ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ, БИЗНЕСА И ПРАВА

ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ, БИЗНЕСА И ПРАВА
УТВЕРЖДАЮ:
Руководитель Центра академических
образовательных программ
К.э.н. доцент ___________Миронова О.А.
___________________ 2013г
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
«Интеллектуальные информационные
Б3.В10.03
системы»
(индекс)
(наименование)
Направление подготовки:
БАКАЛАВРИАТ
230700.62
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
(шифр)
(наименование)
ПРОФИЛЬ
Управление проектами
(шифр)
ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ
ПРОЕКТ
КАФЕДРА
(наименование)
Управления и информационных технологий
«Информационные технологии»
(код)
ПЛАНОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ
Всего часов на освоение учебного материала
(по ГОС/по Учебному плану)
Часов аудиторных занятий всего
Часов лекций с разбивкой по семестрам
Часов практических занятий
с разбивкой по семестрам
Часов интерактивных занятий
с разбивкой по семестрам
Часов самостоятельной работы
Число контрольных работ
с разбивкой по семестрам
Число курсовых работ
с разбивкой по семестрам
Число зачетов
с разбивкой по семестрам
Число экзаменов
с разбивкой по семестрам
Число кредитов
Число модулей
(наименование)
Очная
форма
108
Заочная форма
24
10
108
8 – 7с
16 – 7с
4 – 7с
6 – 7с
2 – 5с
2 – 6с
84
96
1 – 7с
1 – 7с
1 – 7с
3
2
3
Автор рабочей программы
Храмов В.В.
(подпись)
(Ф.И.О.)
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА СОСТАВЛЕНА НА ОСНОВАНИИ:
1.
Федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по
направлению «Информационные технологии» от 20.05.2010
2.
Учебного плана направления подготовки «Прикладная информатика» от 01.07.2013
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ОБСУЖДАЛАСЬ И СОГЛАСОВАНА КАФЕДРОЙ:
«Информационные технологии»
(наименование)
Ткачук Е.О.
(подпись зав. каф)
Протокол заседания кафедры № 1
от 31.08.2013
УМС Академии Управления
(наименование)
Протокол УМС № 1
Пивоваров И.В.
(подпись председателя УМС)
от 31.08.2013
(Ф.И.О.)
(Ф.И.О.)
1 ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ
Целью изучения дисциплины является подготовка специалистов в
области управления и экономики. Необходимо дать студентам знания:
– о
состоянии
и
тенденциях
развития
экономических
информационных систем;
– об информационной технологии решения задач управления,
связанной с использованием средств и методов искусственного
интеллекта;
– о
способах
разработки
информационных
(основные
сферы
системв
и
использования
различных
производственного
интеллектуальных
прикладных
цикла,
областях
финансово-
экономические информационные системы);
Задачей изучения дисциплины является освоение математических и
алгоритмических основ интеллектуальных информационных систем,
существующих и перспективных средств анализа экономических данных и
приобретение навыков их практического применения для решения
конкретных задач бизнеса.
2 ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ УСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
В процессе изучения дисциплины студенты должны:
Овладеть компетенциями:
Перечень названий и шифров компетенций в соответствии с ФГОС ВПО
Способность документировать процессы создания информационных систем на
всех стадиях жизненного цикла (ПК-6);
− Способность
проводить
обследование
организаций,
выявлять
информационные потребности пользователей, формировать требования
к информационной системе (ПК-8);
− Способность принимать участие во внедрении, адаптации и настройке
прикладных ИС (ПК-13)
Иметь представление: о современных программном и техническом
обеспечениях интеллектуальных систем, об интеллектуальных технологиях и
перспективных прикладных сферах их применения.
Знать: основные теоретические и прикладные методы и модели анализа
информационных процессов в управленческой деятельности
Уметь: работать с различными моделями представления знаний и
обосновывать их выбор в практических условиях, адекватно формализовать
прикладные проблемы из профессиональной квалификационной сферы
деятельности, работать с основными инструментальными средствами анализа
и проектирования интеллектуальных систем.
3 АУДИТОРНАЯ РАБОТА
3.1 Лекции
№
п/п
1
1
Тема занятия
Краткое содержание
2
3
Основные классы
Назначение, задачи и общая характеристика
интеллектуальных
курса, общие понятия и определения, краткая
информационных систем историческая
справка.
