Пример готовой дипломной работы по предмету: Программирование
Содержание
СОДЕРЖАНИЕ 1
ВВЕДЕНИЕ 4
1. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ДАННЫХ И ЗНАНИЙ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ 10
1.1. Модель представления знаний с помощью правил 10
1.2. Модель представления знаний с помощью логики предикатов 13
1.3. Модель представления знаний с помощью сетей нейронов 15
1.4. Модель представления знаний с помощью семантических сетей 20
1.5. Модель представления знаний с помощью фреймов 22
1.6. Системы «клиент\сервер» и общая организация данных в них 24
ВЫВОДЫ 28
2. АРХИТЕКТУРА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ (ИС) ДЛЯ ОЦЕНКИ СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ 30
2.1. Постановка задачи оценки сложных объектов. Описание представления знаний. 30
2.2. Типовая структура ИС 34
3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СРЕДСТВ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ В ИС 38
3.1. Описание основных структур данных 38
3.2. Назначение, состав и описание блока управления данными 42
3.2.1 Функции первого уровня 45
3.2.2.Описание функций нижних уровней 47
4. ОПИСАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ СРЕДСТВ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ В ИС 49
4.1. Описание интерфейса пользователя (руководство пользователя) 49
4.1.1. Создание проекта 49
4.1.2. Открытие проекта 52
4.1.3. Закрытие проекта 52
4.1.4. Сохранение копии проекта 53
4.1.5. Удаление проекта 53
4.1.6. Формирование множества свойств 53
4.1.7. Формирование перечня классов 59
4.1.8. Формирование перечня требований 60
4.2.Описание контрольного примера 64
5. ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ДИПЛОМНОЙ РАБОТЫ 68
5.1. Бизнес-план 68
5.1.1. Резюме 68
5.1.2. Описание программы 69
5.1.3. Информация о возможных конкурентах 70
5.1.4. Стратегия маркетинга 70
5.1.6 План производства 71
5.2. Функционально-стоимостной анализ 72
5.2.1 Построение дерева целей. 72
5.2.2. Построение структурной модели программы 74
5.2.3. Построение функциональной модели 74
программы 74
5.2.4 Расчет стоимости программных единиц 75
5.3. Построение и анализ функционально-стоимостной диаграммы 82
5.4. Технико-экономические расчеты 86
5.4.1. Расчет стоимости машино-часа на ЭВМ 86
5.4.2. Расчет сметной стоимости НИ ОКР и цены программы 90
5.4.3 Расчет эксплуатационных издержек у потребителя. 91
5.4.4 Расчет годового экономического эффекта 91
и показателей эффективности. 91
5.5. Выводы 93
6. БЕЗОПАСНОСТЬ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ. 94
6.1. Обоснование выбора объекта. 94
6.2. Особенности труда пользователей ЭВМ. 94
6.2.1. Общие сведения. 94
Диапазон 97
6.2.2. Рекомендации по организации рабочих мест пользователей. 97
6.3. Расчёт системы освещения. 99
6.3.1. Индивидуальное задание. 99
6.3.2. Общие теоретические сведения. 99
6.3.3. Расчёт естественной освещенности. 100
6.3.4. Расчёт искусственного освещения помещения. 101
6.4. Выводы по изучению вопроса о безопасности жизнедеятельности. 105
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 106
ЛИТЕРАТУРА 108
ПЕРЕЧЕНЬ ГРАФИЧЕСКОГО МАТЕРИАЛА 112
ПРИЛОЖЕНИЯ 113
Выдержка из текста
В настоящее время стремительными темпами распространяются сетевые компьютерные технологии. Предпосылками к этому служат процессы дальнейшего развития программных и аппаратных средств вычислительной техники.
Появились достаточно мощные и сравнительно дешевые аппаратные средства. Резко повысилось быстродействие всех компонентов вычислительных систем. Это коснулось как микропроцессорных устройств, так и других системных компонентов таких как администраторы системных шин, математические сопроцессоры, устройства ввода-вывода.
Внедрение новых технологий в производство аппаратуры привело к появлению запоминающих устройств большой емкости, с высокими надежностью и быстродействием.
Значительно повысились мощность и быстродействие периферийных устройств ввода и вывода информации.
Было налажено массовое производство компонентов вычислительных систем, что привело к резкому удешевлению всех средств …………….
Список использованной литературы
1. Aбу-Мустафа Я.С., Псалтис Д. Оптические нейронно-сетевые компьютеры//В мире науки. 1987. N 5. С. 42-50.
2. Вольфенгаген В.Э., Воскресенская О.В., Горбанев Ю.Г. Сис-тема представления знаний с использованием семантических сетей//Вопросы кибернетики: Интеллектуальные банки данных. -М.: АН СССР, 1979. — С. 49-69.
3. Вудс У.А. Основные проблемы представления знаний//ТИИЭР. — 1986. — Т.74, N 10. -С. 32-47.
4. Гаврилова Т.А. Представление знаний в экспертной диагностической системе АВТАНТЕСТ//Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. — 1984. — N 5. — С. 165-173.
5. Ивашко В.Г., Финн В.К. Экспертные системы и некоторые про-блемы их интеллектуализации//Семиотика и информатика. -1986. — Вып.27. — С.25-61.
6. Кирсанов Б.С., Попов Э.В. Отечественные оболочки эксперт-ных систем для больших ЭВМ//Искусственный интеллект: Спра-вочник. — Т.1. — М.: Радио и связь, 1990. — С. 369-388.
7. Ковригин О.В., Перфильев К.Г. Гибридные средства представления знаний в системе СПЭИС//Всесоюзная конференция по искусственному интеллекту: Тез. докл. — Переславль-Залесский, 1988. -Т.2.- С.490-494.
