Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Разработка экспертной системы на основе эволюционных методов

Диссертация: Разработка экспертной системы на основе эволюционных методов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В основе современных САПР лежит опыт формализованных этапов проектирования, методов и моделей, описывающих проектные процедуры, подробно разработаны схемы их реализации на традиционных математических методах,. Однако процесс проектирования сопровождается решением большого класса трудноформализуемых и неформализованных задач, которые с трудом поддаются описанию традиционными методами. Поэтому… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. АНАЛИЗ ПРОЦЕССА РАЗВИТИЯ САПР ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ИСПОЛЬЗОВАНИЮ АППАРАТА ЗНАНИЙ И СЕТИ INTERNET
    • 1. 1. САПР, процесс интеллектуализации
    • 1. 2. Развитие глобальной сети Internet — новые возможности для САПР
    • 1. 3. Представление данных и знаний, проблема приобретения знаний
    • 1. 4. Анализ современного состояния автоматизированных систем приобретения знаний
    • 1. 5. Анализ моделей представления знаний
    • 1. 6. Типичная структура ЭС, анализ ЭС проектирования
    • 1. 7. Анализ проблем методологии разработки ЭС

Разработка экспертной системы на основе эволюционных методов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

В современных условиях жесткой конкуренции и значительного ускорения темпов технического прогресса необходимо при минимальных сроках проектирования обеспечить высочайшее качество проектируемых изделий электронной вычислительной техники большой функциональной сложности. Решение сложных задач проектирования сегодня уже невозможно без применения помощи систем автоматизированного проектирования (САПР) (CAD/CAM/CAE систем). Постоянное усложнение и увеличение задач, решаемых проектировщиком, обуславливает потребность в постоянном развитии САПР, совершенствовании и внедрении накопленных, а также разработке новых методов и средств, способных существенно повысить качество проектирования.

В основе современных САПР лежит опыт формализованных этапов проектирования, методов и моделей, описывающих проектные процедуры, подробно разработаны схемы их реализации на традиционных математических методах [Курейчик, 1990], [Норенков, 2000], [Будя, 1988]. Однако процесс проектирования сопровождается решением большого класса трудноформализуемых и неформализованных задач, которые с трудом поддаются описанию традиционными методами. Поэтому дальнейшее совершенствование качества принимаемого конструкторского решения лежит в использовании в технологии проектирования экспертных знаний и умении их применять, т. е. в интеллектуализации процесса проектирования. В решение задач принятия решений на трудноформализуемых этапах проектирования в условиях нечеткости, определяемой как нечеткой постановкой самой задачи, так и использованием интуитивных представлениях эксперта о путях ее решения и нечетком описании параметров [Малышев, 1991]. Сегодня накопление опыта и сложных форм знаний проектировщика становятся частью основы для подхода к созданию современных полнофункциональных САПР и отдельных модулей САПР, отвечающим всем жестким требованиям. В итоге в настоящее время компьютер в паре с пользователем должен лучше опытного эксперта, проектировщика выполнять всевозможные процедуры проектирования, традиционно относимые к области интеллектуальной деятельности человека. Акад. Г. С. Поспелов писал: «Способность компьютера выдавать творческие результаты — это не что иное, как овеществленные знания в машине и интеллект человека».

Интеллектуализация проектирования является одной из сложнейших задач, которой посвящен ряд работ [Малышев, 1991], [Чигварин, 1991], [Мищенко, 1988]. Изучению интеллекта, накоплению, организации и использованию знаний уделяется пристальное внимание на протяжении нескольких десятков лет. История и обзор основных достижений представлены в ряде работ [Поспелов, 1990], [Попов, 1996], [Уотермен, 1996], [Гаврилова, 2000]. Направление, связанное с экспертными системами (ЭС) проектирования, является интегрирующим для области традиционных САПР и множества направлений в области искусственного интеллекта и инженерии знаний. По мнению специалистов [Hayes-Roth, 1994], в перспективе экспертные системы будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, в производстве, а также в поддержке и организации консультаций. Одним из факторов внедрения ЭС, является то, что использование ЭС приносит значительный экономический эффект. К примеру, можно привести факт из области использования ЭС в проектировании [Попов, 1996]: корпорация DEC ежегодно экономила 70 млн. долларов в год, благодаря системе XCON/XSEL, которая по заказу покупателя составляет конфигурацию вычислительной системы VAX. Ее использование сократило число ошибок с 30% до 1%.

