CLAIM – научно-образовательный кластер

ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ ПО КУРСУ
"ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ"

Основные лабораторные работы

• Лабораторная № 1. Разработка прототипа ЭС.
• Лабораторная № 2. Разработка базы знаний с правилами вывода.
• Лабораторная № 3. Разработка базы знаний с использованием сетевых ЯПЗ
  • Вариант 1. Разработка текстовой онтологии на базе технологий Wiki
  • Вариант 2. Реализация механизмов вывода в семантической сети
• Лабораторная № 4. Решение задач с помощью генетических алгоритмов.
• Лабораторная № 5. Решение задач с помощью нейронных сетей.

Дополнительные лабораторные работы

Экспертные системы и вывод в базе знаний.

• Лабораторная № ДЭС-1. Разработка ЭС с поддержкой вероятностного вывода.
• Лабораторная № ДЭС-2. Разработка ЭС с поддержкой нечеткого вывода.
• Лабораторная № ДЭС-3. Компонента наполнения БЗ (интеллектуальный редактор).
• Лабораторная № ДЭС-4. Компонента объяснения ЭС.
• Лабораторная № ДЭС-5. Компонента обучения ЭС.
• Лабораторная № ДЭС-6. Компонента самообучения ЭС.
• Лабораторная № ДЭС-7. Программный интерфейс взаимодействия с ЭС (DLL, DCOM, CORBA, ACTIVEX и др.)
• Лабораторная № ДЭС-8. Модуль генерации исходных данных (подсистема моделирования).
• Лабораторная № ДЭС-9. Разработка ЭС в специализированных оболочках (G2, CLIPS, Visual Prolog, LISP и др.).

Решение задач с помощью генетических алгоритмов.

• Лабораторная № ДГА-1. Сравнение и оценка эффективности использования ГА с другими подходами (методами ИСО, отжига, НС и др.) на примере задачи поиска кратчайшего маршрута в компьютерной сети.
• Лабораторная № ДГА-2. Решение других типовых задач с использованием ГА, возникающих при передаче пакетов данных в компьютерных сетях (напр. задачи коммивояжера).
• Лабораторная № ДГА-3. Реализация множества алгоритмов скрещивания, селекции, мутации и редукции и их экспериментальное сравнение для решения конкретных задач.
• Лабораторная № ДГА-4. Решение других оптимизационных задач с помощью ГА (из других предметных областей). Требуется согласование.
• Также можно реализовать лабораторные работы, представленные в учебном пособии [Гладков, 2004].

Решение задач с помощью нейронных сетей.

• Лабораторная № ДНС-1. Дополнительно к 5-ой лабораторной реализовать возможность задания произвольной размерности (до 1000x1000) распознаваемой матрицы или увеличить ее цветность (2–256).
• Лабораторная № ДНС-2. Дополнительно к 5-ой лабораторной реализовать возможность распознавать любой набор комбинаций за счет использования многослойной НС.
• Лабораторная № ДНС-3. Обучение нейрона с помощью ГА.

Решение задач с помощью других методов ИИ, КЛ, ТРО.

Можно, например, реализовать задачи, представленные в Джонс, 2004, однако обязательно требуется предварительное согласование.

 © НОК CLAIM. Замечания, вопросы и сведения об ошибках просим сообщать в форуме или присылать администратору сайта.