На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти готовые бесплатные и платные работы или заказать написание уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов по самым низким ценам. Добавив заявку на написание требуемой для вас работы, вы узнаете реальную стоимость ее выполнения.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Быстрая помощь студентам

 

Результат поиска


Наименование:


Шпаргалка Ответы на экзаменационные вопросы по дисциплине Интеллектуальный анализ данных и СИИ

Информация:

Тип работы: Шпаргалка. Добавлен: 30.11.2016. Сдан: 2014. Страниц: 42. Уникальность по antiplagiat.ru: -.

Описание (план):



1. Основные понятия искусственного интеллекта
2. Интеллектуальные информационные системы и их эволюция. Общие понятия и определения.
3. Направления развития искусственного интеллекта Основные виды интеллектуальных информационных систем. Экономические экспертные информационные системы.
4. Свойства и состав интеллектуальной системы Обобщенная структура построения интеллектуальных информационных систем.
5. Информационная модель деятельности специалиста и место систем искусственного интеллекта в этой деятельности.
6. Основные требования к эффективности и надежности интеллектуальных информационных систем.
7. Современные технологии проектирования интеллектуальных информационных систем.
8. Свойства и состав интеллектуальной системы
9. Жизненный цикл систем искусственного интеллекта Основные этапы проектирования интеллектуальных информационных систем.
10. Понятие знания, их классификация. Формы и методы представления знаний.
11. Модели представления знаний. Логическая модель представления знаний.
12. Модели представления знаний. Фреймовая модель
13. Модели представления знаний. Продукционная модель
14. Системы управления базами знаний. Общие принципы организации. Методы интеграции баз данных и знаний.
15. Методы организации рассуждений в ИИС. Рассуждения на основе дедукции, индукции, аналогии.
16. Понятие экспертной системы. Особенности ЭС. Основные типы задач
17. Принципы классификации ЭС
18. Структура экспертной системы.
19. Методы организации баз знаний интеллектуальных информационных систем.
20. Разработка экспертных систем.
21. Инструментальные средства разработки экспертных систем
22. Перспективы развития интеллектуальных информационных систем.
23. Методы приобретения знаний, используемые в ИИС.
24. Методы извлечения знаний из данных.
25. Понятие нейронной сети. Архитектура нейронных систем. Типы решаемых задач
26. Этапы построения нейронной сети
27. Алгоритмы обучения нейронных сетей.
28. Современные ИИС поддержки принятия управленческих решений.
29. Критерии отбора набора стратегий ИИС поддержки принятия решений.
30. Понятие интеллектуального анализа данных. Функции систем бизнес-аналитики
31. Основные понятия интеллектуального анализа
32. Классификация методов Data Mining
33. Основы анализа данных
34. Методы классификации и прогнозирования.
35. Корреляционно-регрессионный анализ
36. Оптимизация моделей деятельности на основе методов интеллектуального анализа
37. Data Mining как часть рынка информационных технологий
38. Перспективы технологии Data Mining
39. Стадии интеллектуального анализа данных
40. Сферы применения Data Mining
41. Комплексный подход к внедрению Data Mining, OLAP и хранилищ данных в СППР
42. Рынок инструментов Data Mining

1. Основные понятия искусственного интеллекта
Основной замысел по созданию искусственного интеллекта состоит в том, чтобы выявить основные моменты, играющие существенную роль в искусственном интеллекте и реализовать эти моменты на базе современных компьютерных технологий. Наблюдения за естественным интеллектом выявили следующие положения:
1. естественный интеллект реально существует;
2. естественный интеллект создается не мгновенно, а в течение длительного времени по технологии, включающей 3 этапа: создание материальной поддержки естественного интеллекта; создание активной информационной структуры на базе материальной системы, способной к развитию и саморазвитию; формирование структуры и функций естественного интеллекта во взаимодействии с подобными системами и с окружающей средой.
3. системы искусственного интеллекта эквивалентные функционально естественному интеллекту могут быть созданы на базе другой материальной структуры. В качестве активной информационной структуры может использоваться программная оболочка или инструментальная система. Искусственный интеллект требует обучения и самообучения.
На сегодняшний момент не существует единого определения интеллектуальной системы. Все имеющиеся определения можно разделить на 4 группы:
1. системы, которые думают подобно людям;
2. системы, которые действуют подобно людям;
3. системы, которые думают рационально;
4. системы, которые действуют рационально.

6. Основные требования к эффективности и надежности интеллектуальных информационных систем.
Основным требованием к экономической эффективности является требование, чтобы результаты превосходили затраты и соотношение результатов и затрат соответствовало бы требуемой рентабельности.
Требования, предъявляемые к надежности информационной системы, весьма высоки.
Современные информационные системы должны работать в режиме «24х365», то есть двадцать четыре часа в сутки без выходных дней.
Надежность системы характеризуется потоком отказов и сбоев (самоустраняющихся отказов) в работе системы. Отказы выявляются тестированием технических и программных средств и устраняются во время проведения ремонтно-профилактических работ. Устранение отказов достигается путем восстановления работоспособности неисправных элементов системы (ремонта) или замены их резервными элементами.
В качестве основного показателя надежности работы элемента системы используется коэффициент готовности:
.....

18. Структура экспертной системы.
В самом общем виде структуру ЭС можно представить в виде 3 компонентов:
? базы знаний;
? машины логического вывода;
? интерфейса пользователя.
База знаний содержит знания из конкретной прикладной области (факты, правила, описывающие отношения или явления, методы и эвристики).
Машина логического вывода умеет актуально использовать информацию из базы знаний.
Интерфейс пользователя отвечает за обеспечение диалога с пользователем. Машину вывода и пользовательский интерфейс принято называть оболочкой ЭС.
.............



Перейти к полному тексту работы



Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.