В современном мире ускорение эволюции информационных технологий, в частности, развитие нового информационного пространства — глобальной сетивыдвигает новые требования к программным продуктам, дальнейшее развитие которых лежит в интеграции с глобальной сетью [Гречин, 2003]. Весьма актуальным является вопрос качественного внедрения и использования Internet технологий в программные средства. Так как в настоящее время уже создаются виртуальные предприятия и практически значимыми становятся проекты, основанные на реализации межнациональными и трансконтинентальными мировыми компаниями проектных работ, основанных на взаимодействии опытных конструкторов посредством глобальной сети. Крупные производители САПР уже начали внедрение в свои системы возможность поддержки Internet технологий. Так система AutoCAD 2002 имеет возможности для публикации в Internet и возможность совместной работы через Internet, новая версия программного обеспечения Pro/ENGINEER 2000i включает улучшения в области разделения технической информации с помощью средств Internet, также ведутся разработки для программ OrCAD, DesignLab, P-CAD и др. САПР [Разевиг 2001], [Саврушев, 2002]. Увеличение внимания к внедрению Internet технологий объясняется новыми возможностями, которые создают эти технологии для программных комплексов. Применительно к САПР использование Internet технологий позволяет повысить качество принимаемых конструкторских решений, уменьшить сроки проектирования за счет интеграции труда многих конструкторов в реальном времени практически без ограничений в количестве пользователей и пространстве их размещения. Использование интеграции Internet технологий с аппаратом знаний для применения в САПР открывает возможности для получения качественных знаний от большого числа проектировщиков, организации накопления положительного коллективного опыта проектирования. Такая интеграция требует разработки новых моделей организации системы с использованием перспективного направления, основанного на эволюционном подходе.

Обобщая вышеизложенное, можно утверждать, что применение систем, основанных на знаниях, и внедрение использования Internet технологий в настоящее время являются перспективными направлениями в развитии САПР, интеграция которых позволит создавать качественно новые поколения САПР. Изучение новых возможностей, выявление и возможные решения проблем, связанных с интеграцией этих направлений, является важной и актуальной задачей, решение которой является необходимым базисом к построению перспективных САПР.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности информационного обеспечения САПР за счет использования новых методов организации знаний и данных, возможности выявления знаний из данных и их интеграции на примере экспертного модуля САПР с применением современных сетевых технологий.

Для достижения поставленной цели в работе решались следующие основные задачи:

• анализ развития САПР с использованием аппарата знаний, организации знаний и данных;

• разработка метода получения знаний от нескольких экспертов и с использованием нескольких источников для повышения качества знаний применяемых при решении задач САПР;

• построение модели организации данных и знаний с использованием эволюционного подхода для решения проблемы переполнения баз, что позволило повысить скорость обработки баз, получить выборки данных для выявления знаний;

• разработка метода получения знаний из накапливаемых данных пользователей САПР и интеграции их со знаниями экспертов;

•разработка алгоритма принятия конструкторского решения в САПР, основанного на знаниях экспертов, с учетом неполных данных технического задания;

• построение модели ЭС проектирования с возможностью модульного расширения на основе современных сетевых технологий;

Научная новизна работы заключается в следующем:

• создана модель организации данных и знаний с применением эволюционного подхода в САПР;

• описан механизм организации выявления знаний из данных пользователей САПР;

• разработан метод проектирования на основе интеграции нескольких моделей знаний.

Практическую ценность представляют:

• алгоритм, разработанный на основе эволюционного подхода для организации БД и БЗ, который позволяет избежать избыточности в базах и обеспечить постоянное значение времени поиска при обращении к базам;

• механизм выявления знаний из данных, позволяющий выявлять знания из больших массивов изменяемых данных;

• механизм интеграции данных и знаний, организация доступа к знаниям и данным с использованием Internet технологий. Он позволяет организовать возможность переносимости между разнородными аппаратными и системными платформами программы.

