КУРСОВА РОБОТА НА ТЕМУ: “ЛОГІКА ПРЕДИКАТІВ У МОДЕЛЯХ ПОДАННЯ ЗНАНЬ ”

ЗМІСТ КУРСОВОЇ РОБОТИ

  1. Вступ    3
  2. Логіка предикатів у моделях подання знань:    4
    1. Семантичні мережі    5
    2. Продукційні правила    15
    3. Фрейми    18
  3. Висновки    2 6

Перелік умовних позначень     27

Література    28

ВСТУП

У цій роботі розглядатиметься логіка предикатів, як модель подання знань для штучного інтелекту.

Можна стверджувати, що штучний інтелект у тому чи іншому розумінні повинен наближатися до природного інтелекту і у ряді випадків використовуватися замість нього; так само, як, наприклад, штучні нирки працюють замість природних. Чим більше буде ситуацій, у яких штучні інтелектуальні системи зможуть замінити людей, тим більш інтелектуальними будуть вважатися ці системи.

В даній роботі, буде розглянуто логічний підхід для вивчення штучного інтелекту. Основою для вивчення логічного підходу слугує булева алгебра. Кожен програміст знайомий з нею з тих пір, коли він вивчав оператор IF. Свого подальшого розвитку булева алгебра отримала у вигляді обчислення предикатів — в якому вона розширена за рахунок введення предметних символів, відношень між ними. Будучи анаологом звичайної логіки, логіка предикатів дає можливість строго мислити про істинність і хибність висловлень та про їх взаємозвязок.

Метою моєї роботи є аналіз моделей подання знань, побудованих на логіці предикатів.

Основним завданням цієї курсової роботи є розгляд логіки предикатів як моделі подання знань для штучного інтелекту.

Досліджувана тема стає все більш актуальною, оскільки область застосування моделей штучного інтелекту поширюється в різних галузях і включає: машинне доведення теорем; ігри; розпізнавання образів; прийняття рішень; адаптивне програмування; обробка даних природною мовою; мережі, що навчаються (нейромережі); вербальні концептуальні навчання та ін.

  

ЗАВАНТАЖИТИ

Для скачування файлів необхідно або Зареєструватись

ЛОГІКА ПРЕДИКАТІВ У МОДЕЛЯХ ПОДАННЯ ЗНАНЬ (915.5 KiB, Завантажень: 0)

Сторінка: 1 2 3 4 5
завантаження...
WordPress: 23.34MB | MySQL:26 | 0,528sec