Курс “Использование принципов искусственного интеллекта и экспертных систем в управлении гибкими химическими производствами”

Курс “Использование принципов искусственного интеллекта и экспертных систем в управлении гибкими химическими производствами” студенты, обучающиеся по специализации 251804 “Гибкие автоматизированные производственные химико-технологические системы” специальности 251800 “Основные процессы химических производств и химическая кибернетика” направления подготовки 655400 “Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии”, изучают в десятом семестре.

В соответствии с учебным планом подготовки специалистов очной формы обучения, курс (3-1-4-экз.) рассчитан на 54 часа аудиторных занятий, 20 часов лабораторного практикума и 72 часа самостоятельной работы. В соответствии с учебным планом подготовки специалистов по заочной форме обучения, курс ведётся в 10-ом семестре (2-1-4-экз.) и рассчитан на 36 часов аудиторных занятий, 20 часов лабораторного практикума и 72 часа самостоятельной работы.

Содержание курса направлено на получение студентами знаний построения, развития и использования систем искусственного интеллекта (ИИ) для управления в условиях неопределенности как отдельными химико-технологическими процессами (ХТП) и системами (ХТС). Подробно рассматриваются основные принципы построения и использования экспертных систем.

В курсе в качестве средств и моделей представления знаний используются теория нечетких множеств и теория искусственных нейронных сетей. Достаточное внимание уделяется вопросам формирования навыков принятия решений по управлению гибкими ХТП и ХТС, построению и использованию экспертных систем, создания автоматизированных обучающих систем, ориентированных на подготовку обслуживающего персонала, в том числе и операторов-технологов ХП с использованием тренажерных комплексов, систем поддержки принятия решений и интернет-технологий.

Формирование навыков создания и использования систем ИИ осуществляется в процессе выполнения лабораторных работ, направленных на решение практических задач с использованием пакетов прикладных программ.

Курс базируется на полученных ранее навыках, приобретенных студентами при изучении следующих общеобразовательных и специальных дисциплин: “Вычислительная математика”, “Математический анализ”, “Общая химическая технология”, “Методы кибернетики ХТП” и других.

 

Учебный план с распределением часов по разделам курса

№№ п./п.

Раздел курса

Лекции

Практические
занятия

Лабораторные

работы

Самостоятельная

работа

1

Введение

2

0

0

0

2

Системы искусственного интеллекта – основа новой информационной технологии

4 (2)*

0

0

4

3

Логические основы построения систем искусственного интеллекта

6 (4)

0

10

10

4

Построение систем искусственного интеллекта на основе теории нечёткой логики и нечётких множеств

8 (4)

0

12

5

Основы искусственных нейронных сетей

10 (6)

0

12

6

Модели представления знаний и системы, основанные на знаниях

6 (4)

0

0

10

7

Принципы построения экспертных систем

12 (8)

0

10

10

8

Разработка автоматизированных обучающих систем и тренажёрных комплексов

2

0

8

9

Использование систем искусственного интеллекта для управления и поддержки принятия решений по управлению ХТС

4

0

0

8

ИТОГО:

54 (36)

0

20

72

* В скобках указаны часы для заочной формы обучения

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Основная

  1. Искусственный интеллект. Справочник в 3-х кн. – М.: Радио и связь, 1990.
  2. В.В. Кафаров, И.Н. Дорохов, В.П. Марков. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечётких множеств. – М.: Наука, 1986. – 358 с.
  3. Ф. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика. Пер. с англ. – М.: Мир, 1992. – 240 с.
  4. В.П. Мешалкин. Экспертные системы в химической технологии. – М.: Химия, 1995.
  5. А.Ф. Егоров, Т.В. Савицкая. Управление безопасностью химических производств на основе новых информационных технологий. – М.: Химия, КолосС, 2004.-416 c.: ил.- (Учебники и учеб. пособия для студентов высш. учеб. заведений).
  6. А.Н. Горбань и др. Нейроинформатика. – Новосибирск: Наука, 1998. – 296 с.
  7. П. Джексон. Введение в экспертные системы: Пер. с англ. и ред. В.Т. Тертышного. – М.: Вильямс, 2001. – 622 с.
  8. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии. Сер. Академические чтения. М.: Наука, 1988. – 200с.

Дополнительная

  1. Искусственный интеллект. Применение в химии. Под ред. Т. Пирс, Б.М. Хони. – М.: Мир, 1988. – 430 с.
  2. Ж.-Л. Лорьер. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. – М.: Мир, 1991. – 558 с.
  3. В.В. Девятков. Системы искусственного интеллекта. – М.: МГТУ им. Баумана, 2001.
  4. С.А. Орловский. Проблемы принятия решений при нечёткой исходной информации. – М.: Наука, 1981. – 206 с.
  5. Методы нейроинформатики: Сб. науч. тр./ Краснояр. гос. техн. ун-т и др.; Под ред. А.Н. Горбаня. – Красноярск, 1998. – 296 с.
  6. А.А. Ежов, С.А. Шумский. Нейрокомпьютинг и его приложения в экономике и бизнесе. – М.: МИФИ, 1998. – 224 с.
  7. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. Под ред. Р. Форсайта. – М.: Радио и связь, 1987.
  8. Д. Уотермен. Руководство по экспертным системам. – М.: Мир, 1989. – 388 с.
  9. Э.В. Попов. Экспертные системы. – М.: Наука, 1987. – 288 с.
  10. Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.: Питер, 2000. – 384 с.