Основные научные и практические результаты работы докладывались, обсуждались и были одобрены на Международных научно-технических конференциях «Интеллектуальные САПР» (пос. Дивноморское 1999;2002 гг.), на Всероссийских научных конференциях студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, микроэлектроника, системы связи у управления» (г. Таганрог 2000,2001 гг.), внутривузовских конференциях ТРТУ (1999,2000гг.). Результаты диссертации отражены в 7 печатных работах. Результаты внедрены в опытную эксплуатацию и используются на федеральном государственном предприятии «Гидрометаллургический завод» Г. Лермонтов, и в организации работ по тестированию компьютерной техники в ООО «К&К» г. Пятигорск. Кроме того, материалы диссертации использованы в учебном процессе на кафедре САПР ТРТУ. Использование результатов диссертационной работы подтверждено соответствующими актами.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, приложений, списка использованной литературы из 154 источников и содержит 162 страницы основного текста, 29 рисунков и 16 таблиц. Общий объем работы 187 страниц.

4.4 Выводы и рекомендации.

Для определения эффективности работы разработанной структуры:

1. Экспериментально определена зависимость времени ответа разработанной системы от количества пользователей, для задачи исследования эффективности предложенной структуры, проведено сравнение разработанной системы с показателями других подобных систем, показано преимущество разработанной системы, позволяющее уменьшить время проектирования;

2. Проведено исследование и расчет технических показателей технических ресурсов, необходимых для работы разработанной системы и показавшие приемлемость ввода разработанной системы в эксплуатацию;

3. Проведено исследование, определяющее качество и достоверность получаемых знаний системой из потока данных, показавшее приемлемость получаемых знаний для процесса проектирования. Проведено сравнение полученных знаний с полученными знаниями из данных по другим методами доказано преимущество разработанного метода.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

1. Представлен анализ существующих САПР, процесс интеллектуализации и интеграции современных САПР в среду сети Internet. Проанализированы проблемы представления знаний и методов работы со знаниями в процессе проектирования. На основании проведенного анализа были сделаны выводы об интеграции аппарата знаний в среду проектирования и необходимость использования в САПР новых информационных технологий, в частности сети Internet.

2. Выявлена необходимость использования новых методов для организации работы САПР с аппаратом знаний. Использованы и разработаны новые методы, в частности, на основе эволюционного подхода для организации данных и знаний, выявления новых знаний, которые позволили оптимизировать работу САПР применением аппарата знаний.

3. Разработана архитектура ЭС для работы в сети. Предложена модель организации взаимодействия нескольких моделей знаний в системе функционирующей в сети. Разработаны алгоритмы работы системы, проведена разработка блоков системы.

4. Разработаны алгоритмы выявления знаний из данных САПР с использованием эволюционного подхода. На основе данных алгоритмов созданы модули ЭС САПР.

5. Для разработанных структур разработаны программные модули, функционирующие в сети, способные интегрировать знания групп проектировщиков.

