Интеллектуальные информационные системы

ПРЕДИСЛОВИЕ

ЧАСТЬ I. КУРС ЛЕКЦИЙ
ЛЕКЦИЯ- Интеллектуальные информационные
Учебные вопросы:
Основные положения информационно-функциональной теории развития техники
Процессы труда и познания, как информационные процессы снятия неопределенности
Организм человека и средства труда как информационные системы

Законы развития техники
Закон перераспределения функций между человеком и средствами труда
Закон повышения качества базиса
Детерминация формы сознания человека функциональным уровнем средств труда
Неизбежность возникновения компьютеров, информационных систем и систем искусственного интеллекта

Информационная теория стоимости
Связь количества и качества информации с меновой и потребительной стоимостью

Информация, как сырье и как товар
Стоимость и амортизация систем искусственного интеллекта и баз знаний
Источники экономической эффективности
От электронных вычислительных машин к компьютерам. Функциональное определение компьютера
Эволюция понятия: "Обработка
Эволюция технологий создания и поддержки информационных систем: автоматизация функций посредников

Перспективы информационных технологий
Контрольные вопросы
Рекомендуемая литература
Классификация и характеристика концепций смысла
Суть концепции смысла Шенка-Абельсона
Формулировка идеи
Обоснование принципиальной возможности реализации идеи

Когнитивная концепция СК-анализа и синтез когнитивного конфигуратора
Базовая когнитивная концепция
Когнитивный конфигуратор и базовые когнитивные операции системного анализа
Задачи формализации базовых когнитивных операций системного анализа
Мышление как вычисление смысла

Понятие: "Система искусственного
Тест Тьюринга и критерии "интеллектуальности"
Классификация систем искусственного интеллекта
Особенности технологии создания
Информационная модель деятельности

Жизненный цикл системы искусственного интеллекта и критерии перехода между этапами этого цикла
Принципы системного анализа

Методы и этапы системного анализа
Этапы когнитивного анализа
Предлагаемая обобщенная схема
Когнитивная концепция и синтез когнитивного конфигуратора
Определение понятия конфигуратора
Понятие когнитивного конфигуратора
Когнитивные концепции и операции
Предлагаемая когнитивная концепция

Выбор единой интерпретируемой численной меры для классов и атрибутов
Выбор неметрической меры сходства объектов в семантических пространствах
Определение идентификационной и прогностической ценности атрибутов
Ортонормирование семантических пространств классов и атрибутов (Парето-оптимизация)

СК-анализ, как системный анализ, структурированный до уровня базовых когнитивных операций
Место и роль СК-анализа в структуре управления
Структура типовой АСУ
Параметрическая модель адаптивной АСУ сложными системами
Модель рефлексивной АСУ активными объектами и понятие мета-управления
Концепция рефлексивной АСУ в АПК и технология QFD (технология развертывания функций качества)
Рефлексивная АСУ АПК группы Б: й контур: "Агротехнологии – конечный продукт"
Рефлексивная АСУ АПК группы А: й контур: "Руководство – агротехнологический процесс"
Двухконтурная модель и обобщенная схема рефлексивной АСУ качеством подготовки специалистов

Резюме
Требования к математической модели и численной мере
Абсолютная, относительная и аналитическая информация.
Выбор в качестве базовой численной меры количества информации

Системное обобщение формулы Хартли для количества информации
Гипотеза о законе возрастания эмерджентности и следствия из него
Системное обобщение классической формулы Харкевича, как количественная мера знаний

Генезис системной (эмерджентной) теории информации
Семантическая информационная модель СК-анализа
Формализм динамики взаимодействующих
Семантические пространства классов и атрибутов
Требования к системам координат
Применение классической теории информации К.Шеннона для расчета весовых коэффициентов и мер сходства
Формальная постановка задачи

Информация как мера снятия неопределенности
Количество информации в индивидуальных событиях и лемма Неймана–Пирсона
Формальная постановка основной задачи рефлексивной АСУ активными объектами и ее декомпозиция
Декомпозиция основной задачи в ряд частных подзадач
Решение задачи "Синтез семантической информационной модели активного объекта управления"

Решение задачи "Адаптация модели объекта управления"
Решение задачи "Разработка алгоритмов решения основных задач АСУ"

