Разработка программы формирования базы знаний на основе нечеткой логики (Fuzzy Logic) (проект)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
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 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