6. На этапе исследования разработанной структуры и алгоритмов были экспериментально определены показатели работы системы, произведено сравнение с другими подобными системами в САПР, доказаны преимущества разработанной системы.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.В., Борисов А. Н. и др. Интеллектуальные системы принятия проектных решений. -Рига: Зинатне, 1997.-320с.
  2. Р. А., Абдикеев Н. М., Шахназаров М. М. Производственные системы с искусственным интеллектом.- М: Радио и связь. 1990. 264с.
  3. Р.А., Захарова Э. Г., Ульянов С. В. Нечеткие регуляторы и интеллектуальные промышленные системы управления//Итоги науки и техники. Сер. Техн. кибернетика.-М.:ВИНИТИ АН СССР, 1991, т. 32, -С. 233−313.
  4. С.Б., Бритков В. Б., Маленкова Н. А. Использование технологии анализа данных в интеллектуальных информационных системах. Управление информационными потоками // Сборник трудов Института системного анализа РАН. М.: Эдиториал УРСС, 2002. -С. 47−68.
  5. Е.И., Марковский А. В., Шипилина Л. Б. Организация работы пользоватлей САПР в Internet. Автоматизация проектирования, № 4, 1998. http://osp.admin.tomsk.ni/ap/1998/04/21 .htm
  6. A.M., Шилович И. И. Синергетика и Internet (путь к Synergonet). -СПб.: Наука, 1999.-71с.
  7. И.З. О мерах энтропии размытых множеств//Исследование операций и аналитическое проектирование в технике. -Казань: Казанск.авиац.ин-т.- 1978.- С. 40−45.
  8. И.З., Николаев Е. В. О системе автоматизации конструирования полимерных композиций// Нетрадиционные модели и системы с нечеткими знаниями.- М.:Энергоатомиздат, 1991.- С. 65 69 .
  9. В., Крючков А. САПР. Процесс или ритуал? САПР и Графика № 9 1998. http://www.sprut.ru/public/stat/sapr0998.html
  10. Р., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиях.- В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений.- М.:Мир, 1976. С. 172 215.
  11. Л.С. Разработка и исследование методов интеллектуализации процессов автоматизированного проектирования. Отчет о НИР. Таганрог.: ТРТУ, 1995. -95с.
  12. Л.С. Разработка теории и принципов когнитивного представления знаний, математического моделирования и построения гибридных экспертных систем для целей принятия решений. Отчет о НИР. Таганрог.: ТРТУ, 1995. -62с.
  13. М., Харпер Д., Таунсенд К. Экология Особи, популяции и сообщества. М.: Мир, 1989 том 1.-667с.
  14. А.Н. Системы, основанные на знаниях, в автоматизированном проектировании/Методическая разработка.- Рига: РПИ, 1989.- 126 с.
  15. А.Н., Алексеев А. В., Меркурьева Г. В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений.- М: Радио и связь, 1989. 304 с.
  16. А.Н., Крумберг О. А., Федоров И. П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования.- Рига:3инатне, 1990.- 184 с.
  17. И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта / И. Братко- Пер. с англ. Под ред. Степанова A.M. -М.: Мир, 1990. -552с.
  18. Будущее искусственного интеллекта/Под ред. К. Е. Левитина и Д. А. Поспелова.- М.: Наука, 1991. 302 с.
  19. Ю.Б., Гусев В. А., Попов Г. В. Автоматизированное проектирование силовых трансформаторов. -М.: Энергоатомиздат. 1987. -264 с.
  20. А.П., Кононюк А. Е., Куценко Г. П. и др. Справочник по САПР. Под ред. Скурихина В. И. -Киев.: Техника, 1988. -375с.
  21. БусленкоН.П. Моделирование сложных систем.-М.: Наука, 1978.-399с.
  22. В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. -М.:Наука, 1988.- 384 с.
  23. Л., Томсон JT. Разработка Web приложений на РНР и MySQL -М: ДиаСофт, 2000. -672с.
  24. Е.С. Исследование операций. М.: «Советское радио», 1972 -522с.
  25. A.M., Ломнев B.C., Классификация способов извлечения опыта экспертов. Известия АН СССР. Техническая кибернетика. № 5, 1989 г. -С.34−45.
  26. Т. А. Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальны систем. Спб: Питер, 2000 г.-384с.
  27. Т.А., Червинская К. Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем.- М.: Радио и связь, 1982.- 200 с.
  28. A.M. Популяционная экология. М.: Изд. МГУ, 1990. -192с.
