Разработка программы формирования базы знаний на основе нечеткой логики (Fuzzy Logic) (проект) — различия между версиями
(→Какие будут использоваться технологии?) |
(→Темы вводных занятий) |
||
Строка 34: | Строка 34: | ||
=== Темы вводных занятий === | === Темы вводных занятий === | ||
− | - Основы теории нечеткой логики (Нечеткие множества, Нечеткие и Лингвистические переменные, Контроллер на основе нечеткой логики) | + | - Основы теории нечеткой логики (Нечеткие множества, Нечеткие и Лингвистические переменные, Контроллер на основе нечеткой логики)<br /> |
− | - | + | - Основы синтаксический разбора естественного текста. Работа с текстовыми данными<br /> |
− | - Работа с реляционными базам данных (проектирование модели хранения данных, написание SQL запросов) | + | - Работа с реляционными базам данных (проектирование модели хранения данных, написание SQL запросов)<br /> |
=== Направления развития === | === Направления развития === |
Версия 12:02, 19 сентября 2016
Ментор | Иван Лисенков |
Учебный семестр | Осень 2016 |
Учебный курс | 2-й курс |
Проект можно развивать на летней практике | |
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 4 | |
Что это за проект?
Программа формирования правил нечетких высказываний (Fuzzy Rules) экспертом (вручную) и/или поиска возможных высказываний в произвольном тексте. Нечеткие высказывания, могут быть сопоставлены с уже ранее сохраненными в базе знаний и в случае необходимости могут быть уточнены. Так же программа должна иметь возможность вычислять, по заданному входу, выходное значение на основе заданных правил нечетких высказываний (Fuzzy Rules) посредством алгоритмов Mamdani и/или Tagaki-Sugeno. Подобная программа может стать основой для разработки сервиса поиска нечетких высказываний в произвольном тексте.
Общий формат правила нечеткого высказывания:
Если [не|очень|слегка…] <ЛИНГВИСТИЧЕСКАЯ ПЕРЕМЕННАЯ 1> есть <ТЕРМ 1> [и, или,] <ЛИНГВИСТИЧЕСКАЯ ПЕРЕМЕННАЯ 2> есть <ТЕРМ 2> ... тогда <ЛИНГВИСТИЧЕСКАЯ ПЕРЕМЕННАЯ 3> есть <ТЕРМ 3>
Чему вы научитесь?
- Формулировать постановку задачи
- Основам теории нечеткой логики (Fuzzy Logic)
- Современным подходам контекстного поиска и синтаксического разбора текста
- Писать надежный и понятный код
- Работать с реляционными базами данных, проектировать модели хранения данных (физическую и логическую)
Какие начальные требования?
- Программирование на C/C++/Python (в рамках прослушанного курса)
- Знание SQL желательно
Какие будут использоваться технологии?
- C++ / Python в рамках прослушанного курса
- PostgresSQL/MSSql/MysSQL
Темы вводных занятий
- Основы теории нечеткой логики (Нечеткие множества, Нечеткие и Лингвистические переменные, Контроллер на основе нечеткой логики)
- Основы синтаксический разбора естественного текста. Работа с текстовыми данными
- Работа с реляционными базам данных (проектирование модели хранения данных, написание SQL запросов)
Направления развития
- Использование программы для пополнения базы знаний нечеткими правилами, нечеткими и лингвистическими переменными - Использование программы совместно с контроллером на основе нечеткой логики (Mamdani, Sugeno) для поддержки принятия решений
Критерии оценки
4-5 : реализованная и протестированная программа, осуществляющая поиск нечетких высказываний и последующий разбор в виде синтаксического дерева для дальнейшего анализа, 6-7 : Дополнительно, выделение лингвистических переменных, термов, модифицированных термов, и сопоставление с уже определенными в базе знаний; 8-10 : Дополнительно, сохранение выявленных нечетких высказываний в базе знаний.
Ориентировочное расписание занятий
ПН недоступен, ВТ 16:00-20:00, СР недоступен, ЧТ 16:00-20:00, ПТ недоступен, СБ 11:00 - 15:00