Россия
Рассмотрены подходы к созданию систем искусственного интеллекта, основанных на экспертных системах, генетических алгоритмах, теории игр и нейронных сетях; средства представления знаний в системах искусственного интеллекта на основе символьных шаблонов, наборов типовых операций и процедур поиска вариантов решений. Подробно рассмотрен процесс поиска решений в системах искусственного интеллекта на основе систем логического вывода, имеющих вид семантической сети с элементами конъюнкции и дизъюнкции. Рассмотрены особенности семантической сети, представляющей собой произвольный граф (И-ИЛИ сеть) и реализующей два метода логического вывода – методы прямой и обратной волн. Подробно рассмотрен пример модели искусственного интеллекта в виде нечеткой экспертной системы, содержащей базу знаний, состоящую из нечетких продукционных правил. Указанная модель искусственного интеллекта использована для оценки риска возникновения чрезвычайной ситуации, происходящей при подъеме уровня воды при паводке. Рассмотренная нечеткая экспертная система, реализованная в виде программы для ЭВМ, позволяет в условиях неполных и неточных исходных данных производить оценку риска наводнения.
искусственный интеллект, нейронные сети, генетические алгоритмы, теория игр, экспертные системы, представление знаний, система логического вывода, семантические сети, нечеткие множества
1. Герман О.В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний. Минск: БГУ, 2005.
2. Варламов О.О. Миварный подход как основа качественного перехода на новый уровень в области искусственного интеллекта // Радиопромышленность. 2017. № 4.
3. Варламов О.О. Эволюционные базы данных и знаний для адаптивного синтеза интеллектуальных систем. Миварное информационное пространство. М.: Радио и связь, 2002.
4. Хадиев А.М. Разработка и практическая реализация миварной машины логического вывода // Радиопромышленность. 2015. № 3.
5. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. М.: БИНОМ, 2013.
6. Mamdani E.H. Application of fuzzy algorithms // Fuzzy Sets and Systems // 2009. Vol. 2. № 4.
7. Лабинский А.Ю. Моделирование системы нечеткого вывода // Природные и техногенные риски. 2016. № 2.
8. Flondor P. An example a fuzzy system // Kybernetics. 2017. Vol. 6. № 1.
9. Pavlak Z. Roufh sets and fuzzy sets // Fuzzy Sets and Systems. 2018. Vol. 3. № 1.
10. Лабинский А.Ю. К вопросу разработки экспертных систем // Надзорная деятельность и судебная экспертиза в системе безопасности. 2022. № 2.
11. Д. Макконнелл. Основы современных алгоритмов. М.: Техносфера, 2004.
12. Лабинский А.Ю. Перспективные направления компьютерного моделирования сложных процессов и систем: монография. СПб.: С.-Петерб. ун-т ГПС МЧС России, 2017.