  29. Л.А., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Основы теории алгоритмов / под ред. В. М. Курейчика. Учебное пособие по курсу «Математическая логика и теория алгоритмов». Таганрог. ТРТУ, 2002.-82с.
  30. М. Введение в SQL. -М.: Лори, 2001, -382с.
  31. И.В. К вопросу о проектировании знаний в экспертной системе //Журнал: Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, -2002.- № 3 (7) -С.31−35.
  32. И.В. Новый подход к экспертной системе в технологии обучения. Известия ТРТУ № 4, тематический выпуск «Интеллектуальные САПР».: -Таганрог: ТРТУ, 2001. -С. 343−344.
  33. И.В. О необходимости использования новых подходов к построению систем для работы в сети Internet. Известия ТРТУ № 2 (31), тематический выпуск «Интеллектуальные САПР», -Таганрог: ТРТУ, 2003. -С. 192−194.
  34. И.В. Приобретение знаний экспертными системами. Известия ТРТУ № 2, тематический выпуск «Интеллектуальные САПР».: -Таганрог: ТРТУ, 2000. -С. 66−69.
  35. И.В. Технология работы экспертной системы в сети Internet/Intranet. Известия ТРТУ № 4, тематический выпуск «Интеллектуальные САПР».: -Таганрог: ТРТУ, 2001. -С. 254−256.
  36. И.В. Формирование базы данных в ЭС по принципу самоорганизации //Журнал: Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы -2001. -№ 4(8). -С.21−25.
  37. В.И., Самойлов В. В., Малов О. А. Современное состояние технологии извлечения знаний из баз и хранилищ данных.Ч.1. Новости искусственного интеллекта. № 3. 2002. -С.3−12.
  38. В.И., Самойлов В. В., Малов О. А. Современное состояние технологии извлечения знаний из баз и хранилищ данных. 4.II. Новости искусственного интеллекта. № 4. 2002. -С.3−9.
  39. В.П., Дерменжи П. Г., Кузьмин В. А., Мнацаканов Т. Т., Моделирование и автоматизация проектирования силовых полупроводниковых приборов. М.: Энергоатомиздат. 1988. -280с.
  40. К. Введение в системы баз данных (седьмое издание).-М.: Вильяме. 2001.-1072с.
  41. П. Введение в экспертные системы. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001.-624с.г
  42. .Д. САПР для ПК в радиоэлектронике. Справ, учеб. Пособие. -Таганрог.: ТРТУ, 2000. -47с.
  43. Г. Интеллектуальные САПР в Internet. КОМПЬЮТЕР. 1997. — № 3. С. 269−272.
  44. Дюк В., Самойленко A., Data Mining: учебный курс.-СПб.: Питер, 2001. -368с.
  45. Г., Кузьмин Б., Лебедев С., Тагиев Д. САПР XXI века: интеллектуальная автоматизация проектирования технологических процессов. САПР и Графика № 4 2000.http ://www. sapr.ru/temp/1691 /index.htm
  46. И.В. Можно ли построить универсальную экспертную систему? //Программные продукты и системы. 1991. — N 2. — С. 19−29.
  47. Р.А., Батыршин И. З., Бикушев Г. С., Архиреев В. П. Представление нечетких понятий в гибридной экспертной системе СМОПЛЕКС. Труды международного семинара «Мягкие вычисления -967 Под ред. И. З. Батыршина, Д. А. Поспелова, Казань, 1996. -С.122 — 128.
  48. Е.С. Новое системное проектирование : информационные технологии и бизнес реинжениринг. Системы управления базами данных № 4,1995. -С.37−49.
  49. Е.Е. Дифференциальное исчисление функций одного переменного: Учеб. для вузов / Под ред. B.C. Зарубина, А. П. Крищенко. -М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 1999. 408 с.
  50. В.Г., Кузнецов С. О. Оценки правдоподобия в продукционных экспертных системах//Экспертные системы: состояние и перспективы.- М.: Наука, 1989. -С. 92−103.
  51. И.А. Методы и средства динамической интеграции данных в системах автоматизированного проектирования. Автореф. дис. к-та техн. наук: 05.13.12/ УГТУ. -Ульяновск., 2001. -29с.
  52. Е.Ю., Литвинцева Л. В., Поспелов Д. А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах/Под редакцией
  53. Д.А. Поспелова. Москва, Наука. — 1989. — 328 с.
  54. Л.А., Частиков Ю. В., Юдин Ю. В., Юхтенко В. А. Экспертные системы: Инструментальные средства разработки. -М.: Гардарика, 1996. -413с.
  55. М., Соломатин Е. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах // Открытые системы. 1997. — № 4.-С.41−44.
