Аннотация:Учебное пособие предназначено для студентов бакалавриата и магистратуры, обучающихся по очной форме обучения следующим дисциплинам:
– «Интеллектуальные системы и технологии» в 8-м семестре бакалавриата (объём 144 часа: 54 аудиторных часа, из них 18 часов лекций и 36 часов лабораторных занятий) по направлению подготовки 09.03.02 Ин-формационные системы и технологии;
– «Интеллектуальные системы» во 2-м семестре магистратуры (объём 180 часов: 64 аудиторных часа, из них 16 часов лекций, 32 часа лабораторных занятий и 16 часов практических занятий) по направлению подготовки 09.04.02 Информационные системы и технологии, магистерским программам «Информационные системы и технологии» и «Информационные системы в цифровой экономике»;
– «Методы искусственного интеллекта в управлении химическими производствами» в 3-м семестре магистратуры (объём 216 часов: 90 аудиторных часов, из них 18 часов лекций, 36 часов лабораторных занятий и 36 часов практических занятий) по направлению подготовки 18.04.02 Энерго- и ресурсосберегающие процессы в химической технологии, нефтехи-мии и биотехнологии.
В учебном пособии раскрываются теоретические аспекты и показываются примеры практического использования одного из направлений методов искусственного интеллекта – методов нечёткой логики и теории нечётких множеств – для решения задач управления, принятия решений в интеллектуальных информационных и экспертных системах.
В пособии последовательно рассматриваются базовые понятия алгебры нечёткой логики: лингвистической переменной, нечёткого множества, степени и функции принадлежности, свойств и операций с нечёткими множествами. Проводятся параллели с дискретными операциями алгебры логики. Отдельная часть пособия посвящена описанию объектов и процессов управления и принятия решений нечёткими множествами, идентификации функций принадлежности, полученных на основе обобщения и аппроксимации групповых экспертных оценок. В заключительных главах рассматриваются наиболее известные и часто используемые в интеллектуальных системах алгоритмы нечётко-логического вывода решения. Приведены описания этапов фаззификации входных данных, применения базы правил логического вывода, композиции нечётких подзаключений и дефаззификации решения с учётом отличительных особенностей каждого из алгоритмов.
Учебная информация представлена в пособии в текстовой, графической и табличной формах и структурирована по главам. Главы завершаются контрольными заданиями и вопросами. Имеется удобный предметный указатель.
Представленное учебное пособие рассчитано на использование студентами при изучении вышеуказанных дисциплин на любых видах аудиторных занятий и при самостоятельной работе, включая подготовку к промежуточному контролю.