«Обзор существующих экспертных систем» - Курсовая работа

Лекция 3. Языки представления знаний и основные модели. 22
Лекция 4. Теория экспертных систем. Инструментальные средства разработки экспертных систем. 32
Лекция 5. Логическое программирование на языке Prolog. 39
Лекция 6. Функциональное программирование на языке Lisp. 51
Определение рекурсивных функций 62
2.2. Методические указания и рекомендации
2.2.1. Методические указания и рекомендации к проведению семинарских занятий,
2.2.2. Методические указания и рекомендации к выполнению лабораторных и практических работ,
2.2.3. Методические указания и рекомендации к организации самостоятельной работы студентов по дисциплине
2.2.4. Методические указания и рекомендации к организации научно-исследовательской работы студентов по дисциплине

1.1.2. Перестроение в плотном потоке 11
1.1.3. Перестроение на кольце 11
1.1.4. Обгон 12
1.2. Техническая и технологическая сущность задачи 13
1.3. Обзор существующих систем и сред моделирования транспортных потоков и их анализ 13
1.3.1. Пакет имитационного моделирования AIMSUN 6.0 13
1.3.2. Программный комплекс PTV VISSIM 15
1.3.3. Программный комплекс PTV VISSUM 17
1.3.4. Программный продукт MXROAD 18
1.3.5. Программный продукт AnyLogic 19
1.4. Обзор существующих разработок в области моделирования транспортных потоков и их анализ 20
1.4.1. Модели, реализованные в AnyLogic 20
1.4.1.1. Модель трубовидной транспортной развязки 20
1.4.1.2. Модель Simple merging (Простое слияние) 21
1.4.1.3. Модель Simple overtaking (Простой обгон) 21
1.4.1.4. Модель развилки по улице Заки Валиди 22
1.4.1.5. Модель сложной транспортной развязки 23
Вывод по первой главе 24
Глава 2 ПРОЕКТНАЯ ЧАСТЬ 25
2.1. Техническое задание на создание имитационной модели 25
2.2. Функциональная модель процесса разработки имитационной модели в BPWin….…34
Вывод по второй главе 41
Глава 3 РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ДВИЖЕНИЯ ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА С УЧЕТОМ ПЕРЕСТРОЕНИЯ НА ДРУГИЕ ПОЛОСЫ, ЕЕ ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ. 42
3.1. Разработка модели 42
3.1.1. Запуск AnyLogic и загрузка библиотеки дорожного движения 42
3.1.2. Обзор инструментария и задание дорожной сети 48
3.1.3. Создание модели. 54
3.2. Тестирование модели 76
3.3. Технико-экономическое обоснование 77
Вывод по третьей главе 82
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 83
ЛИТЕРАТУРА 85
ПРИЛОЖЕНИЕ 88
Приложение 1. Руководство оператора….…88
ГРАФИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ…94
Приложение 2. Контекстная диаграмма…95
Приложение 3. Диаграмма декомпозиции А0.….….….96
Приложение 4. Диаграмма декомпозиции А1….97
Приложение 5. Диаграмма декомпозиции А2….98
Приложение 6. Диаграмма декомпзиции А3…99
Приложение 7. Диаграмма декомпозиции А32 .….….100
Приложение 8. Диаграмма декомпозиции А4 .….101
Приложение 9. ИМДТП (проект)….….…102
Приложение 10. Структурная схема модели .….…103
Приложение 11. Скриншот модели (2D) .….104
Приложение 12. Скриншот модели (3D-1) .….105
Приложение 13. Скриншот модели (3D-2).….…106

1.4. Машина вывода 9
1.5. Интерфейс пользователя 9
2. Преимущества и ограничения применения экспертных систем 11
3. Области применения экспертных систем 14
Заключение 18
Список используемой литературы 19

дифференциального исчисления
моделей знаний и логического вывода
теории распознавания образов и методов классификации
Какой из подходов не относится к методологии ИИ
преставление знаний
поиск в пространстве состояний
интегральные уравнения
анализ изображений
Какое из направлений не исследуется в области ИИ
интеллектуальное управление
нечеткая логика
распознавание образов
нет верных ответов
Какие из направлений составляют методологию ИИ
представление задачи в пространстве состояний и методы поиска
языки представления знаний и модели знаний
теория экспертных систем
нет верных ответов
Классическое направление в ИИ использует при решении задачи методы
интегрирования
дифференцирования
эвристического поиска в пространстве состояний
логический вывод и извлечение знаний из моделей
Бионическое направление в ИИ использует при решении задач методы
эволюционного моделирования
нечеткой логики
нейронных сетей
нет верных ответов
Объектом исследований ИИ является
интеллект человека
мышление животного
поведение насекомых
культура человека
Предметом исследований ИИ является
физиология человека
психика человека

Обзор существующих аналогов проектируемой системы 8
Анализ и выбор методологии и средств проектирования и разработки 10
Вывод по главе 1 16
Глава 2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ “ВИРТУАЛЬНАЯ ШКОЛА” 17
2.2. Статистические диаграммы 17
2.3. Динамические диаграммы 23
Вывод по главе 2 26
Глава 3. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ “ВИРТУАЛЬНАЯ ШКОЛА” 27
Описание экранных форм 27
Вывод по главе 3 31
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 32

