1913
.pdfМинистерство образования и науки РФ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова»
Искусственный интеллект в системах управления
Методические указания для самостоятельной работы студентов по направлению подготовки
15.04.02 – Технологические машины и оборудование
Воронеж 2016
2
УДК
Грибанов, А. А. Искусственный интеллект в системах управления : мето-
дические указания для самостоятельной работы студентов по направлению подготовки 15.04.02 – Технологические машины и оборудование / А. А. Гриба-
нов; М-во образования и науки РФ, ФГБОУ ВО «ВГЛТУ». – Воронеж, 2016. – 7
с.
Печатается по решению редакционно-издательского совета ВГЛТУ
Рецензент: д.т.н., профессор, зав. кафедрой электротехники и автоматики ФГБОУ ВО «Воронежский государственный аграрный университет имени им-
ператора Петра I» Афоничев Д.Н.
3
1. Введение
Учебным планом по направлению подготовки магистра 15.04.02 – «Технологические машины и оборудование» предусмотрено изучение курса «Искусственный интеллект в системах управления».
В результате освоения дисциплины студент должен:
– знать: основные понятия искусственного интеллекта, информационные системы представления знаний; фреймовые модели, продукционные модели, модели представления знаний основанные на логике предикатов первого порядка, семантические сети, модель прикладных процедур, реализующих правила обработки данных;
–уметь: использовать системы инженерного моделирования и проектирования для анализа и синтеза системы для проектирования интеллектуальных систем управления технологическими процессами и диспетчеризации сложных производств; использовать в своей профессиональной деятельности интеллектуальные системы управления основанные на различных принципах;
–владеть методиками реализации оптологических систем, описания и управления производственными данными и знаниями, классификацией и структурой, инструментальных средств проектирования, разработки и отладки, а также этапами разработки экспертных систем.
2.Общие указания
Методические указания предназначены для студентов магистратуры 1-го курса (2-й семестр) очного обучения. Объем дисциплины и виды учебной работы по семестрам приведены в табл. 1.
Таблица 1 – Объем дисциплины и виды учебной работы
|
Трудоемкость |
Семестр |
||
Виды учебной работы |
Всего |
В зачетных |
2 |
|
|
часов |
единицах |
|
|
|
|
|
||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Общая трудоемкость дисциплины |
108 |
3 |
108 |
|
Аудиторные занятия |
54 |
1,5 |
54 |
|
Лекции (Л) |
18 |
0,50 |
18 |
|
Практические занятия (ПЗ) |
– |
– |
– |
|
Лабораторные работы (ЛР) |
36 |
1,00 |
36 |
|
Семинары (С) |
– |
– |
– |
|
Занятия, проводимые в интерактивной |
22 |
0,61 |
22 |
|
форме |
|
|||
|
|
|
|
|
Самостоятельная работа (Сам) |
54 |
1,5 |
54 |
|
4
Контроль самостоятельной работы (КСР) |
– |
|
– |
|
|
|
|
|
|
Курсовой проект (работа) |
– |
|
– |
|
|
|
|
|
|
РГР (ГАР, РАР) |
– |
|
– |
|
|
|
|
|
|
Реферат |
– |
|
– |
|
|
|
|
|
|
Виды итогового контроля (зачет, экзамен) |
* |
* |
зачет |
|
Цель лекций – дать основные направления по наиболее сложным разделам дисциплины, а также изложить материал по новейшим достижениям, не получившим достаточного освящения в учебной литературе.
Обзорный характер лекций не дает основание рекомендовать их в качестве единственного источника при подготовке к зачету.
Лабораторные занятия посвящены изучению систем автоматизации с элементами искусственного интеллекта.
3. Содержание разделов дисциплины
Раздел 1. Анализ существующих подходов к построению интеллектуальных систем управления
История создания искусственного интеллекта, эволюция систем управления и новые информационные технологии в системах управления производством, приведен сравнительный анализ традиционных и нетрадиционных объектов управлении, а также рассмотрены соперничающие теории при подходе к проектированию интеллектуальных систем.
Раздел 2. Способы представление знаний в интеллектуальных системах управления
Принципы описания, задания и представления знаний в следующих формах: фреймов, продукционных моделей, исчисления предикатов, семантических сетей, структурный подход к проектированию базы знаний с применением соответствующих моделей представления, архитектура производственных систем искусственного интеллекта.
Раздел 3. Архитектура интеллектуальных систем управления Вопросы непосредственно связанные с принципами построения структур производственных интеллектуальных систем управления для решения различных задач, приведены структурные решения схем архитектуры интеллектуального робота и вводится основополагающее понятие базы знаний, как ядра лю-
бой интеллектуальной системы.
Раздел 4. Системы управления с нечеткой логикой Отражены базовые понятия теории мягких вычислений, рассмотрены ос-
новные виды функций принадлежности и алгоритмы нечеткого логического
5
вывода, а также особенности построения нечетких систем управления для различных технологических процессов.
4. Лабораторные занятия
Перечень лабораторных работ по курсу для студентов магистратуры очного обучения представлен в табл.2.