8. Кук М.Н., Макдональд Дж. Формальная методология приобрете-ния и представления экспертных знаний. — ТИИЭР. — Т.74, N 10. — 1986. -С.145-155.
9. Минский М. Фреймы для представления знаний. — М.:Мир, 1979. -151 с.
10. Минский М., Пейперт С. Персептроны. М.:Мир, 1971. С. 261.
11. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун и др.- М.: Наука, 1986. -312 с.
12. Осипов Г.С. Метод формирования и структурирования модели знаний для одного типа предметных областей//Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. — 1988. -N 2. -С.3-12.
13. Осуга С. Обработка знаний: Пер. с япон. — М.: Мир, 1989. -292 с.
14. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. -М.: Наука, 1987. -288 с.
15. Построение экспертных систем/Под ред. Ф. Хейес-Рота, Д. Уотермана, Д. Лената. -М.: Мир, 1987. -С. 434.
16. Представление и использование знаний/Под ред. Х. Уэно, М. Исидзука. -М.: Мир, 1989. -220 с.
17. Приобретение знаний: Пер. с япон./Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. -М.: Мир, 1990. -304 с.
18. Скрэгг Г. Семантические сети как модели памяти//Новое в зарубежной лингвистике. -М.: Радуга, 1983. -Вып. XII. -С.228-271.
19. Тэнк Д.У., Хопфилд Д.Д. Коллективные вычисления в нейроноподобных электронных схемах//В мире науки. 1988. N 2. С. 44-53.
20. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. -М.: Мир, 1989. -388 с.
21. Хоггер К. Введение в логическое программирование. — М. Мир, 1988. -348с.
22. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с англ./Под ред. Р. Форсайта. -М.: Радио и связь, 1987. -224 С.
23. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: Концепции и примеры: Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика, 1986. -191 с.
24. Aarts E.H.L., Korst J.H.M. Boltzmann machines and their applications//Lect. Notes Comput. Sci. 1987. V. 258. P. 34-50.
25. Aarts E.H.L., Korst J.H.M. Boltzmann machines for travelling salesman problem//European J. Oper. Res. 1989. V. 39. P. 79-95.
26. Abu-Mostafa Y.S., Jaques J.N.St. Information capacity of the Hopfield model//IEEE Trans. Inform. Theory. 1985. V. 31. P. 461.
27. Ackley D.H., Hinton G.E., Sejnowski T.J. A learning algorithm for Bolzmann machines//Cognit. Sci. 1985. V. 9. N 1. P. 147-169.
28. Amari S. Field theory of self-organizing neural net-works//IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. 1983. V. 13. P. 741.
29. Athale R., Stirk C.W. Compact architectures for adaptive neuraal nets//Ibid. 1989. V. 28. N 4. 34. Boahen K.A., Pouliquen P.O., Andreou A.G., Jenkins R.E. A Heteroassociative memory using current-mode MOS analog VLSI circuits//IEEE Trans. Circuits Syst. 1989. V. 36. N 5. P. 747-755.
30. Carpenter G.A., Grossberg S. A massively parallel architecture for a self-organizing neural pattern recognition machine//Comput. Vision Graphics Image Process. 1986. V. 37. P. 54-115.
31. Cohen M.A., Grossberg S. Absolute stability of global pattern formation and parallel memory storage by competitive neural networks//IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. 1983. V. 13. N 5. P. 815-826.
32. Fox G.C., Koller J.G. Code generation by a generalized neural networks: general principles and elementary exam-ples//J. Parallel Distributed Comput. 1989. V. 6. N 2. P. 388-410.
33. Hammond P. Logic programming for expert systems//M. Sc. Thesis, Dept. of Computing. Imperial College, Univ> of London, England. 1980.
34. Hammond P. APES: a user manual. //Doc Report 82/9. 1983.
35. Hebb D.O. The organization of behaviour. N.Y.: Wiley, 1949.
36. Hopfield J.J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities//Proc. Natl. Acad. Sci. 1984. V. 9 P. 147-169.
37. Hopfield J.J., Feinstein D.I., Palmer F.G. Unlearning has a stabilizing effect in collective memories//Nature. 1983. V. 304. P. 141-152.
38. Hopfield J.J., Tank D.W. Neural computation of decision in optimization problems//Biol. Cybernet. 1985. V. 52. P. 141-152.
39. McCulloch W.S., Pitts W.H. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity//Bull. Math. Biophys. 1943. V. 5. P. 115-133.
40. Newell A., Simon H. Computer simulation of human think-ing//Science. 1961. P. 2011-2017. 49. Newell A., Simon H. Human problem solving//Englewood Cliffs, N.Y. 1972.
41. Newell A., Shaw J.C., Simon H. Chess playing programs and the problem of complexity IBM//J. Res. Develop. 1958. P. 320-335.
42. Ohta J., Tai S., Oita M. et. al. Optical implementation of an assoñiative neural network model with aa stohastic process//Ibid. 1989. V. 28. N 12. P. 2426-2428.
43. Rosenblatt F. The peseptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain//Psychol. Rev. 1958. V. 65. P. 386.
44. Rosenblatt F. Principles of neurodynamics. Spartan., Washington, D.C., 1962.
45. Simon H. Models of man//N.Y. 1957.
46. Simon H. The science of the artifitial//Cambridge. 1969.
47. Simon H. The theory of problem solving//Information processing 1971, Amsterdam, P.267-277.
48. Шлеер С., Меллор С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях: Пер. с англ. — Киев : Диалектика, 1993. — 240 с.
49. Шевченко В. Нейронные сети.//Компьютерное обозрение, № 46, 1996, С.19.