3. Рекуррентные соотношения. Способы решения рекуррентных соотношений. Числа Фибоначчи.
4. Основные понятия теории графов. Изоморфизм графов. Связные графы. Деревья. Представление графа на ЭВМ (динамические структуры данных, стеки, очереди, двоичные деревья)
Архитектура компьютера
5. Архитектура ЭВМ. Классическая архитектура ЭВМ и принцип Фон Неймана.
6. Язык программирования Ассемблер. Базовые элементы. Основные операции над регистрами.
7. Аппаратные и программные прерывания. Адресное пространство и смещение.
8. Аппаратные и программные средства обработки информации.
Информационные технологии в математике
9. Информационная технология. Этапы развития и перспективы информационных технологий.
10. Информационная емкость. Формула информационной емкости.
11. Перспективы развития информационных технологий.
12. Математический пакет Maple — среда для решения математических задач. Основы работы, команды. Построение графиков функций. Решение дифференциальных уравнений.
Исслед операций
13. Понятие одномерной и многомерной оптимизации. Необходимые и достаточные условия безусловного экстремума.
14. Условный экстремум: Функция Лагранжа, метод множителей Лагранжа.
15. Симплекс-метод. Преобразование симплекс  таблиц на языке Pascal.
16. Двойственные задачи: симметричные и несимметричные. Двойственность в линейном программировании.
Компьютерное моделирование
17. Моделирование как метод познания. Понятие «модель». Виды моделирования в естественных и технических науках. Компьютерная модель. Информационные модели. Объекты и их связи. Основные структуры в информационном моделировании. Примеры информационных моделей. Поля, методы и свойства. Абстрактные, виртуальные, динамические и перегружаемые методы.
18. Графическое моделирование. Основы трехмерной графики. Преобразования координат. Перенос и повороты в трехмерном пространстве.
19. Понятие математического моделирования. Этапы и цели математического моделирования. Различные подходы к классификации математических моделей. Модели с сосредоточенными и распределенными параметрами. Дескриптивные, оптимизационные, многокритериальные, игровые модели.
20. Имитационные модели и системы. Этапы построения имитационной модели. Анализ и оценка адекватности имитационной модели. Примеры имитационных моделей.
21. Моделирование стохастических систем. Общие и частные стохастические методы. Моделирование последовательностей независимых и зависимых случайных испытаний. Общий алгоритм моделирования дискретной случайной величины.
Компьютерные сети
22. Понятие о компьютерных сетях. Типы сетей. Топология. Классификация.
23. Архитектура компьютерных сетей. Семиуровневая модель OSI. Модель TCP/IP.
24. Адресация в сети Internet. Понятие сокета, как способ программного доступа к сетевым функциям.
25. Технология «Клиент-Сервер». Одноранговые и распределенные сети.
26. Протоколы и службы Internet.
Математическая логика, теория алгоритмов, теоретические основы информатики
27. Алгебра высказываний как модель алгебры Буля, ее аксиоматическое задание. Принцип двойственности и теорема двойственности.
28. Проблема разрешимости (разрешения) для класса однотипных задач. Проблема разрешимости в алгебре высказываний и способы их разрешения.
29. Высказывательные формы (предикаты). Способы их задания. Логические операции над предикатами.
30. Неформальное понятие алгоритма. Общие свойства алгоритмов. Графические средства для описания алгоритмов.
31. Формальное определение понятия алгоритма в виде машин Тьюринга. Вычисления на машинах Тьюринга. Тезис Тьюринга - Черча. Проблема самоприменимости.
32. Рекурсивные функции, рекурсивные множества. Тезис Черча. Итерация одноместных функций и доказательная база к ней.
33. Система счисления с произвольным основанием. Перевод из одной системы счисления в другую. Операции над числами в системах счисления с произвольным основанием.
34. Основные понятия теории кодирования. Оптимальный код Шеннона-Фано.
Основы искусственного интеллекта.
35. Основы теории экспертных систем. Общая характеристика ЭС. Виды ЭС и типы решаемых задач. Структура и режимы использования ЭС. Перспективы развития экспертных систем.
36. Основы теории распознавания образов. Общая постановка проблемы. Детерминированные, вероятностные, логические и структурные методы
37. Основы нейросетевых технологий. Нейроклетка - разработка формальной модели. Классы нейронных сетей. Методы обучения.
38. Базовые конструкции языка программирования Pascal.
39. Основные типы данных языка программирования Pascal и их производные.
40. Описание процедур и функции языка программирования Pascal.
41. Delphi – cреда разработки приложений для ОС Windows. Компонентная разработка приложений в среде Delphi.
42. Разработка мультимедийных приложений в среде Delphi.
Численные методы
43. Метод простой итерации при решении уравнения с одной переменной.
44. Метод простой итерации для СЛАУ.
45. Интерполяционный многочлен Лагранжа. Вывод, оценка погрешности.
46. Метод трапеций для численного нахождения определенного интеграла: вывод формулы, оценка погрешности, геометрический смысл.
47. Методы численного интегрирования дифференциальных уравнений.
48. Метод наименьших квадратов.
Элементы абстрактной и компьютерной алгебры.
49. Теория множеств: множества и операции над множествами, основные проблемы.
50. Алгебра и алгебраические системы.
51. Группы (подгруппы), поля и кольца.