Исследование и разработка методов и моделей правдоподобных рассуждений в интеллектуальных системах поддержки принятия решений
Диссертация
Актуальность проблемы. Изменение роли ЭВМ при решении слабоструктурированных задач ставит проблему разработки принципиально новых интеллектуальных систем. Специфика этих систем состоит в том, что многие ситуации принятия решений требуют от человека быстрой реакции в условиях неопределенности исходной информации при дефиците времени и ограниченных ресурсах. Исследования в области принятия решений… Читать ещё >
Содержание
- 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ЗНАНИЙ
- 1. 1. Представление знаний в интеллектуальных системах
- 1. 2. Анализ механизмов правдоподобных рассуждений в интеллектуальных системах
- 1. 3. Немонотонные рассуждения в системах принятия решений
- 1. 4. Выводы
- 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ПРАВДОПОДОБНЫХ РАССУЖДЕНИЙ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ И ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ
- 2. 1. Моделирование рассуждений на основе операторов сходства
- 2. 2. Обучение интеллектуальной системы методами кластерного анализа
- 2. 3. Принятие решений на основе агрегирования оценок неопределенности зависимых признаков
- 2. 4. Немонотонные рассуждения с исключениями
- 2. 5. Выводы
- 3. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЕ ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ
- 3. 1. Особенности обучения в системе дистанционного образования
- 3. 2. Мониторинг процесса обучения
- 3. 3. Оценка системы знаний на основе структурной аналогии
- 3. 4. Выводы
- 4. РАЗРАБОТКА ПРИКЛАДНЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
- 4. 1. Инструментальная среда проектирования СППР для моделирования правдоподобных и немонотонных рассуждений
- 4. 2. Интеллектуальные средства системы дистанционного обучения
- KnowledgeCT".Л
- 4. 3. Выводы
Список литературы
- Осуга С. Обработка знаний: Пер. с .япон. — М.: Мир, 1989. — 293с.
- Приобретение знаний./под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир, 1990,-304с.
- Георгиев В.О. Модели представления знаний предметных областей диалоговых систем// Изв. АН СССР. Техн. киберн., № 5, 1993.
- Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник/ Под ред. Д. А. Поспелова — М.: Радио и связь, 1990. — 304с.
- Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука. Гл. ред. Физ.-мат. Лит., 1987. -288с.
- Минский М. Фреймы для представления знаний: Пер. с англ. М.: Энергия, 1979.-152с.
- Пойа Д. Математика и правдоподобные рассуждения. М.: Наука, 1975. -464с.
- Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/Под ред. Д. А. Поспелова. М. Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986.-312с.
- Обработка нечеткой информации в системах принятия решений/ А. Н. Борисов, A.B. Алексеев, Г. В. Меркурьева и др. М.: Радио и связь, 1989. -424с.
- Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1986. — 208с.
- П.Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. -432с.
- Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь, 1990. 288с.
- Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. — 165с.
- Заде JI.А. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе. В кн. Классификация и кластер /Под ред. Дж. Вэн Райзина.-М.: Мир, 1980. С.208−247.
- Прикладные нечеткие системы ./под ред. Т. Терано, К. Асаи, М. Сугэно. -М.: Мир, 1993.- 368с.
- Мелихов А.Н., Берштейн Л. С., Коровин С .Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой.-М.:Наука, 1990.-272с.
- Батыршин И.З. Лексикографические оценки правдоподобности с универсальными границами//Изв. АН СССР. Техн. киберн., № 5, 1994.
- Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию: Пер. с франц./ Тейз А., Грибомон П., Луи Ж. и др. М.: Мир, 1990. — 432с.
- Ларичев О.И. и др. Выявление экспертных знаний. М.:Наука, 1989.-128с.
- Калашникова Т.Г. Использование методов кластерного анализа в процессе обучения экспертных систем// 1 Всесибирский конгресс женщин-математиков. Тезисы докладов. Красноярск, 2000. С. 83.
- S.V. Astanin, T.G. Kalashnikova, Problems of the decisions stability in fuzzy productions systems// 7th European Congress on Intelligent Techniques & Soft Computing, Aachen, Germany, 1999.
