Вопросы к экзамену по дисциплине
«Интеллектуальные информационные системы» для студентов всех
форм обучения специальности 080801 «Прикладная информатика в
экономике»
Составитель: ст.преподаватель кафедры ИСвЭ Магомедова М.Н.
1. Базовые понятия искусственного интеллекта.
2. Интеллектуальные ИС. Назначение. Отличительные особенности.
3. Оценка возражений против искусственного интеллекта.
4. Искусственный интеллект как научное направление. Этапы развития.
5. Классификация интеллектуальных систем.
6. Процесс мышления человека.
7. Понятие «Знание» в искусственном интеллекте. Классификация знаний.
8. Особенности знаний. Внутренняя интерпретируемость и
структурированность.
9. Особенности знаний. Связность и шкалирование.
10.Особенности знаний. Погружение в пространство с семантической
метрикой и активность.
11.Знаковые системы.
12.Проблема представления знаний. Классификация моделей представления
знаний.
13.Формально-логические модели представления знаний. Классификация.
14.Логика высказываний. Алфавит, правила и законы построения
синтаксически правильных выражений.
15.Логика высказываний. Аксиомы и правила вывода.
16.Логика предикатов. Определение. Преимущества перед логикой
высказываний. Примеры.
17.Логика предикатов. Проблема вывода.
18.Язык программирования ПРОЛОГ.
19.Модальные и немонотонные логики.
20.Сетевые модели. Классификация. Примеры.
21.Составление семантической сети при моделировании рассуждений.
22.Виды семантических сетей. Преимущества и недостатки.
23.Фреймовые модели. Структура фрейма.
24.Применение фреймового подхода при моделировании рассуждений.
25.Фреймовые модели. Обобщенный вид. Преимущества и недостатки.
26.Продукционные модели. Определение продукционной системы.
27.Продукционные модели. Механизм вывода.
28.Логический вывод на основе субъективной вероятности.
29.Экспертные системы (ЭС). Назначение. Особенности решаемых задач.
Преимущества использования.
30.Экспертные системы. Структура. Режимы функционирования.
31.Участники разработки и особенности построения ЭС.
32.Технология разработки ЭС. Этап идентификации.
33.Технология разработки ЭС. Этапы концептуализации и формализации.
34.Технология разработки ЭС. Этапы выполнения, опытной эксплуатации и
тестирования
35.Использование метода попарных сравнений для многокритериального
выбора альтернатив.
36.Нечеткие множества. Способы задания и характеристики. Нечеткое
включение и нечеткое равенство множеств.
37.Теоретико-множественные операции над нечеткими множествами.
38.Алгебраические (альтернативные) операции над нечеткими множествами.
39.Нечеткие и лингвистические переменные.
40.Нечеткие отношения, способы их описания и операции над ними.
41.Проекция нечеткого отношения. Сепарабельность отношений.
42.Композиция двух нечетких отношений. Свойства.
43.Нечеткие высказывания. Правила преобразований нечетких
высказываний.
44.Нечеткий вывод на базе нечетких правил.
45.Использование операций пересечения нечетких множеств критериев для
многокритериального выбора альтернатив.
46.Генетические алгоритмы.
47.Нейронные сети. Назначение. Основные понятия.
48.Сеть Кохонена. Задача классификации.
49.Нейронные сети. Обучение с учителем.
Термины
1. Экспертная система
2. База знаний
3. Логическая машина
4. База знаний
5. Модель предметной области
6. Универсальный решатель
7. Оперативная (рабочая) память
8. Модуль интеллектуального редактирования
9. Модуль объяснения решений
10.Пользовательский интерфейс
11.Пользователи системы
12.Эксперт
13.Общение системных пользователей
Задачи
1. Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Аэропорт» (диспетчерская).
2. Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Железная дорога» (продажа билетов).
3. Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Торговый центр» (организация).
4. Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Автозаправка» (обслуживание клиентов).
5. Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Автопарк» (пассажирские перевозки).
6. Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Компьютерные сети» (организация).
7. Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Университет» (учебный процесс).
8. Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Компьютерная безопасность» (средства и способы ее
обеспечения).
9. Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Компьютерная безопасность» (угрозы).
10.10. Построить продукционную модель представления знаний в
предметной области «Интернет-кафе» (организация и обслуживание).
11.Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Разработка информационных систем» (ведение
информационного проекта).
12.Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Туристическое агентство» (работа с клиентами).
13.Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Зоопарк» (организация).
14.Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Кухня» (приготовление пищи).
15.Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Больница» (прием больных).
16.Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Кинопрокат» (ассортимент и работа с клиентами).
17.Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Прокат автомобилей» (ассортимент и работа с клиентами).
18.Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Операционные системы» (функционирование).
19.Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Информационные системы» (виды и функционирование).
20.Построить продукционную модель представления знаний в предметной
области «Предприятие» (структура и функционирование).
