Mashinali o’qitishga kirish” fanidan mustaqil ish №1

Texnik tashxis qoʻyish sohasida: dvigatellarning yaroqli yoki yaroqsizligini aniqlashda; texnik qurilmalarning holatini nazorat qilishda.

Qishloq xoʻjaligi sohasida: ekin maydonlarining holatini aniqlashda; mevalarni oʻlchoviga qarab taxlashda.

Geologiya sohasida: kam uchraydigan metallar va neft qazilmalarini aniqlash; foydali qazilmalarining holatini aniqlash.

Tasvirlarni qayta ishlash sohasida: qoʻlyozma raqamlarni, harflarni va simvollarni tanib olish; shaxs imzolarini tanib olish; biometrik belgilar – barmoq izlari, qoʻl, yuz, quloq, koʻz tasvirlari tanib olish; tasvirlar ketma-ketligida dinamikani segmentlash va tanib olish.

Exspert tizim(ET)lar – bu SI ning amaliy tizimlari bo’lib, ular biror bir predmet sohadagi exspertlarning empirik bilimlari asosida shakllantirilgan bilimlarga asoslanadi. ETlar exspertlar soni kam bo’lganda, masalani yechishda yetarli operativlik holati yetishmaganda yoki exspertlar uchun havfli va sog’lig’iga zarar etkazuvchi sharoitlarda qo’llaniladi.

ETlar yordamida yechiladigan masalalar sinfiga quyidagilarni kiritish mumkin: tashxislash, bashoratlash, tanib olish, boshqarish, loyihalash, monitoringlash.

ETlardan foydalaniladigan faoliyat sohalariga quyidagilarni kiritish mumkin: tibbiyot, hisoblash texnikasi, harbiy ishlar, mikroelektronika, radioelektronika, huquqshunoslik, iqtisod, ekologiya, geologiy (foydali qazilmalarni qidiruv), matematika.

Ishlab chiqarishda, harbiy sohada, informatikada, kompyuter tizimlarida,

elektronikada keng va samarali qo`llanilayotgan ETlarga misollar [6, 16, 19, 21]:

• 
  DENDRAL – murakkab organik molekulalar strukturalarini tanish uchun ET;
  
• 
  MOLGEN – DNK strukturasini aniqlovchi ET;
  
• 
  XCON – VAX 11 hisoblash komplekslarini loyihalashtiruvchi ET;
  
• 
  MYCIN – ichak kasalliklariga tashxis qo`yuvchi ET;
  
• 
  PUFF – sil kasalligiga tashxis qo`yuvchi ET;
  
• 
  MACSYMA – algebraik ifodalarni soddalashtiruvchi ET;
  
• 
  YES/MVS – katta EHM dagi katta razryadli MVS operatsion tizimlarni boshqaruvchi ET;
  
• 
  PROSPECTOR – foydali qazilmalarni topishda maslahat beruvchi ET;
  
• 
  POMME – mevali bog`larga qarashga maslahat beruvchi ET;
  
• 
  AIRPLANE – samolyot yerga qo`nishida uchuvchiga yordam beruvchi ET;
  
• 
  ESPLAN – Baku neftni qayta ishlash zavodida ishlab chiqarishni rejalashtiradigan ET;
  
• 
  MODIS – gipertonik kasalliklarning turli shakllariga tashxis qo`yuvchi ET;
  

• 
  MIDAS – energetik tizimlarda ishdan chiqish holatlarini aniqlash va tuzatish uchun ET;
  
• 
  NetWizard – lokal tizimlarni loyihalovchi ET;
  
• 
  ACES - xaritada o`zgarish kiritish bo`yicha kartografik ishlarni amalga oshiradigan ET;
  
• 
  ASTA - analitikka tutuvchi signalni jo`natgan radar turini aniqlashga yordam beradigan ET;
  
• 
  DART- raqiblarning buyruq beruvchi markazlari, boshqaruvi va aloqalarining razvedka qilinganida olingan natijalarni qayta ishlashga yordamlashadigan ET;
  
• 
  HANNIBAL- raqibning radioalmashish razvedkasi sohasida vaziyatni baholashni amalga oshiradigan ET;
  
• 
  I&W - razvedkadagi analitiklarga keyingi qurolli to`qnashuv qachon va qayerda bo`lishini bashorat qilishida yordamlashadigan ET;
  
• 
  RUBRIC – foydalanuvchiga formatlanmagan matnlarni o`zida mujassamlashtirgan MBga kirish huquqini olishga yordam beradigan ET;
  
• 
  CODES – MBni ishlab chiquvchi mutaxassisga, MBning kontseptual sxemasini aniqlash uchun IDEF1 yondashuvni qo`llashni istayotgan mutaxassisga yordamlashadigan ET;
  
• 
  MIXER - Texas Instruments SBIS TI990 uchun ishlab chiqilgan mikrodasturlarni yozishda dasturchilarga ko`maklashadigan ET;
  
• 
  ACE - telefon tarmog`idagi nosozliklarni aniqlashda, uni sozlash va tiklash chora tadbirlari bo`yicha tavsiyalar beradigan ET.
  

