Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«КАЛИНИНГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ
УНИВЕРСИТЕТ»
УТВЕРЖДАЮ
Проректор по учебнометодической работе
п\п
А.Л. Гудков
« 30 » октября 2014 г.
Рабочая программа дисциплины
ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ
Профессиональный цикл, вариативная часть
(дисциплина по выбору)
Направление подготовки
230100 – ИНФОРМАТИКА И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА
Квалификация (степень) выпускника –
бакалавр
Форма обучения
очная
Факультет автоматизации производства и управления
Кафедра-разработчик – кафедра систем управления и вычислительной техники
Калининград 2014
1. Цели и задачи изучения дисциплины.
Цель освоения дисциплины - формирование у студентов знаний в области
современных и перспективных технологий создания и внедрения экспертных
систем.
Задачи дисциплины: определение места изучаемых экспертных систем
среди других информационных систем, оценка их характеристик на основе
моделирования, ознакомление с основами искусственного интеллекта, изучение
математических и алгоритмических основ экспертных систем, а также моделей
представления знаний на основе систем продукций, семантических сетей и
фреймов, изучение этапов проектирования, внедрения и сопровождения
экспертных систем.
2. Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата
Дисциплина «ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ» является дисциплиной по выбору
вариативной части профессионального цикла ООП, изучается в восьмом
семестре
Изучение
дисциплины
предполагает
предварительное
освоение
студентами
дисциплин:
«Базы
данных»,
«Программирование»,
«Информационные
технологии»,
«Дискретная
математика»,
«Теория
вероятностей и математическая статистика», «Теория систем и системный
анализ», «Исследование операций», «Методы оптимизации».
Результаты освоения дисциплины могут быть использованы в процессе
профессиональной деятельности.
3. Компетенции выпускника, формируемые в результате освоения
дисциплины
В результате освоения дисциплины у обучающихся формируются следующие общекультурные (ОК) и профессиональные (ПК) компетенции (или их
элементы), предусмотренные ФГОС ВПО:
 владение культурой мышления, способность к обобщению, анализу,
восприятию информации, постановке цели и выбору путей её достижения
(ОК-1);
 готовность к кооперации с коллегами, работе в коллективе (ОК-3)
 умение использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в
профессиональной деятельности, применять методы математического
анализа и моделирования, теоретического и экспериментального
исследования (ОК-10)
 навыки работы с компьютером как средством управления информацией
(ОК-12)
 способность осваивать методики использования программных средств для
решения практических задач (ПК-2).
В результате освоения дисциплины обучающийся должен:
 знать: основные виды, особенности функционирования и области
применения систем искусственного интеллекта; основные методы
построения экспертных систем.
 уметь: проводить анализ предметной области и определять задачи, для
решения которых целесообразно использование технологий экспертных
систем; формировать требования к предметно-ориентированной экспертной
системе и определять возможные пути их выполнения; определять
назначение, выбирать методы и средства для построения прикладных
экспертных систем.
 владеть: навыками формулировать и решать задачи проектирования
профессионально-ориентированных
информационных
систем
с
использованием технологий искусственного интеллекта и инженерии знаний.
4 Структура и трудоемкость дисциплины.
4.1 Структура дисциплины
Семестр: 6. Форма промежуточной аттестации: зачет.
Общая трудоемкость дисциплины составляет 3 зачетных единицы 108 часов.
1.1
1.2
1.3
2.1
2.2
Лабораторные
занятия*
Самостоятельная
работа*
Всего часов
Разделы и темы
дисциплины
Лекции*
№
п\п
Недели семестра
Виды учебной
работы и
самостоятельна
я работа, в час.
Фомы
текущего
контроля и
итоговой
аттестации
Раздел 1 Понятие и особенности экспертных систем
Исторический обзор
1
2
4
6
Тестирование
исследований в области
искусственного
интеллекта.
Модели представления
2-3
1
4
6
11
Защита лаб.
знаний.
работ
Формальные
4-5
1
2
6
9
Защита лаб.
логические модели
работы
Раздел 2 Системы обработки естественного языка (ЕЯ-системы)
Принципы работы
6-7
1
2
6
9
Защита лаб.
морфологического
работ
анализатора
Синтаксический анализ
8-9
1
4
6
11
Защита лаб.
работ
Семантический анализ
10-11
2
10
6
18
Защита лаб.
и семантическое
работ
отношение
Раздел 3 База знаний и механизмы поиска решений в экспертных
системах
3.1 Составные части
12-13
2
6
6
14
Защита лаб.
экспертной системы.
работ
Организация базы
знаний
3.2 Механизмы вывода в
14-15
1
2
6
9
Защита лаб.
ЭС. Нечеткая логика
работ
3.3 Ситуационная модель
16
1
2
6
9
Защита лаб.