Таблица 2 – Перечень лабораторных работ
№ |
Номер раздела |
Наименование лабораторных работ |
|
пп |
дисциплины |
||
|
|||
1. |
Раздел 4 |
Настройка нечеткого регулятора с алгоритмом |
|
|
|
||
|
|
вывода Мамдани в системе управления тири- |
|
|
|
сторный преобразователь-двигатель (10 часов) |
|
|
|
|
|
2. |
Раздел 4 |
Настройка нечеткого регулятора с алгоритмом |
|
|
|
||
|
|
вывода Сугено в системе управления тиристор- |
|
|
|
ный преобразователь-двигатель (8 часов) |
|
|
|
|
|
3. |
Раздел 4 |
Структурный синтез. Повышение информативно- |
|
|
|
||
|
|
сти нечеткого регулятор (12 часов) |
|
|
|
|
|
4. |
Раздел 4 |
Структурный синтез САР. Коррекция САР на |
|
|
|
||
|
|
примере системы управления тиристорный пре- |
|
|
|
образователь-двигатель (6 часов) |
|
|
|
|
|
|
|
5. Самостоятельная работа магистров |
Часть материала курса вынесена на самостоятельное изучение магистров. Темы этой работы представлены в табл.3.
Таблица 3 – Перечень вопросов, выносимых на самостоятельное изучение
№ |
Тема самостоятельной работы |
Номер источника |
п/п |
|
|
|
|
|
1 |
2 |
3 |
|
|
|
1. |
Модели представления данных |
1 осн. (С. 20-35) |
|
|
|
2. |
Язык программирования Prolog |
2 доп. (С. 6-26) |
|
|
|
|
|
6 |
|
|
|
|
|
3. |
Методы обработки знаний |
|
3 доп. (С. 40-47) |
|
|
|
|
4. |
Экспертные системы |
|
3 доп. (С. 47-52) |
|
|
|
|
Контроль самостоятельной работы магистров осуществляется преподавателем. Контроль качества освоения дисциплины проводится посредством текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации обучающихся. Результаты контроля отражаются в баллах модульно-рейтинговой системы оценки знаний магистра.
После прослушивания курса лекций, выполнения лабораторных работ магистр допускается к сдаче экзамена. Контрольные вопросы к зачету студентов магистратуры очного обучения приведены ниже.
6.Контрольные вопросы
1.Анализ существующих подходов к построению интеллектуальных систем управления.
2.История создания искусственного интеллекта.
3.Соперничающие теории при подходе к проектированию интеллектуальных систем.
4.Эволюция систем управления.
5.Сравнительный анализ традиционных и нетрадиционных объектов управлении.
6.Способы представление знаний в интеллектуальных системах управления
7.Способы представление знаний в интеллектуальных системах управления.
8.Фреймы. Предикаты.
9.Семантические сети.
10.Архитектура интеллектуальных систем управления.
11.Принципы построения структур производственных интеллектуальных систем управления.
12.Архитектура интеллектуального робота.
13.Системы управления с нечеткой логикой.
14.Нечеткая логика. Нечеткие числа.
15.Нечеткие отношения.
7
16.Понятие нечеткой и лингвистической переменной.
17.Нечеткие операции.
18.Основные виды функций принадлежности и способы их задания. 19.Особенности построения нечетких систем управления для различ-
ных технологических процессов.
20.Эффективность нечетких систем.
Библиографический список
Основная литература
1. Системы искусственного интеллекта. Практический курс: учебное пособие / под ред. И.Ф. Астаховой. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. – 292 с. // ЭБС Единое окно доступа к образовательным ресурсам. – Режим дос-
тупа: http://window.edu.ru/resource/335/65335.
Дополнительная литература
2. Бессмертный И.А. Искусственный интеллект: Учебное пособие. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. – 132 с.// ЭБС Единое окно доступа к образовательным ресурсам. – Режим доступа: http://window.edu.ru/resource/274/69274.
3. Грибанов А. А. Искусственный интеллект в системах управления [Электронный ресурс] : методические указания к лабораторным работам для студентов по направлению подготовки 15.04.02 - Технологические машины и оборудование / А. А. Грибанов ; ВГЛТУ. - Воронеж, 2016. - 36 с. - ЭБС ВГЛТУ.
4. Грибанов А. А. Искусственный интеллект в системах управления [Электронный ресурс] : методические указания для самостоятельной работы студентов по направлению подготовки 15.04.02 - Технологические машины и оборудование / А. А. Грибанов ; ВГЛТУ. - Воронеж, 2016. - 7 с. - ЭБС ВГЛТУ.
Грибанов Андрей Анатольевич
Искусственный интеллект в системах управления
8
Методические указания для самостоятельной работы студентов по на-
правлению подготовки 15.04.02 – Технологические машины и оборудование
Редактор С.Ю. Крохотина
Подписано в печать |
Формат бумаги |
Заказ |
||
Объем |
п.л. |
Усл. п.л. |
Уч-изд. л. |
Тираж |
ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова»