Интеллектуальные информационные системы, Луценко Е.В., 2004

Интеллектуальные информационные системы, Луценко Е.В., 2004.
   Учебное пособие состоит из трех частей: курса лекций; практикума и про-граммы самостоятельной работы студентов.
Курс лекций включает 16 лекций, сгруппированных в 4 раздела: введение в интеллектуальные  информационные системы; теоретические основы и эксплуатация универсальной когнитивной аналитической системы "Эйдос"; принципы построения интеллектуальных информационных систем; применение и перспективы систем искусственного интеллекта.
Практикум базируется на универсальной когнитивной аналитической си-стеме "Эйдос", разработанной автором пособия, и включает 10 лабораторных работ.
Программа самостоятельной работы студентов по дисциплине включает теоретические вопросы и практические задания, выносящиеся на экзамен по дисциплине и государственный экзамен, а также список основной и дополнительной литературы, включая Internet-сайты по проблематике искусственного интеллекта.
Для студентов очной и заочной форм обучения, аспирантов, преподавателей и научных работников, интересующихся проблематикой систем искусственного интеллекта.

Информация является квинтэссенцией стоимости.
Кратко рассмотрим вопрос о стоимости самой информации, имеющий самое непосредственное отношение к проблеме оценки экономической эффективности применения систем искусственного интеллекта и интеллектуальной обработки данных.
Мы знаем, как информация, в качестве рекламы, приносит деньги. Мы знаем также, что технология, "Ноу-хау", стоит значительно дороже, чем продукты ее применения.
Информация, как и нефть, может быть "сырой" или обработанной. Сырая информация может почти ничего не стоить по сравнению со стоимостью аналитически обработанной информации, т.е. информации, которая находится в форме пригодной для употребления, готовой немедленно принести громадные преимущества ее обладателю по сравнению с другими людьми, ею не обладающими.
СОДЕРЖАНИЕ
ПРЕДИСЛОВИЕ 5
ЧАСТЬ I. КУРС ЛЕКЦИЙ 8
РАЗДЕЛ 1.1.  ВВЕДЕНИЕ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ  ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ 9
1.1.1. ЛЕКЦИЯ-1.  Интеллектуальные информационные системы,  как закономерный и неизбежный  этап развития средств труда 9
1.1.2. ЛЕКЦИЯ-2.  Определение и критерии идентификации систем искусственного интеллекта 27
РАЗДЕЛ 1.2.  ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И ПРИМЕНЕНИЕ УНИВЕРСАЛЬНОЙ КОГНИТИВНОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ "ЭЙДОС" 58
1.2.1. ЛЕКЦИЯ-3.  Теоретические основы системно-когнитивного анализа 58
1.2.2. ЛЕКЦИЯ-4.  Системная теория информации  и семантическая информационная модель 92
1.2.3. ЛЕКЦИЯ-5.  Методика численных расчетов (алгоритмы и структуры данных) 197
1.2.4. ЛЕКЦИЯ-6.  Технология синтеза  и эксплуатации приложений в системе "Эйдос" 233
РАЗДЕЛ 1.3.  ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ 256
1.3.1. ЛЕКЦИЯ-7.  Системы с интеллектуальной обратной связью и интеллектуальными интерфейсами 256
1.3.2. ЛЕКЦИЯ-8.  Автоматизированные системы  распознавания образов 272
1.3.3. ЛЕКЦИЯ-9.  Математические методы  и автоматизированные системы  поддержки принятия решений 285
1.3.4. ЛЕКЦИЯ-10.  Экспертные системы 302
1.3.5. ЛЕКЦИЯ-11.  Нейронные сети 308
1.3.6. ЛЕКЦИЯ-12.  Генетические алгоритмы  и моделирование биологической эволюции 336
1.3.7. ЛЕКЦИЯ-13.  Когнитивное моделирование 344
1.3.8. ЛЕКЦИЯ-14.  Выявление знаний из опыта (эмпирических фактов) и интеллектуальный анализ данных (data mining) 352
РАЗДЕЛ 1.4. ПРИМЕНЕНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ  СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 361
1.4.1. ЛЕКЦИЯ-15. Области применения  систем искусственного интеллекта 361
1.4.2. ЛЕКЦИЯ-16.  Перспективы развития  систем искусственного интеллекта,  в т.ч. в Internet 392
ЧАСТЬ II. ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ 410
2.1. СООТВЕТСТВИЕ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ РАБОЧИМ ПРОГРАММАМ ПО СПЕЦИАЛЬНОСТЯМ 410
2.2. СТРУКТУРА ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЫ,  ПОРЯДОК ЕЕ УСТАНОВКИ, ВЫПОЛНЕНИЯ И СДАЧИ 411
2.2.1. Структура лабораторной работы 411
2.2.2. Инструкция по установке лабораторной работы 411
2.2.3. Выполнение и сдача лабораторной работы 413
2.3. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ В КОМПЬЮТЕРНОМ КЛАССЕ 413
2.3.1. Материально-техническое обеспечение 413
2.3.2. Общее программное обеспечение 413
2.3.3. Специальное программное обеспечение 414
2.4. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ЛАБОРАТОРНЫМ РАБОТАМ 414
ЛР-1: "Прогнозирование вероятных пунктов  назначения железнодорожных составов" 414
ЛР-2: "Прогнозирование учебных достижений студентов  на основе их имеджевых фотороботов" 432
ЛР-3: "Прогнозирование учебных достижений студентов  на основе особенностей их почерка" 452
ЛР-4: "Прогнозирование учебных достижений студентов  на основе информации об их социальном статусе" 457
ЛР-5: "Идентификация слов по входящим в них буквам" 481
ЛР-6: "Атрибуция анонимных  и псевдонимных текстов" 513
ЛР-7: "Идентификация и классификация  натуральных чисел по их свойствам" 533
ЛР-8: "Идентификация трехмерных тел  по их ортогональным проекциям" 545
ЛР-9: "Прогнозирование количественных  и качественных результатов выращивания зерновых колосовых и поддержка принятия решений по выбору агротехнологий" 555
ЛР-10: "Исследование случайной семантической информационной модели при различных объемах выборки" 562
ЧАСТЬ III. ЗАОЧНОЕ ОБУЧЕНИЕ, САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА СТУДЕНТОВ И ПОДГОТОВКА К ЭКЗАМЕНУ 568
3.1. ИЗУЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ  ПРИ ЗАОЧНОЙ ФОРМЕ ОБУЧЕНИЯ 568
3.2. ПРОГРАММА САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТА ПО ДИСЦИПЛИНЕ 568
3.2.1. Общие положения 568
3.2.2. Наименования тем  для самостоятельной работы студентов 569
3.2.3. Примерная структура реферата, курсовой или дипломной работы и элементы научного исследования в самостоятельной работе 571
3.2.4. Методика использования репозитария UCI для оценки качества математических моделей систем искусственного интеллекта 572
3.3. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ 596
3.3.1. Вопросы, выносящиеся на экзамен  по дисциплине 596
3.3.2. Вопросы, относящиеся к дисциплине "ИИС",  выносящиеся на государственный экзамен 608
3.4. ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАДАНИЯ 608
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 611
ЛИТЕРАТУРА 612
ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА 612
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА 612
INTERNET-САЙТЫ 622
КРАТКИЙ СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ ПО СК-АНАЛИЗУ И СИСТЕМАМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 623.