- Тарасов K.E., Беликов B.K., Фролова А. И. Логика и семиотика диагноза (методологические проблемы). М.: Медицина, 1989. — 272с.
- У инфицированные заключения по электрокардиологическим исследованиям (методические указания)/Под ред. B.C. Гасилина. М.: Министерство здравоохранения СССР, 1987. — 45с.
- Берштейн Л.С., Коровин С. Я., Мелихов А. Н., Сергеев Н. Е. Функционально-структурное исследование ситуационно-фреймовой сети экспертной системы с нечеткой логикой// Изв. РАН. Техн. кибернетика, № 2, 1994.
- Смете Ф. Простейшие семантические операторы. В кн.: Нечеткие множества и теория возможности. Последние достижения/ Под ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. С. 177−186.
- ЗЗ.Астанин C.B. Нечеткие методы и модели принятия решений в человеко-машинных и организационных системах гибридного интеллекта: Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Таганрог: изд-во ТРТУ, 1997.
- Shahsi, К. Raju, and P. S. Avadhani. Reasoning with Fuzzy Censors// IEEE Trans. Syst., Man, Cybern., 1994, vol. 24, no. 7, pp. 1061−1064.
- Беллман P., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиях// Вопросы анализа и процедуры принятия решений: Сб. переводов/ Под ред. И. Ф. Шахнова. М.: Мир, 1976. — С. 172−215.
- Астанин C.B., Захаревич В. Г. Обработка и представление знаний в информационно-советующих комплексах систем гибридного интеллекта. Таганрог: Изд. Таганрогского государственного радиотехнического университета, 1997.-136с.
- S. Astanin, Т. Kalashnikova, Decisions Making under Fuzzy Exceptional Conditions// ESIT 2000 European Symposium on Intelligent Techniques, Aachen: Verlag Mainz, Germany, 2000.
- Астанин C.B., Захаревич В. Г., Калашникова Т. Г. Правдоподобные рассуждения в системах принятия решений.// Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки, № 4 (108), 1999. С. 10−18.
- Астанин C.B., Калашникова Т. Г. Модель немонотонных рассуждений на основе нечеткой логики// Известия ТРТУ. Интеллектуальные САПР «Материалы Международной научно-технической конференции «Интеллектуальные САПР». Таганрог: ТРТУ, № 2, 2000. С. 81−84.
- Открытое образование объективная парадигма XXI века/Под общей ред. Тихомирова В .П.// Изд-во МЭСИ, М.: 2000 — 288 с.
- Карпенко А.В. Сравнительный анализ традиционной и телекоммуникационной схем организации проблемно-поисковой деятельности студентов// Научно-практич. журнал «Дистанционное образование», М: МЭСИ, № 6, 1999. С. 10−15.
- А. Маррек «Нейростудент» в реструктурированной системе образования// Образование и Информатика. Труды II Международного конгресса Юнеско. T. III, 1996. С. III-37-III-39.
- Костюкова Н.И., Попков В. К. Математические модели, дидактические и эргономические аспекты разработки автоматизированных обучающих комплексов// Научно-практич. журнал «Дистанционное образование», М: МЭСИ, № 6, 1999. С. 19−22.
- Крюков В.В., Шахгельдян К. И., Архипова Е. Н. Информационная обучающая среда на основе Java-технологии и сервисов Интернет// Научно-практич. журнал «Дистанционное образование», М: МЭСИ, № 5,1999. С.11−17.
- Павлов В.В. Системы человек-машина: проблемы и синтез. К.: Вигца шк. Головное изд-во, 1987. — 55с.
- Астанин С.В., Берштейн JT.C., Захаревич В. Г. Проектирование интеллектуального интерфейса «человек-машина». Ростов-на-Дону: Изд. РГУ. 1990.- 118с.
- Соловов A.B. Проектирование компьютерных систем учебного назначения: Учебное пособие. Самара: СГАУ, 1995. 138с.
- Эпштейн B.JI. Гипертекст новая парадигма информатики// Автоматика и
- Попов Д.И. Оценка знаний в дистанционном обучении//Материалы Восьмой международной конференции «Открытое образование в России XXI века». Тезисы докладов. Москва: МЭСИ, 2000. С. 183−188.
- Васильев В.И., Демидов А. Н., Малышев Н. Г., Тягунова Т. Н. Методологические правила конструирования компьютерных педагогических тестов. М.:ВТУ, 2000.
- Шадриков В.Д. Деятельность и способности. М.: Изд. корпорация «Логос», 1994.-320с.
- Рубинштейн С.Л. Основы общей психологии. -М.: Учпедгиз, 1946. 704с.
- Астанин C.B. Сопровождение процесса обучения на основе нечеткого моделирования// Научно-практич. журнал «Дистанционное образование», М: МЭСИ, № 5, 2000.
- Астанин C.B., Калашникова Т. Г. Разработка индивидуальной модели поведения обучаемого в системе дистанционного образования// «Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы». Таганрог: ТРТУ, № 5, 2001. С. 179−196.
- Астанин C.B. Трансформационная модель поведения// Межвузовский сборник научных трудов «Объектно-ориентированный анализ и проектирование адаптивных интеллектуальных систем реального времени» Новочеркасск: Изд. НГТУ, 1996.
- Bourelly L., Chouraqui Е., Ricard M. Formalization of an approximate reasoning: the analogical reasoning// Proc. of the IF AC Int. Symp. on Fuzzy Information. Knowledge Representation and Decision Analysis. Marsille. July. 1983.-pp.135−141.
- Малышев Н.Г., Берштейн Л. С., Боженюк A.B. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоатомиздат. 1991.-136с.
- Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986.-288с.
- Мелихов А.Н., Мелихова О. Н. О логическом выводе в интеллектуальных системах на основе нечеткой аналогии// Изв. РАН. Теория и системы управления, № 5, 1995. С.112−123.
- Астанин C.B. Правдоподобные рассуждения по аналогии// Интеллектуальные САПР. Таганрог: Изд. ТРТУ, 1996.
- Кофман А. Введение в прикладную комбинаторику. М.: Наука, 1975. -480с.
- Берштейн Л.С., Боженюк A.B. Определение нечетких внутренне устойчивых, внешне устойчивых множеств и ядер нечетких ориентированных графов// Изв. РАН. Теория и системы управления, № 1, 1999.
- Калашникова Т.Г. Применение аналогии для оценки системы знаний// «Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы». Таганрог: ТРТУ, № 5, 2001. С. 220−232.
- Таунсенд К., ФохтД. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ./ Предисл. Г. С. Осипова. М.: Финансы и статистика, 1990. — 320с.
- Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Пер. с англ. М.: Энергоатомиздат, 1991. — 286с.
- Берштейн Л.С., Карелин В. П., Целых А. Н. Модели и методы принятия решений в интегрированных интеллектуальных системах. Ростов-на-Дону: Изд-во РГУ, 1999. — 278с.
- Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ./ Под ред. Стефанюка В. Л., М.: Мир, 1989.-388с.
- Экспертные системы: состояние и перспективы. Сборник научных трудов/ Отв. редактор Д. А. Поспелов. М.: Наука, 1989.81 .Болдырев М. Решение задач с применением нечеткой логики// [email protected]
- CubiCalc An Interactive Shell for Using Fuzzy Rules// http://www.electriciti.com.hl.cbc.html83.http://www.wior.uni-karlsruhe.de/Bibliothek/SoftwareforOR/FuzzyLogic/ com/fuzzytech.html
- Андреев А.Б., Моисееев В. Б., Усманов В. В., Усачев Ю. Е. Система адаптивного тестирования знаний// Материалы конференции «Анализ качества образования и тестирование». М.: Изд-во МЭСИ, 2001. — С. 30−37.
- Головина Е.Ю., Чибизова Н. В. О построении интеллектуальной обучающей системы// Изв. РАН. Теория и системы управления, № 5, 1996. С. 85−92.
- Никичкин В.В., Цуканова Н. И. Обучение как многошаговый дискретный процесс управления с нечеткими параметрами// Изв. РАН. Теория и системы управления, № 5, 1996. С. 93−96.162