Неизбежность
интеллектуализации средств анализа данных о
бизнес-процессах.
Первые
экспертные
и
советующие системы. Системы поддержки
принятия
экономических
решений.
Классификация ИИС.
2 Цели
и
концепция Основные
цели
интеллектуализации
интеллектуальной
информационных систем для бизнеса. Концепция
информационной
ИИС. Классификация проблем, возникающих в
системы
экономике по уровню их формализуемости и
структурируемости. Идентификация проблем и
ситуаций.
3 Представление знаний в Проблемы представления и моделирования
информационных
знаний. Продукционные модели. Логические
системах
модели. Исчисление высказываний и исчисление
предикатов.
Семантические
сети.
Интенсиональные и экстенсиональные модели
семантических сетей. Фреймы: структура,
динамика.
4 Интеллектуальные
ИИС для поддержки принятия решений:
системы
поддержки основные компоненты, общая структура. Условия
принятия решений и использования ИСППР на предприятии.
экспертные системы
Экспертные системы (ЭС). Технология ЭСинженерия знаний. Основные понятия ЭС.
Функциональные возможности и характеристики
экспертных систем. ЭС как эргатическая система.
Место человека в экспертной системе. Области
применения ЭС. Статические и динамические ЭС.
Итого за дисциплину
К-во
часов
О/З/С
4
2/1/1
2/1/1
2/1/1
2/1/1
8
3.2 Практические и лабораторные занятия
№
п/п
1
1
Тема занятия
Краткое содержание
3
Разработка и исследование программы поиска
оптимального пути вывода цепочки правил в
пространстве состояний модели предметной
области
Исследование
вывода Разработка и исследование набора процедур
цепочки правил при поиска решения при неполной или нечеткой
недостаточной
информации.
информации
4
2/1/1
Разработка базы фактов Разработка базы фактов и выбор базы
для экспертной системы детерминированных правил для экспертной
системы с оценкой достоверности на основе
байесовского подхода
4 Исследование способов Разработка программы моделирования нечетких
представления
и множеств и нечеткой логики: Операции над
формализации нечетких нечеткими
множествами.
Нечеткая
и
знаний
лингвистическая переменная. Нечеткие числа,
функции и проекции.
5 Исследование процедур Разработка
и
исследование
программ
кластеризации
кластеризации
многомерных
данных
с
использованием различных мер их близости
Итого
4/1/1
2
2
Исследование вывода на
продукционной модели
данных
К-во
часов
3
4/2/2
4/-/-
4/1/1
16/6/6
3.3 Интерактивные занятия
№
п/п
1
1
2
Тема занятия
Краткое содержание
2
Исследование вывода на
продукционной модели
данных
3
Метод мозгового штурма: Разработка и
исследование программы поиска оптимального
пути вывода цепочки правил в пространстве
состояний модели предметной области
Исследование
вывода Метод мозгового штурма: Разработка и
цепочки правил при исследование набора процедур поиска решения
недостаточной
при неполной или нечеткой информации.
информации
Разработка базы фактов Метод мозгового штурма: Разработка базы
для экспертной системы
фактов и выбор базы
детерминированных
правил для экспертной системы с оценкой
достоверности на основе байесовского подхода
4 Исследование процедур Метод мозгового штурма: Разработка и
кластеризации
исследование
программ
кластеризации
многомерных
данных
с
использованием
различных мер их близости
Итого
3
К-во
часов
4
2/1/-
4/2/2
2/1/-
4/1/-
12/6/2
4 САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА
№
Кол-во
часов
Изучение материала по теме «Основные классы 12/16/16
интеллектуальных информационных систем»
Изучение материала по теме «Цели и концепция 12/16/16
Содержание самостоятельной работы
1
2
Форма
контроля
Тест 1
интеллектуальной информационной системы»
3
4
5
6
Изучение материала по теме «Представление знаний в 12/16/16
информационных системах»
Изучение материала по теме «Интеллектуальные 16/20/22
системы поддержки принятия решений и экспертные
системы»
Изучение материала по теме «Представление и 14/16/16
формализация нечетких знаний»
Изучение материала по теме «Обработка знаний и 14/16/16
вывод решений в интеллектуальных системах»
Итого
84/100/102
Тест 2
5 ТЕМЫ КУРСОВЫХ РАБОТ И УЧЕБНЫХ ПРОЕКТОВ
Рабочим планом не предусмотрены
6 ТРЕБОВАНИЯ К ИТОГОВОЙ АТТЕСТАЦИИ
Форма итоговой аттестации: зачет
Перечень практических заданий для оценки степени владения
компетенциями:
Тип 1. Пусть имеются два нечетких множества А и В, определенные на базовом
множестве G = {x R| ( 0x2} и описываемые функциями принадлежности
mA(x) = ( 2 – x))/( x + 2),
mB(x) = (x - 2)2 / (x + 2).
