Разработка программы формирования базы знаний на основе нечеткой логики (Fuzzy Logic) (проект) — различия между версиями
(→Чему вы научитесь?) |
|||
(не показано 8 промежуточных версии ещё одного участника) | |||
Строка 8: | Строка 8: | ||
|number_of_students=4 | |number_of_students=4 | ||
|categorize=yes | |categorize=yes | ||
+ | |is_archived=yes | ||
}} | }} | ||
=== Что это за проект? === | === Что это за проект? === | ||
− | Программа формирования правил | + | Программа формирования правил нечеткой логики (Fuzzy Rules) экспертом (вручную) и/или поиска возможных правил нечеткой логики в произвольном тексте. Нечеткие правила, 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 сохраненных правил нечеткой логики (Fuzzy Rules) посредством алгоритмов Mamdani и/или Tagaki-Sugeno. |
Подобная программа может стать основой для разработки сервиса поиска нечетких высказываний в произвольном тексте. | Подобная программа может стать основой для разработки сервиса поиска нечетких высказываний в произвольном тексте. | ||
Строка 20: | Строка 21: | ||
=== Чему вы научитесь? === | === Чему вы научитесь? === | ||
- Формулировать постановку задачи<br /> | - Формулировать постановку задачи<br /> | ||
− | |||
- Основам теории нечеткой логики (Fuzzy Logic)<br /> | - Основам теории нечеткой логики (Fuzzy Logic)<br /> | ||
− | |||
- Современным подходам контекстного поиска и синтаксического разбора текста<br /> | - Современным подходам контекстного поиска и синтаксического разбора текста<br /> | ||
− | |||
- Писать надежный и понятный код<br /> | - Писать надежный и понятный код<br /> | ||
− | |||
- Работать с реляционными базами данных, проектировать модели хранения данных (физическую и логическую)<br /> | - Работать с реляционными базами данных, проектировать модели хранения данных (физическую и логическую)<br /> | ||
=== Какие начальные требования? === | === Какие начальные требования? === | ||
− | Программирование на C/C++/Python (в рамках прослушанного курса) | + | - Программирование на C/C++/Python (в рамках прослушанного курса)<br /> |
+ | - Знание SQL желательно | ||
=== Какие будут использоваться технологии? === | === Какие будут использоваться технологии? === | ||
− | - C++ / Python в рамках прослушанного курса | + | - C++ / Python в рамках прослушанного курса<br /> |
- PostgresSQL/MSSql/MysSQL | - PostgresSQL/MSSql/MysSQL | ||
=== 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 === | ||
− | - | + | - Формирование базы знаний нечеткими правилами, нечеткими и лингвистическими переменными на основе информации из открытых источников (internet)<br /> |
− | + | - Использование разработанной программы и сформированной базы знаний для поддержки принятия решений<br /> | |
+ | - Аналитическая обработка сформированной базы знаний. Выстраивание новых нечетких правил (логических цепочек) на основе сформированной базы знаний | ||
=== Критерии оценки === | === Критерии оценки === | ||
− | 4-5 : | + | 4-5 : Разработана программа для создания/редактирования/поиска правил нечеткой логики (Fuzzy Rules) в базе знаний экспертом<br /> |
− | 6-7 : | + | 6-7 : В программе реализована возможность выявлять из произвольного текста: правила нечеткой логики, лингвистические переменные, термы, модифицированные термы, и сопоставлять с уже определенными в базе знаний<br /> |
− | 8-10 : | + | 8-10 : Произведена экспериментальная проверка программы, функциональные возможности программы документированы. |
=== Ориентировочное расписание занятий === | === Ориентировочное расписание занятий === | ||
ПН недоступен, ВТ 16:00-20:00, СР недоступен, ЧТ 16:00-20:00, ПТ недоступен, СБ 11:00 - 15:00 | ПН недоступен, ВТ 16:00-20:00, СР недоступен, ЧТ 16:00-20:00, ПТ недоступен, СБ 11:00 - 15:00 |
Текущая версия на 19:18, 18 октября 2017
Ментор | Иван Лисенков |
Учебный семестр | Осень 2016 |
Учебный курс | 2-й курс |
Проект можно развивать на летней практике | |
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 4 | |
Внимание! Данный проект находится в архиве и реализован не будет. |
Что это за проект?
Программа формирования правил нечеткой логики (Fuzzy Rules) экспертом (вручную) и/или поиска возможных правил нечеткой логики в произвольном тексте. Нечеткие правила, 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 сохраненных правил нечеткой логики (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
- Формирование базы знаний нечеткими правилами, нечеткими и лингвистическими переменными на основе информации из открытых источников (internet)
- Использование разработанной программы и сформированной базы знаний для поддержки принятия решений
- Аналитическая обработка сформированной базы знаний. Выстраивание новых нечетких правил (логических цепочек) на основе сформированной базы знаний
Критерии оценки
4-5 : Разработана программа для создания/редактирования/поиска правил нечеткой логики (Fuzzy Rules) в базе знаний экспертом
6-7 : В программе реализована возможность выявлять из произвольного текста: правила нечеткой логики, лингвистические переменные, термы, модифицированные термы, и сопоставлять с уже определенными в базе знаний
8-10 : Произведена экспериментальная проверка программы, функциональные возможности программы документированы.
Ориентировочное расписание занятий
ПН недоступен, ВТ 16:00-20:00, СР недоступен, ЧТ 16:00-20:00, ПТ недоступен, СБ 11:00 - 15:00