  56. В.В., Гареев А. Ф., Васютин С. В., Райх В. В., Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: Издательство «Нолидж», 2000 г.-352с.
  57. В.Б., Орлов А. И. О средних величинах, сравнение которых инвариантно относительно допустимых преобразований шкалы. В кн.: Статистические методы анализа экспертных оценок. -М.: Наука, 1977.- С. 220 — 227.
  58. В.М. Интеллектуальные САПР: Междувед. тематич.науч. сб. Вып. 4 / ТРТУ- Отв. Ред. Курейчик В. М. -Таганрог, 1994. -148с.
  59. В.М., Лебедев Б. К., Нужнов Е. В., Применение экспертных систем в инженерной практике. -Таганрог: ТРТУ, 1996. -135с.
  60. В.М. Математическое обеспечение конструкторского и технологического проектирования с применением САПР. -М.: Радио и связь, 1990. -352с.
  61. . Э. Искусственный интеллект: применение в интегрированных производственных системах/Под ред. Э. Кьюсиака.-М:Машиностроение, 1991.- 544 с.
  62. В.М., Поляков А. О. Информодинамика или путь к Миру Открытых систем. СПб: Издательство СПбГТУ, 1999 г.
  63. Р. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике. -М.: Финансы и статистика, 1990. -239с.
  64. .Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа.-М.: Радио и связь, 1982.- 184 с.
  65. Е.М. Автоматизированное проектирование электрических машин малой мощности. -М.: Высш. шк., 2002. -511с.
  66. . Г. Надежность программного обеспечения. М.: Мир, 1980. — С. 127−154.
  67. Дж. Искусственный интеллект и Пролог на микроЭВМ. -М.: Машиностроение, 1990. -235с.
  68. В.А., Похлебаев В. И. Базы знаний (экспертные системы). М.: Издательство стандартов, 1993. — 37 с. р*
  69. Н.Г., Берштейн JI.C., Боженкж А. В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР.-М.: Энергоатомиздат, 1991. -134с.
  70. Н.Г. Интеллектуальные САПР: Междувед. тематич. науч. сб. вып 1−3/ТРТУ Отв. ред. Малышев Н.Г.-Таганрог, 1988. -90с.
  71. Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе. -М.: Финансы и статистика, 1994. 256 с.
  72. Дж. Планирование развития автоматизированных систем. М.: «Финансы и статистика», 1984.-196с.
  73. Д. Теория реляционных баз данных.- М.:Мир, 1987. -608 с.
  74. А.Н., Берштейн J1.C., Коровин С .Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой.- М.: Наука, 1990.- 272 с.
  75. М.Д., Мако д., Такахари И. Теория иерархических многоуровневых систем.- М.: Мир, 1973, -344 с.
  76. .Г. Анализ качественных признаков и структур. М.: Статистика, 1980.-319 с.
  77. И.Г., Суходольский В. Ю., Холуянов К. К. и др.- Под ред. Мироненко. И.Г., Автоматизированное проектирование узлов и узлов и блоков РЭС средствами современных САПР. Учеб. пособие. Издательство: Москва, Высшая школа, 2002.-391с.
  78. В.А., Городецкий Л. М., Гуский Л. И., и др.- под ред. Мищенко В. А., Интеллектуальные системы автоматизированного проектирования больших и сверхбольших интегральных микросхем. -М.: Радио и связь, 1988. -272с.
  79. В.К. Метод структурирования и извлечения экспертных знаний: имитация консультаций. Человеко-машинные процедуры принятия решений. -М.: ВНИИСИ. 1988. -С.44−57.
  80. Э. Кооперативное принятие решений: аксиомы и модели. М: Мир, 1991.-464 с.
  81. А.С. Недоопределенность в системах представления и обработки знаний//Известия АН СССР. Техническая кибернетика, -1986. -№ 5. С. 3−28.
  82. К. Как построить свою экспертную систему.-М.: Энергоатомиздат, 1991.-286с.
  83. Г., Пригожин И. Познание сложного.- М.: Мир, 1990.- 342с.
  84. С.А. и др. Анализ состояния и тенденции развития информатики . Проблемы создания экспертных систем. Исследовательский отчёт. Под ред. С. А. Николова. Сефия: Интерпрограмма, 1990. -124с.
  85. А. Выбор золотой середины // Компьютерный журнал UPGRADE. -2001. -№ 3. -С.18−19.
  86. Н. Принципы искусственного интеллекта.- М: Радио и связь, 1985. 376 с.
  87. И.П. Основы автоматизированного проектирования. -М.: Изд-во МГТУ имени Н. Э. Баумана, 2000.-360с.
  88. С.А. Технологии разработки программного обеспечения. СПб.: Питер, 2002. -464с.
  89. С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой информации.-М.-.Наука, 1981.- 206 с.