представления знаний и
работ
вывода решений
Подготовка к зачету и его
12
12
12
Зачет
сдача
Итого (часов, баллов):
12 32
64 108
Зачет
44
2.3
4.2 Теоретические занятия (лекции)
Тема 1.1 Исторический обзор исследований в области искусственного
интеллекта – 2 часа
"Искусственный интеллект", основные направления исследований и
разработок. Понятие и особенности экспертных систем (ЭС). Исторический
обзор исследований в области искусственного интеллекта. Архитектура и
основные составные части ЭС.
Тема 1.2 Модели представления знаний - 1 час
Понятие интеллектуальной информационной системы, основные свойства.
Области применения и классификация ЭС. Различные подходы к построению
ЭС (логический, структурный, эволюционный, имитационный). Знания и
данные в информационных системах. Модели представления знаний.
Продукции. Фреймы. Семантические сети.
Тема 1.3 Формальные логические модели - 1 час
Представление в информационных системах неформальных процедур.
Элементы нечеткой логики. Общая характеристика языков логического
программирования. Формальные логические модели. Формальные грамматики.
Контекстно-свобдная грамматика.
Тема 2.1 Принципы работы морфологического анализатора – 1 час
Цели и виды морфологического анализа. Лемматизация, морфологическая
разметка. Принципы работы морфологического анализатора. Процедурный,
табличный и вероятностный подходы. Выделение устойчивых словосочетаний.
Частота и морфологические шаблоны. Статистическая проверка гипотез.
Тема 2.2 Синтаксический анализ - 1 час
Основные формализмы описания синтаксической структуры предложения:
дерево зависимостей, непосредственные составляющие. Поверхностный
синтаксический анализ. Основные методы извлечения предложений: важные
слова; учет положения предложения в тексте; учет "сигнальных" слов и фраз;
учет связей между предложениями.
Тема 2.3 Семантический анализ и семантическое отношение – 2 часа
Семантический анализ и семантическое отношение. Методы нахождения
семантически близких терминов. Автоматическая категоризация документов.
Онтологии и области их приложения. Системы машинного перевода.
Тема 3.1 Составные части экспертной системы. Организация базы знаний
– 2 часа
Экспертные системы (ЭС). Составные части экспертной системы: база знаний,
механизм вывода, механизмы приобретения и объяснения знаний,
интеллектуальный интерфейс. Организация базы знаний. Декларативная и
процедурная формы представления знаний. Основные этапы построения
экспертных систем. Участники процесса создания ЭС: эксперты, инженеры по
знаниям, конечные пользователи.
Тема 3.2 Механизмы вывода в ЭС. Нечеткая логика – 1 час
Механизмы вывода в ЭС. Логический и эвристический методы рассуждения в
ЭС. Рассуждения на основе дедукции, индукции, аналогии. Продукционные
сети. Вероятностный подход: байесовские сети доверия. Нечеткий вывод
знаний. Представление и обработка неопределенности. ЭС с нечеткой логикой.
Тема 3.3 Ситуационная модель представления знаний и вывода решений –
1 час
Извлечение знаний из данных. Машинное обучение на примерах. Выбор
методов и средств решения трудноформализуемых задач. Нейронные сети:
основные понятия и области применения. Обучение нейронной сети.
4.3 Лабораторные работы
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 1 (Тема 1.2, 1.3 - 6 часов).
Построение базы знаний предметной области.
Выбор
и
анализ
предметной
области
для
построения
ЭС;
Определение назначения ЭС и решаемых задач, структурное моделирование,
выбор методов и алгоритмов для решения задач ЭС.
Объект изучения: заданная предметная область (описание);
Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным
обеспечением KAPPA-PC.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 2 (Тема 2.1, 2.2 - 6 часов).
Анализ текста на естественном языке
Разработка алгоритма морфологического анализа. Преобразование выражения к
каноническому префиксному виду при помощи правил-шаблонов.
Синтаксический анализ. Выбор алгоритмов и программная реализация
синтаксического анализа с использованием контекстно свободной грамматики.
Объект изучения: связный осмысленный текст, морфологический словарь,
набор правил;
Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным
обеспечением KAPPA-PC.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 3 (Тема 2.3 - 6 часов).
Семантический анализ
Выбор алгоритмов выявления терминов и семантических отношений.
Программная реализация семантического анализа. Программная реализация
построения семантической сети онтологий предметной области.
Объект изучения: связный осмысленный текст, словарь синонимов;
Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным
обеспечением KAPPA-PC.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 4 (Тема 2.3 - 4 часа).
Онтологии предметной области
Построение онтологий на основе семантического описания текста.
Объект изучения: заданная предметная область (семантическое описание);
Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным
обеспечением KAPPA-PC.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 5 (Тема 3.1 - 6 часов).
Разработка экспертной системы
Построение экспертной системы на базе онтологий. Организация базы знаний.
