Экзаменационные

‹ |  | ›
Пн | Вт | Ср | Чт | Пт | Сб | Вс

Лекции | Практические | Дополнительно | О сайте

## Материалы для подготовки к итоговому контролю по дисциплине «Фундаментальные основы распределенных интеллектуальных систем»

1. Введение в инженерию знаний.

2. Понятийная база информационных систем. Представление знаний. Стратегия получения знаний. Теоретические аспекты извлечения знаний. Классификация методов извлечения знаний.

3. Психосемантика и инженерия знаний. Проектирование информационно-логистических систем.

4. Введение в теорию искусственных нейронных сетей (ИНС); математические основы теории ИНС.

5. Персептроны и теория пороговой логики.

6. Сети прямого распространения.

7. Коммуникационные и транспортные системы, геоинформационные системы, системы управления групповым поведением, системы оперативного мониторинга, диагностика и прогнозирование.

8. Архитектура и топология распределенных интеллектуальных систем управления, целевые функции и критерии оптимальности.

9. Принципы построения распределенных интеллектуальных систем управления, типовые модели; принцип адаптационного оптимизма.

10. Классификация распределённых систем управления Каналы передачи информации, используемые в РСУ.

11. Основы теории информации. Теория кодирования. Сжатие информации.

12. Особенности функционирования распределённых систем управления (радиоинтернет, GPRS, GPS).

13. Анализ современного состояния и тенденция развития проектов систем управления мобильными объектами.

14. Математическое моделирование систем для управления характеристиками систем управления мобильными объектами.

15. Различные математические модели, включая модель неравновесной ионизации воздушного потока, расчет параметров электронно-пучковой плазмы в полунатурных моделях, математическое моделирование плазменной аэродинамики, электрофизические явления и прохождение ударных и акустических волн в плазме при моделировании, математическое моделирование аэродинамического обтекания за счет локального плазменного воздействия и др.

16. Математические модели и формы представления двумерных цифровых сигналов: подвижных (многокадровых) и неподвижных (фотографических), чёрно-белых, цветных изображений.

17. Архитектуры сигнальных процессоров и технологии создания программного обеспечения в условиях конвейеризации и распараллеливания вычислений.

18. Принципы интеллектуального управления; методы построения логико-вероятностных и логико-лингвистических моделей интеллектуальных систем.

19. Представление динамических знаний. Система типов. Свойства состояний фреймовой модели.

20. Множество и фактор-множество состояний. Определение отношения порядка на множестве состояний.

21. Отношение и иерархия наследования. Операционная семантика логического вывода. Полезные свойства определенной семантики.

22. Введение в машинное обучение и разработку данных.

23. Свободно-распространяемые системы машинного обучения и разработки данных.

24. Работа с выбросами и пропущенными значениями. Статистический взгляд на машинное обучение.

25. Исследование множества объектов. Классификация. Регрессия. Задачи прогнозирования. Кластеризация. Определение взаимосвязей.

26. Поиск ассоциативных правил. Анализ последовательностей (сиквенциальный анализ). Анализ отклонений. Реляционные и многомерные решения. Обработка объектов интеллектуального анализа данных.

27. Майнинг больших данных (Big Data).

28. Теория лингвистического и математического моделирования.

29. Лингвистическая интерпретация основных лингвистических объектов и единиц анализа.

30. Анализ текстов на естественном языке.

31. Построение систем классификации и кластеризации текстовых данных, основы фрактальной теории текстовой информации.

32. Систематизация базовых задач анализа графов и их приложений.

33. Обработка структурной информации компьютерами.

34. Структурная сложность и сходство графов.

35. Сэмплинг социальных сетей.

36. Визуализация сетей с помощью программных продуктов (Gephi, statnet и др.)

37. Понятие программного агента в распределенной системе.

38. Понятие энерготехнологической системы как сложной системы. Открытые и закрытые системы. Элементы энерготехнологической системы: механические, гидродинамические, тепловые, массообменные и химические.

39. Математическое моделирование элементов энерготехнологической системы.

40. Использование программных пакетов MATLAB (NEURAL-NETWORKS Toolbox), LabVIEW, некоторых нейросетевых эмуляторов для нейроинформатики.

ПОИСК