  90. Г. С. Метод формирования и структурирования модели знаний для одного типа предметных областей //Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1998. № 2. С.3−12.
  91. Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. М.: Наука, 1997.-112с.
  92. Г. С. Построение баз знаний на основе взаимодействия полуавтоматический методов приобретения знаний. 4.1. Концептуальные элементы модели мира. Известия РАН. Теория и системы управления. З — М.: Наука, 1995. С. 160−174.
  93. Г. С. Искусственный интеллект: состояние исследований и несколько слов о будущем. Новости искусственного интеллекта. № 1. 2001. -С.3−13.
  94. . С. Приобретение знаний/Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир, 1990.-340 с.
  95. Пахомов С. Serial ATA в преддверии рыночного бума. Компьютер пресс № 11, 2002. С. 143−146.
  96. А., Павлов А., Сравнительный анализ CAD/CAM систем. САПР и графика, № 8, 2000. http://www.compress.rn/Article.asp7icN1489
  97. Э.В. Экспертные системы реального времени. Открытые системы № 2(10), 1995. http://kiryushin.boom.ru/docs/esrv.htm
  98. Э.В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б., Шапот М. Д. Статические и динамические экспертные системы// под ред. Попова Э. В. -М: Фин. И стат. 1996. -320с.
  99. Д.А. Данные и знания. Искусственный интеллект. В 3 кн. Кн. 1. М: Радио и связь, 1990.-464с.
  100. Д. А. Моделирование рассуждений.- М.: Радио и связь, 1989.- 184 с.
  101. К.А., Коньков В. Г. Интеллектуальные системы. М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003. -348 с.
  102. Прикладные нечеткие системы/Асаи К., Ватада Д., Иваи С. и др./Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено.- М.: Мир, 1993. 368 с.
  103. В., «Легкие» САПР электроники. PC WEEK № 20, 2001. http://kgblab.by.ru/docs/pcweek202001 /pcweek202001 .htm
  104. P. Основы реляционных баз данных. -М.: Русская редакция, 2001. -384с.
  105. В.Д. Система проектирования OrCAD 9.2. -М.: СОЛОН-Р, 2001. -530с.
  106. Рот М. Интеллектуальный автомат: Компьютер в качестве эксперта: Пер. снем. / М.Рот. -М.: Энергоатомиздат, 1991. -80с.
  107. Руа Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев (метод ЭЛЕКТРА). В кн: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. -С.80 — 107.
  108. Г. В. Технология проектирования прикладных экспертных систем.-М.: МИФИ, 1991.- 104 с.
  109. Э. Ц. P-CAD для Windows. Система проектирования печатных плат. Практ. Пособие. -М.: ЭКОМ, 2002. -320с.
  110. Р. Основы Microsoft SQL Server 6.5. -М.: Рус. редакция, 1999. -681с
  111. ., Фостер Д. Л. Программирование экспертных систем на Паскале.-М.: Финансы и статистика, 1990.- 191 с.
  112. Статистический и дискретный анализ данных и экспертное оценивание/ Материалы IV Всесоюзной школы-семинара. Одесса: Изд-во ОПИ, 1991. 360 с.
  113. Статистический и дискретный анализ данных и экспертное оценивание/ Материалы IV Всесоюзной школы-семинара. Одесса: Изд-во ОПИ, 1991. 360 с.
  114. Н., Голованов А. Практический курс пользователя Pro/Engineer 2000i. -М.: КомпьютерПресс, 2001, -271с.
  115. В.JT. Некоторые аспекты теории экспертных систем// Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1987. — N 2. — С. 85−91.
  116. В.Б. Моделирование предпочтений в задачах принятия решений параметризованными нечеткими отношениями// Нечеткие системы: моделирование структуры и оптимизация.- Калинин: Изд-во КГУ, 1987.- С. 17−30.
  117. В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям философия, психология, информатика. -М.: Эдиториал УРСС, 2002. -352с.
  118. А., Создание корпоративной САПР: «как совместить желание и возможности». CADmaster № 4, 2000. http://www.cadmasteг.ru/articles/04cгeationcoфoгatecad.cfm
  119. Д. Руководство по экспертным системам. М: Мир, 1989, -388с.
  120. X., Исудзука М. Представление и использование знаний. М: Мир, 1989.-220с.
  121. А., Елманова Н. Internet технологии в цифрах и фактах. Компьютер пресс № 6, 2002. -С. 14−23
