В статье рассматриваются методические особенности использования интеллектуальных программных средств (ИПС) для систематизации и контроля знаний. Уделяется внимание использованию экспертных обучающих систем и нейронных сетей как элементов технологии искусственного интеллекта в различных предметных областях для идентификации и распознавания объектов. Описаны формы использования ИПС в целях обучения на примере изучения предметной области «Информатика».
Цели. Целью статьи является разработка принципиальных основ для методов логической интеграции информационных систем (ИС) в организациях, а также получение количественной оценки топологической значимости процесса интеграции ИС.
Методы. Использованы методы экспертных систем для логической интеграции информации, а также методы интеллектуального анализа данных из различных ИС. Для количественной оценки топологической значимости процедуры интеграции ИС используются методы теории графов, а для вычисления топологических инвариантов топологии взаимной связи ИС – методы дискретной топологии.
Результаты. Рассмотрены вопросы и проблемы интеграции ИС в крупных организациях, а также методы интеграции ИС, основанные на физическом и логическом принципах. Показаны сложности, которые возникают при физической интеграции ИС, и преимущества их интеграции на основе логических принципов. Установлено, что логическая интеграция обладает рядом важных достоинств, но при этом возникают новые проблемы, которые необходимо решать. Предложены схема логической интеграции ИС и алгебраический метод количественной оценки топологической значимости интеграции – важного числового показателя при логической интеграции ИС. Рассмотрены методы обучающихся экспертных систем для интеллектуального анализа данных. Использование экспертных систем является принципиальным решением для организации логической интеграции ИС.
Выводы. При интеграции ИС в организациях целесообразно использовать логическую интеграцию, сохраняющую логику отдельных ИС. Применение логической интеграции позволяет проводить интеллектуальный анализ данных, используя различные ИС. Использование экспертных систем при логической интеграции дает возможность создать новый логический слой для осуществления поддержки принятия решений в организации.
В работе проведен анализ текстов описаний товарных позиций ТН ВЭД для обуви, определены признаки, влияющие на классификацию. Предложена систематизация признаков, доступных для визуального распознавания и формализации из документации. Приведены возможности использования методов искусственного интеллекта для решения задач классификации, приведен опыт построения экспертной системы.
В статье рассмотрены этапы развития систем поддержки принятия решений, начиная с появления первых компьютерных систем в 1950-х гг. и заканчивая современными интеллектуальными системами, использующими методы искусственного интеллекта и машинного обучения. Автор описывает основные методы, используемые в системах поддержки принятия решений, примеры их применения в различных сферах деятельности.
Статья посвящена формированию системы расчета пожарных рисков при эксплуатации электроустановок в аграрно-промышленном комплексе региона. Для расчета используются экспертные системы и нейронные сети. На основе разработанной системы можно осуществлять расчет текущего пожарного риска эксплуатации электроустановки и с помощью имитационного моделированию определить какие профилактические мероприятия принесут наибольший эффект по уменьшению этого риска.
В монографии рассматривается применение системного интегрированного подхода к управлению качеством продукции на основе интеллектуальных технологий в едином информационном пространстве предприятия, сочетающего преимущества классического системного подхода и процесса интеграции информационных и технологических потоков, охватывающего этапы жизненного цикла продукции. Материалы монографии представляют интерес для специалистов, занимающихся интеллектуализации мониторинга технологических систем на основе автоматизированных станочных модулей и её связи с качеством производства деталей точного машиностроения, а также аспирантов и студентов при изучении соответствующих учебных курсов.
В монографии рассматриваются вопросы разработки и применения экспертных систем поддержки принятия решения для контроля, диагностирования и выбора режима резания для токарных и шлифовальных автоматических станочных модулей и станков с ЧПУ. Экспертные системы являются встроенными для отечественных станков или автономными для зарубежных, причем в обоих случаях они связаны с системой мониторинга технологического процесса изготовления высокоточных деталей. Материалы монографии представляют интерес для специалистов, занимающихся интеллектуализации мониторинга технологических систем на основе автоматизированных станочных модулей и её связи с качеством производства деталей точного машиностроения, а также аспирантов и студентов при изучении соответствующих учебных курсов.
В монографии рассматриваются вопросы разработки и применения гибридной интеллектуальной системы для идентификации дефектов шлифованных дорожек качения колец подшипников на основе применения теории распознавания образов с использованием вейвлет-преобразований сигналов вихретокового датчика и нейронных сетей, а также приводятся результаты использования интеллектуальных технологий при интеграции «технологического уровня» единого информационного пространства предприятия на уровне АСУТП при создании системы мониторинга технологического процесса изготовления высокоточных деталей. Материалы монографии представляют интерес для специалистов, занимающихся вопросами интеллектуализации мониторинга технологических систем на основе автоматизированных станочных модулей и её связи с качеством изготовления деталей точного машиностроения, а также аспирантов и студентов при изучении соответствующих учебных курсов.
В учебном пособии подробно рассмотрены современные технологии, связанные с решением задач искусственного интеллекта, приведены примеры программ, решающих конкретные прикладные задачи методами искусственного интеллекта. Пособие предназначено для студентов специальности 230105 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем».
В работе представлена обучающая интеллектуальная система «Эксперт Полимер» для идентификации частиц, пригодных для 3D-печати. Программный комплекс предназначен для анализа изображений полимерных материалов на производственной площадке с помощью оптики. Планируется, что данная интеллектуальная система будет использоваться в качестве учебного комплекса программ для студентов высших учебных заведений, а также для биоинженеров и материаловедов в научно-производственных целях. В исследовании использовались технологии Интернета вещей (IoT) для получения изображений с оптических измерительных устройств (электронный микроскоп и др.) от пользователей системы и отправки им результатов анализа изображений. Путем взаимодействия электронного микроскопа с созданным программным комплексом выполнялась задача определения количества всех частиц и количества частиц, удовлетворяющих алгоритму 3D-печати. На основании этих данных эксперт принимает решение о возможности использования полимерных частиц для последующей 3D-печати. Для реализации системы использовались современные библиотеки языка программирования Python, а именно Pandas, Direction2 и YOLOv5 и другие.