Экспертные системы при создании и эксплуатации

дисциплины: «Экспертные системы при создании и
эксплуатации электротехнических и электромеханических
преобразователей»
Перечень вопросов для промежуточной аттестации (зачет)
1. Экспертные системы для создания и эксплуатации электротехнических и
электромеханических преобразователей (определение, назначение, области
применения).
2. Отличие экспертных систем от прикладных компьютерных программ.
3. Программные и аппаратные средства ЭС.
4. Фактуальная и операционная составляющие знания.
5. Какого рода задачи решают экспертные системы.
6. Наиболее известные и распространённые ЭС.
7. Классы экспертных систем.
8. Структура экспертной системы.
9. Интерфейс пользователя. Интеллектуальный редактор базы знаний.
10. Режимы функционирования ЭС.
11. Отличия самообучающихся систем «с учителем» и «без учителя».
12. Перечислите признаки индуктивных систем.
13. Логистическая функция.
14. Принцип работы нейрона.
15. Основные этапы создания экспертных систем.
16. Пространство состояний, дерево решений.
17. Основные виды поиска решения.
18. Символические вычисления.
19. Методы работы со знаниями.
20. Задача, решаемая на этапе формализации качественных знаний.
21. Основные этапы построения системы приобретения знаний.
22. Перечислите логические модели решения задач и дайте их краткую
характеристику.
23. Продукционные модели.
24. Уровни понимания в современных интеллектуальных системах.
25. Планирование в пространстве состояний (SS-проблема) и планирование в
пространства задач (PR-проблема) – идеи двух подходов.
26. Алгоритмы поиска решений (Мура, Дейкстры, Дорана и Мичи, Харта,
Нильсона и Рафаэля, Ченга и Слейгла, метод ключевых операторов).
27. Компоненты фреймовой модели представления знаний.
28. Назовите классификацию ядер продукции.
29. Стратегии решений организации поиска (прямой вывод, обратный
вывод).
30. Назовите элементы синтаксиса логики предикатов и поясните их
назначение.
31. Перечислите подходы к распознаванию символов.
32. Проблема испытаний радиофизических характеристик систем.
33. Алгоритмы обработки данных в интеллектуальной информационной
системе оценки радиофизических характеристик систем.
34. Структура базы данных интеллектуальной информационной системы
оцеки радиофизических характеристик систем.
35. Квазиестественный языковой интерфейс подсистемы формирования
запросов к базе данных.
36. Дедуктивная база данных и ее использование в экспертной системе.
37. Перечислите основные направления развития систем искусственного
интеллекта.
38. Структура Дейталог - программы.
39. Применение теории нечетких множеств при разработке экспертом
системы.
40. Реализация вывода на основе нечетких множеств и нечетких отношений.
41. Решение проблем конструирования.
42. Оболочки экспертных систем. Языки представления знаний.
43. Физическая и символическая система.
44. Реализация символических структур на языке LISP.
45. Структуры данных в языке LISP.
46. Структура LISP-программы.
47. Обработка списков. Сопоставление с образцом.
48. Символический уровень и уровень знаний на языке LISP.
49. Объектно-ориентированное программирование на языке Pascal в среде
Lazarus. Правила представления данных.
50. Передача сообщений. Наложение методов. Множественное наследование.
51. Объектно-ориентированный анализ и конструирование экспертных
систем.
52. Языки программирования систем искусственного интеллекта. Краткая
характеристика и область применения.
53. Логическое программирование. Исчисление высказываний. Исчисление
предикатов. Язык PROLOG. Поиск доказательства в системе резолюций.
54. Эвристическая классификация.
55. Иерархическое построение и проверка гипотез.
56. Средства формирования пояснений.
1. Стиль программирования на языке CLIPS.
2. Правила и функции в CLIPS. Факты. Правила.
3. Наблюдение за процессом интерпретации и его корректировка.
4. Использование шаблонов.
5. Определение функций.
6. Объектно-ориентированные средства в CLIPS.
7. Онтологический анализ и представление знаний.
8. Разработка правил.
9. Расширение набора правил — работа с составными высказываниями.
10. Обратное прослеживание и множество контекстов.
11. Трассировка решения задачи.
12. Обработка метавысказываний.
13. Системы отслеживания истинности предположений.
14. Отслеживание зависимостей.
15. Пересмотр теорий высказываний.
16. Выявление противоречий.
17. Немонотонное обоснование.
18. Работа со множеством контекстов.
19. Подготовка рабочей памяти к выполнению отката. Выполнение отката.
20. Восстановление контекста.
21. Формирование знаний на основе машинного обучения.
22. Сети доверия.
23. Рассуждения, основанные на прецедентах.
24. Гибридные системы.