Анализ предметной области и структурное моделирование ЭС;
Объект изучения: заданная предметная область (описание);
Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным
обеспечением KAPPA-PC.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 6 (Тема 3.2, 3.3 - 4 часа).
Ситуационная модель представления знаний
Построение вывода решений на базе нечеткой логики. Разработка алгоритма и
программная реализация.
Объект изучения: заданная предметная область (описание);
Инструментарий: компьютерный класс с установленным программным
обеспечением KAPPA-PC.
4.4 Практические занятия
Не предусмотрены
4.5 Самостоятельная работа студентов
№
Вид (содержание) СРС
п/п
1 Освоение теоретического учебного
материала
2
3
Кол-во
часов
20
Подготовка к лабораторным занятиям,
оформление работ
32
Подготовка к сдаче и сдача зачета
Итого
12
64
Форма контроля
 Тестирование
 Компьютерные
тесты
 Защита
лабораторных
работ
Зачет
5 Образовательные технологии
В процессе преподавания используются следующие образовательные
технологии:
- лекции, с представлением теоретического материала по дисциплине;
- проведение лабораторных работ, в процессе которых студент выполняет
задания в компьютерном классе с установленным программным обеспечением
KAPPA-PC.
- консультации преподавателя;
- самостоятельная работа студентов, в которую входит: освоение
теоретического материала; подготовка к лабораторным занятиям и к зачёту.
6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости и
итоговой аттестации освоения дисциплины
6.1. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости студентов
(задания для тестирования, вопросы компьютерного теста) и итоговой
аттестации по дисциплине (вопросы и задания на зачет) приводятся в качестве
отдельных материалов УМКД, в соответствующих методических указаниях.
6.2. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы
студентов определено в разделе 7.
7 Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
7.1. Основная литература:
1.Клачек П.М. Математические основы искусственного интеллекта:
Калининград: ФГБОУ ВПО «Калининградский государственный
технический университет», 2011. - 254 с.
2.Люгер, Д. Искусственный интеллект / Д. Люгер. – М. : Мир, 2003. – 690 с.
3.Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова,
В. Ф. Хорошевский. – СПб. : Питер, 2001. – 384 с.
7.2. Дополнительная литература:
1.Гладкий А. В. Синтаксические структуры естественного языка в
автоматизированных системах общения. - М.: Наука, 1985.
2.Искусственный интеллект: Справочник: Кн.1: Системы общения и
экспертные системы. - М.: Радио и связь, 1990.
3.Искусственный интеллект: Справочник: Кн.2: Модели и методы. - М.:
Радио и связь, 1990.
7.3. Программное обеспечение и Интернет – ресурсы:
1. Cайт "Автоматическая Обработка Текста", http://www.aot.ru
8 Технические средства и материально-техническое обеспечение
дисциплины (модуля).
a. Лекционная аудитория с проектором.
b. Компьютерный класс, оснащенный персональными компьютерами
и ЛВС.
c. Операционная система MS Windows.
d. Набор пакетов программ MS Office (Excel, Word).
e. Пакет KAPPA-PC.
Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
Учебно-методическое обеспечение дисциплины
Наличие в
Наличие в
№
учебном
электронной
п/п
Наименование литературы
абонементе
библиотеке
НТБ (кол-во)
Основная литература
Клачек П.М. Математические основы
искусственного интеллекта: Калининград:
1 ФГБОУ ВПО «Калининградский
36
государственный технический университет»,
2011. - 202 с.
Пономарев О.П. Экспертные системы: учебное
пособие – Калининград: ФГОУ ВПО «КГТУ»,
22
2008.-118с.
Дополнительная литература
Колесников А.В. Гибридные интеллектуальные
системы. Теория и технология разработки:
3
46
учебное пособие – Санкт-Петербург : СПбГТУ,
2001. – 711 с.
Директор НТБ
М.В. Вареницына
Лист согласования рабочей программы дисциплины
Учебная (рабочая) программа дисциплины разработана в соответствии с
государственным образовательным стандартом высшего профессионального
образования по направлению подготовки 230100 «Информатика и вычислительная
техника», утвержденному приказом Министерства образования и науки РФ № 553 от
9 ноября 2009 г., учебным планом университета по этому же направлению,
утвержденному ученым советом университета 27.10.2011.
Автор программы –П.М. Клачек, канд. техн. наук, профессор
Учебная программа рассмотрена и одобрена на заседании кафедры
систем
управления и вычислительной техники (рецензент – зав. кафедрой, канд. техн. наук,
доцент Петрикин В.А), протокол № 2 от 14.10.2014 г.).
Заведующий кафедрой
канд. техн. наук доцент
В.А. Петрикин
Рабочая программа дисциплины рассмотрена и одобрена на заседании методической
комиссии факультета автоматизации производства и управления (протокол № ___
от ____________).
Председатель методической
комиссии, к.т.н.
Согласовано
А.П. Коган