Интеллектуальные информационные системы

Интеллектуальные информационные системы

Идентификация и аутентификация личности по почерку. Понятие клавиатурного почерка
Соотношение психографологии и атрибуции текстов
Идентификация и аутентификация личности пользователя компьютера по клавиатурному почерку
Варианты постановки задачи распознавания клавиатурного почерка

Характеристики клавиатурного почерка
Математические методы распознавания клавиатурного почерка
Прогнозирование ошибок оператора по изменениям в его электроэнцефалограмме
Общие положения
Мониторинг состояния сотрудников
Компьютерные тренажеры, основанные на БОС, для обучения больных навыкам управления своим состоянием
Компьютерные игры с БОС
Системы с семантическим резонансом
Классическое определение системы виртуальной реальности

"Эффект присутствия" в виртуальной реальности
Применения систем виртуальной реальности
Модификация сознания и самосознания пользователя в виртуальной реальности
Авторское определение системы виртуальной реальности
Критерии реальности при различных формах сознания и их применение в виртуальной реальности
Принципы эквивалентности (относительности) Галилея и Эйнштейна и критерии виртуальной реальности
Системы с дистанционным телекинетическим интерфейсом

Основные понятия
Признаки и образы конкретных объектов, метафора фазового пространства
Признаки и обобщенные образы классов
Обучающая выборка и ее репрезентативность
Основные операции: обобщение и распознавание
Обучение с учителем (экспертом) и самообучение (кластерный анализ)
Верификация, адаптация и синтез модели
Проблема распознавания образов
Классификация методов распознавания образов

Применение распознавания образов
Обобщенная структура системы управления
Место системы идентификации в системе управления
Управление как задача, обратная идентификации и прогнозированию
Методы кластерного анализа
Древовидная кластеризация
Двухвходовое объединение
Метод K средних

Принятие решений, как реализация цели
Принятие решений, как снятие неопределенности (информационный подход)
Простейшее понятие об информации (подход Хартли).
Мера Шеннона, как обобщение меры Хартли для неравновероятных событий.
Связь принятия решений и распознавания образов
Классификация задач принятия решений

Языки описания методов принятия решений
Критериальный язык
Язык последовательного бинарного выбора
Обобщенный язык функций выбора
Групповой выбор
Выбор в условиях неопределенности
Информационная (статистическая) неопределенность в исходных данных
Неопределенность последствий
Расплывчатая неопределенность

Решение как компромисс и баланс
Экспертные методы выбора
Юридическая ответственность за решения, принятые с применением систем поддержки принятия решений
Условия корректности использования систем поддержки принятия решений
Хранилища данных для принятия решений
Хранилища данных для принятия решений - 2
Экспертные системы, базовые понятия

Экспертные системы, методика построения
Этап- "Идентификация"
Этап- "Концептуализация"
Этап- "Формализация"
Этап- "Разработка прототипа"
Этап- "Экспериментальная эксплуатация"
Этап- "Разработка продукта"
Этап- "Промышленная эксплуатация"

Биологический нейрон и формальная модель нейрона Маккалоки и Питтса
Возможность решения простых задач классификации непосредственно одним нейроном
Однослойная нейронная сеть и персептрон Розенблата
Линейная разделимость и персептронная представляемость
Многослойный персептрон

Модель Хопфилда
Когнитрон и неокогнитрон Фукушимы
Проблемы и перспективы нейронных сетей

Решение проблемы линейной разделимости
Моделирование причинно-следственных
Графическое отображение нейронов
Обучение нелокальной нейронной сети

Классические когнитивные карты
Обобщенные когнитивные карты
Основные понятия, принципы и предпосылки генетических алгоритмов
Пример работы простого генетического алгоритма

Достоинства и недостатки генетических алгоритмов
Примеры применения генетических алгоритмов
Определение основных понятий

Когнитивная (познавательно-целевая)
Разработка программы реализации
Интеллектуальный анализ данных
Типы выявляемых закономерностей
Ассоциация
Последовательность

Классификация
Кластеризация
Прогнозирование
Математический аппарат
Деревья решений
Регрессионный анализ
Нейронные сети
Временные ряды
Области применения технологий интеллектуального анализа данных
Розничная торговля

Банковская деятельность
Страховой бизнес
Производство
Автоматизированные системы для интеллектуального анализа данных

Интеллектуальные информационные системы

Интеллектуальные информационные системы