системе Protйgй Создание проекта Начало работы в системе Protйgй подразумевает создание нового проекта. <...> Открыть недавние проекты Открыть инструкцию пользователя <...>
Проектирование_баз_данных_и_баз_знаний_Методические_указания_для_выполнения_лабораторных_работ.pdf
УДК 004.89
Рецензент
Кандидат технических наук, доцент каф. ИСТ СГАУ Симонова Е.В.
Жданова Е.И., Трошин Ю.В., Халимов Р.Р. Проектирование баз данных
и баз знаний: Методические указания для выполнения лабораторных работ.Самара:
ПГУТИ, 2011. – 61 с., ил.
Проектирование баз данных и баз знаний – развивающаяся область искусственного
интеллекта, изучающая вопросы построения и применения систем,
основанных на знаниях, которые не только могут накапливать и передавать
знания специалистам, но и вступать в диалог, объясняя полученные выводы.
В методических указаниях представлены работы, посвященные созданию
онтологий в различных предметных областях, проектированию и использованию
нейронных сетей разной архитектуры. Также, в одной из работ, изучаются
такие методы эволюционных вычислений как генетические алгоритмы.
Кроме того, затронута обширная область искусственного интеллекта – нечѐткая
логика. Изучение и выполнение данных лабораторных работ способствуют получению
представлений о практических приложениях теории искусственного
интеллекта, предоставляют возможности изучения основ разработки и реализации
гибридных интеллектуальных систем.
Методические указания подготовлены на кафедре "Экономические и
информационные системы" ГОУ ВПО ПГУТИ, предназначены для студентов
всех форм обучения специальности 080801 (Прикладная информатика в экономике)
и являются руководством к выполнению лабораторных работ. Могут
быть полезны преподавателям смежных дисциплин.
© ГОУВПО ПГУТИ – 2011.
© Жданова Е.И. – 2011.
© Трошин Ю.В. – 2011.
© Халимов Р.Р. – 2011.
3
Стр.3
Содержание
ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ................................................................................................. 5
ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ .................................................................... 5
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 1 ............................................................................ 5
1.1 Теоретические сведения. Основные понятия .......................................... 5
1.2 Пример создания онтологии в системе Protégé ..................................... 6
Содержание работы ..................................................................................... 23
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 2 .......................................................................... 24
2.1 Теоретические сведения. Основные понятия ........................................ 25
2.2 Алгоритм обратного распространения ошибки .................................. 26
2.3 Построение нейронной сети в Deductor Studio 4.4 .............................. 28
Содержание работы ..................................................................................... 30
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 3 .......................................................................... 31
3.1 Теоретические сведения. Основные понятия ........................................ 32
3.1.1 Операции над нечѐткими множествами .......................................... 32
3.1.2 Операции над нечѐткими отношениями .......................................... 35
3.2 Создание нечѐткой экспертной системы в пакете CubiCalc ............ 37
Содержание работы ..................................................................................... 43
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 4 .......................................................................... 45
4.1 Теоретические сведения. Основные понятия ........................................ 46
4.1.1 Программные средства реализации генетических алгоритмов .... 47
4.1.2 Задача о коммивояжере ..................................................................... 48
4.2 Решение задачи о коммивояжере в GeneHunter ................................... 49
Содержание работы ..................................................................................... 50
СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ ......................................... 53
4
Стр.4