Разработка программы формирования базы знаний на основе нечеткой логики (Fuzzy Logic) (проект) — различия между версиями

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
(Темы вводных занятий)
 
(не показаны 4 промежуточные 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 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.
+
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 39: Строка 40:
  
 
=== Направления развития ===
 
=== Направления развития ===
- Использование программы для пополнения базы знаний нечеткими правилами, нечеткими и лингвистическими переменными
+
- Формирование базы знаний нечеткими правилами, нечеткими и лингвистическими переменными на основе информации из открытых источников (internet)<br />
- Использование программы совместно с контроллером на основе нечеткой логики (Mamdani, Sugeno) для поддержки принятия решений
+
- 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 : реализованная и протестированная программа, осуществляющая поиск нечетких высказываний и последующий разбор в виде синтаксического дерева для дальнейшего анализа,
+
4-5 : Разработана программа для создания/редактирования/поиска правил нечеткой логики (Fuzzy Rules) в базе знаний экспертом<br />
6-7 : Дополнительно, выделение лингвистических переменных, термов, модифицированных термов, и сопоставление с уже определенными в базе знаний;
+
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 : Дополнительно, сохранение выявленных нечетких высказываний в базе знаний.
+
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