  122. В.Н. и др. Автоматизированное проектирование технологических процессов и систем производства РЭС: Учеб. пособие для вузов / В. Н. Фролов, Я. Е. Львович, Н. П. Меткин. М.: Высш. шк., 1991.-256с.
  123. Харрингтон Д. AutoCad 2002 для конструктора. Искусство проектирования. -М.: Diasoft, 2002, -944с.
  124. Хейес-Рот Ф., Уотерман Д., Ленат Д., Построение экспертных систем. М: Мир, 1987.-430с.
  125. В.Ф. Автоматизация программирования экспертных систем.-М.: МИФИ, 1988.- 64 с.
  126. В.Ф. Механизмы вывода решений в экспертных системах.-М.: МИФИ, 1988.-44 с.
  127. М.Ш. Моделирование семантики в базах данных.- М: Наука, 1989. 288 с.
  128. JI.A. Компьютерные чертежно-графические системы для разработки конструкторской и технологической документации в машиностроении. -М.: Академия, 2002. -224с.
  129. JI. Снова о тестах ТРС. // Открытые Системы,№ 11, 2000. -С.34−36.
  130. Н.В. Экспертные компоненты САПР. -М.: Машиностроение, 1991.-240с.
  131. JI.H. Язык SQL: Учебный курс. -СПб.: Питер, 2001, -592с.
  132. С., Прохоров А. Рынок информационных технологий в 20 022 003 годах. Цифры, тенденции, прогнозы // Компьютер пресс -2003. -№ 1. -С.8−15.
  133. П.Б. Размытые числа как средство описания субъективных величин. В кн.: Статистические методы анализа экспертных оценок. М. Наука, 1977.-С. 234−250.
  134. Экспертные системы для персонального компьютера: методы, средства, реализации: справочное пособие.- Мн.:Выс. шк., 1990.- 197 с.
  135. В.В. Перспективы развития сетевых САПР на базе глобальной сети Internet. Известия ТРТУ № 2, тематический выпуск «Интеллектуальные САПР».: -Таганрог: ТРТУ, 1998., с. 182−187.
  136. В.В. Повышение эффективности работы средств и систем САПР с применением технологий Internet (intranet). Диссертация на соискание ученой степени КТН: 05.13.12: Таганрог, ТРТУ, 1999.- 160с.
  137. Boehm B.W. A Spiral Model of Software Development and Enhancement. ACM SIGSOFT Software Engineering Notes. Vol. 11, No. 4., 1986.
  138. Boose J. and Gaines B. Knowledge Acquisition Tools for Expert Systems. New York: Academic Press. 1988. p. 620.
  139. Brown D.C. and Chandrasekaran B. Design Problem Solving: Knowledge Structures and Control Strategies. Los Altos CA: Morgan Kaufman, 1989. p. 190.
  140. Dean T.L. and Wellman M. Planning and Control. Los Altos, CA: Morgan Kaufman, 1991. p. 230.
  141. Feigenbaum E.A. Themes and case studies of knowledge engineering. Expert system in micro electronic age. Edinburg: Infotech Limited, 1979. p. 420.
  142. Finkelstein L., Finkelstein A.C.V. Instruments and instrument systems: design principles / M.G. Singh (Eds.). Systems and Control Encyclopedia. Vol. 4. Oxford: Pergamon Press, 1994. pp. 2533−2536.
  143. Goschl S. Microsoft Web Applications Stress Tool. JUGAT Meeting, 12 June 2001, www.javausergroup.at/events/was.pdf
  144. Grechin I. Model of Knowledge for Intelligent Systems of Designing. Proceedings 2002 IEEE International Conference on Artificial Intelligence Systems. Computer society, Los Alamitos, California, 2002. pp. 133−135.
  145. Harmon. P. Expert system saves 20 million L on pipeline management. C&I July, 1994, p.31.
  146. Hayes-Roth F., Jacobstein N. The State of Enowledge-Based Systems. Communications of the ACM, March, 1994, v.37, n.3, pp.27−39.
  147. Hyson M. Capacity Model for Internet. 1999. p. 15. Transactions. http://www.microsoft.com/siteserver/ssrk/docs/rkTCA.doc и http://msdn.microsoft.com/library/enus/dnmscmsO 1 /html/cmsperfoc.asp?frame=true
  148. Kingston J., Doheny J., Filby I. Evaluation of workbenches which support the Common KADS methodology. Knowledge Engineering Review. 1995. № 10.
  149. McDermont J. R1 («XCON») at age 12: lessons from an elementary school achiever. Artificial Intelligence, 59, p.241−247., 1993.
  150. Myers G. Composite Structured Design. New York, NY: Van Nostrand Reinhold, 1978. p. 112.
  151. Quinlan J.R. C4.5: Programs for Machine Learning. San Mateo, С A: Morgan Kaufmann. 1993. p. 236.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!