1 Рассчитать - сечение А и В для  = 0.5.
2 Рассчитать функцию принадлежности следующего выражения U = АB.
3 Рассчитать функцию принадлежности следующего выражения V = AB.
4 Рассчитать функцию принадлежности следующего выражения V = [AB].
Тип 2. Пусть имеются два нечетких множества А и В, определенные на базовом
множестве G = {x R| (0  x2} и описываемые функциями принадлежности
mA(x) = ( 2 – x))/( x + 2),
mB(x) = (x - 2)2 / (x + 2).
Кроме того определен нечеткий логический оператор à с помощью следующего
равенства:
А à В = [АВ].
Рассчитать функцию принадлежности для выражения Z =  A à B.
Тип 3. Пусть Т- норма на базовом множестве Х описывается формулой вида:
T(mA(x),mB(x)) = (mА(х) mВ(х))/max[mА(х), mВ(х)].
Рассчитать соответствующую S- норму.
Тип 4. Пусть имеются два нечетких множества А и В, определенные на базовом
множестве G = {x R| ( 0 x2} и описываемые функциями принадлежности
mA(x) =1/( x2 + 1) , mB(x) = x/ (x2 + 1)
Рассчитать функцию принадлежности для выражений U = A  B, V = A B.
Тип 5. Пусть S- норма на базовом множестве Х описывается формулой вида:
S(mA(x),mB(x)) = min((mA(x)p+mB(x)p) 1/p,1), p = 1.
Рассчитать соответствующую T- норму для р = 1.
Тип 6. Пусть Т- норма на базовом множестве Х описывается формулой вида:
T(mA(x),mB(x)) = (mА(х) mВ(х))/(2-(mА(х) + mВ(х) - mА(х) mВ(х))).
Рассчитать соответствующую S- норму.
7 УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
7.1 Основная литература
№
п/п
1
2
3
Перечень литературы
Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта. Изд.3– М.: МГТУ
им. Н.Э.Баумана, 2010.
Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем. —
М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2010. — 432 с.
Лисьев Г.А., Попова И.В. Технологии поддержки принятия
решений. — 2-е издание, стереотипное. — М.: Издательство
«ФЛИНТА», 2011. — 133 с.
7.2 Дополнительная литература
№
Перечень литературы
п/п
1
Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном
компьютере. Новосибирск: Наука (Сиб. отделение), 1996. 276 с.
2
Храмов В.В. Интеллектуальные информационные системы: ч1:
Представление знаний в информационных системах: Учеб. пособие .Ростов-на-Дону: РГУПС, 2012.- 87с
3
Храмов В.В., Гвоздев Д.С. Интеллектуальные информационные
системы: ч2: Интеллектуальный анализ данных: Учеб. пособие .Ростов-на-Дону: РГУПС, 2013.- 127с
4
Прикладные нечеткие системы. К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др.- М.:
Мир, 1993. – 368с.
5
Сотник С. Л., Конспект лекций по курсу "Основы проектирования
систем искусственного интеллекта". 1998. –187 с.
6
Терехов С.А. Лекции по теории и приложениям искусственных
нейронных сетей.,– Снежинск: ВНИИТФ:
2004. -200 с.
(Компьютерное издание)
7
Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные
советующие системы с нечеткой логикой. – М.: Наука, 1990.
8 ИНФОРМАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ (УМК,
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ПРОГРАММЫ, ЭЛЕКТРОННЫЕ УЧЕБНИКИ,
ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСЫ)
№
п/п
Перечень
1.
MS Office Word, MS Office Excel, MS Office Visio
2.
Deductor Studio
3.
MS SQL Server 2005
4.
Библиотека MSDN
5.
Материалы сервера ИУБиП