Документ взят из кэша поисковой машины. Адрес оригинального документа : http://sp.cs.msu.ru/specsem/pcd/themes1999.html
Дата изменения: Wed Feb 11 22:28:56 2015
Дата индексирования: Sun Apr 10 00:10:45 2016
Кодировка: Windows-1251
Темы докладов, курсовых и дипломных работ. 1998-1999 учебный год

Главная страница « Спецсеминары « С/с Планирование целенаправленной деятельности «

Темы докладов. 1998-1999 учебный год

Весенний семестр

Аннотация | 2002-3 | 2001-2 | 2000-1 | 1999-2000 | 1998-9

Новости
Информация
Преподаватели и сотрудники
Студенты и аспиранты
Научно-исследовательский семинар
Просеминар
Спецкурсы
Проекты
Ссылки
Поиск

1. Системы продукций и алгоритмы сопоставления с образцом.
Дата доклада: 19 апреля
Литература:

  1. Charles L. Forgy. RETE - A Fast Algorithm for Many Pattern / Many Object Pattern Match Problem. Artificial Intelligence #19 1982 pp. 17-37

  2. P.Nayak, A.Gupta, P.Rosenbloom. Comparison of the RETE and TREAT production matchers for Soar. (A summary). (архив статьи в Postscript)

  3. Ф.Хейес-Рот, Д.Уотермен, Д.Ленат. Построение экспертных систем. (Главы 6 и 9. Система OPS5) - М. "Мир". 1987г.

  4. Х.Уэно, Т.Коямо, Т.Окамото. Представление и использование знаний. (Глава 2. Представление знаний правилами ...) - М. "Мир". 1989г.

Докладчик: Борисов П.


2. Поисковые алгоритмы искусственного интеллекта. (Поиск в пространстве состояний, поиск на И-ИЛИ графах, поиск в антагонистических играх.)
Литература:

  1. И.Братко. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта. (Главы 11-16) - М. "Мир". 1990г.

Докладчик: Смирнов Н.


3. Автоматизированное приобретение знаний.
Литература:

  1. С.Осуга, Ю.Саэки. Приобретение знаний - М. "Мир". 1990г.

Докладчик: Марков С.


4. Нейронные сети. Обзор. (Введение, классификация сетей, простейшие алгоритмы обучения.) [общий доклад] Дата доклада: 15 марта
Литература:

  1. С.Короткий. Нейронные сети: основные положения. (архив статьи в WinWord 97)

  2. A.K.Jain, J.Mao, K.M.Mohiuddin. Введение в искусственные нейронные сети. "Открытые системы" #4 1997г. Стр.16-24.)

  3. Р. Хехт-Нильсен. Нейрокомпьютинг: история, состояние, перспективы.(архив статьи в HTML)

  4. M. Minsky. Logical Versus Analogical or Symbolic Versus Connectionist or Neat Versus Scruffy. AI-Magazin. Vol. 65, No. 2, 1991, pp. 34-51.(архив статьи в Postscript)

  5. Kevin Gurney. Computers and Symbols versus Nets and Neurons.(подборка статьей в формате WinWord 97)

  6. R.M.Hristev. Artificial Neural Network (архив книги в формате Postscript)

Докладчик: Матвеев М.


5. Adaptive Resonance Theory (ART). Теория адаптивного резонанса.
Литература:

  1. С.Гроссберг. Внимательный мозг. "Открытые системы" #4 1997г. стр.29-33.

  2. ART-1 network (Сеть теории адаптивного резонанса). (статья на сайте Института структурной макрокинетики и наук о материалах.)

  3. R.M.Hristev. Artificial Neural Network (Chapter 6. ART)
    (см. список литературы предыдущего доклада)

Докладчик: Матвеев М.


6. Инженерия знаний: Обзор методов представления знаний.
Дата доклада: 22 марта
Литература:

  1. Х.Уэно, Т.Кояма, Т.Окамото. Представление и использование знаний - М. "Мир" 1990г.

  2. Д.Уотермен. Руководство по экспертным системам. - М. "Мир" 1989г.

Докладчик: Блохин А.


Курсовые работы. 3 курс

1. Разработка инструментальных средств для решателя геометрических задач.
(Разработать средство для работы с RETE-сетью, обеспечивающее наглядность, визуализацию, выдачу полной информации, элементы отладки-трассировки RETE-сети.)

Исполнитель: Борисов П.


2. Исследование проблемы целеобразования в решателе геометрических задач.
(Главная задача - реализовать алгоритм, который по недостающим фактам, получаемым от RETE-сети, строил цепочку целей для достижения требуемой/близкой ситуации. Также необходимо выработать критерии отбора перспективных близких ситуаций )

Исполнитель: Смирнов Н.


3. Автоматизированное приобретение знаний.

Исполнитель: Марков С.


Курсовые работы 4 курс

1. Разработка редактора базы знаний решателя геометрических задач.
(Разработать внутреннее представление базы знаний на базе XML, транслятор из внутреннего представления в предикаты Пролога и наоборот. Реализовать язык запросов к базе. Поддержка целостности базы, средства для анализа ее содержимого. )

Исполнитель: Блохин А.


2. Разработка и реализация методов накопления знаний.
(Автоматическая генерация функциональных стереотипов на основе графа-решения. Продолжение работы за 3-ий курс.)

Исполнитель: Матвеев М.

  

© Кафедра системного программирования ВМК МГУ.

Обновлено: 4.10.2005