Adabiyotlar

1. А.В. Гаврилов. Системы искусственного интеллекта: Учеб. пособие: в 2-х ч. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2001. - Ч. 1. - 67 с.
2. А.В. Гаврилов. Лабораторный практикум по нейронным сетям. Ч. 1. - Новосибирск:Изд-во НГТУ, 1999.
3. Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. Базы знаний интеллектуальных систем.-СпБ,Питер,2000.
4. Павлов С. Н. Системы искусственного интеллекта : учеб. пособие. В 2-х частях. / С. Н. Павлов. - Томск: Эль Контент, 2011. - Ч. 1. - 176 c. ISBN 978-5-4332-0013-5.
5. Russell S. L. Artificial intelligence: a modern approach / S. L. Russell, P. Norvig. - Upper Saddle River, New Jersey: Prentice- Hall Inc., 1995. -905 p.
6. [15] Allen J. AI Growing up / J. Allen // AI MAGAZINE. - 1998. - V. 19. - №4. - Р. 13–23.
7. Искусственный интеллект : справочник: в трех кн. / под ред. Э. В. Попова. - М. : Радио и связь, 1990.
8. Гаскаров Д. В. Интеллектуальные информационные системы: учебник для вузов / Д. В. Гаскаров.- М. : Высш. шк., 2003. - 431 с.
9. Андрейчиков А. В. Интеллектуальные информационные системы : учебник / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андречикова. - М. : Финансы и статистика, 2006.- 424 с.- №12.
10. Ларичев О. И. Системы основанные на экспертных знаниях: история, совершенное состояние и некоторые перспективы // Труды Седьмой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием. - М. : Изд-во физико-математической литературы, 2000.
11. Тарасов В. Б. О системно-организационном подходе в искусственном интеллекте / В. Б. Тарасов // VI Международная конференция «Знания-диалог-решения»: сб. научн. тр. - Ялта, 1997. - с. 57-70.
12. Бондарев В. Н. Искусственный интеллект : учеб. пособие для вузов /В. Н. Бондарев, Ф. Г. Аде - Севастополь : Изд-во СевНТУ, 2002. - 615 с.
13. Луценко Е. В. Интеллектуальные информационные системы /Е. В.Луценко. - Краснодар : КубГАУ, 2006.- 615 с.
14. Оссовский С. Нейронные сети для обработки информации : пер. с польского Н. Д. Руданского / С. Оссовский. - М. : Финансы и статистика, 2002. -344 с.
15. Павлов С. Н. Интеллектуальные информационные системы : учеб. пособие / С. Н. Павлов. - Томск : Томский межвузовский центр дистанционного образования, 2004.- 328 с.
16. Представление и исследование знаний : пер. с япон. / Х. Уэно [и др.] ; под ред. Х. Уэно, М. Исидзука; - М. : Мир, 1989. - 220 с.
17. Приобретение знаний : пер. с япон. / под ред. С. Осуги, Ю. Саэки; - М. : Мир, 1990. - 304 с.
18. Allen J. AI Growing up / J. Allen // AI MAGAZINE. - 1998. - V. 19. - №4. - Р. 13–23.
19. Feder J. Plex Languages // Information Sciences. 1971. - № 3. - P. 225-241.
20. Search Engine Sizes [Электронный ресурс] / Danny Sullivan, Search Engine Watch. - Электрон, текстовые дан. - [Б.м.] : Search Engine Watch, 2000. - Режим доступа : http://www.searchenginewatch.com/reports/sizes.html - Англ.
21. Kleppe A., Warmer J., Bast W. MDA Explained: The Model Driven Architecture - Practice and Promise. - Addison-Wesley, 2003. - 192 p.
22. Uschold М., Gruninger М. ONTOLOGIES: Principles, Methods and Applications // Knowledge Engineering Review. 1996. - Vol. 11, № 2.
23. С. Рассел, П. Норвиг. Искусственный интеллект. Современный подход. -М.: Вильямс, 2007. -1410 с.