METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W DIAGNOSTYCE URZĄDZEŃ ELEKTRONICZNYCH ,

METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W DIAGNOSTYCE URZĄDZEŃ ELEKTRONICZNYCH
Spis treści

45.50

Na stanie

METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W DIAGNOSTYCE URZĄDZEŃ ELEKTRONICZNYCH

Spis treści

1. WPROWADZENIE
1.1. WSTĘP DO PROBLEMATYKI PRACY
1.2. Cel i zakres pracy
1.3. Układ pracy

2. DIAGNOSTYKA URZĄDZEŃ I UKŁADÓW ELEKTRONICZNYCH

3. METODY REPREZENTACJI WIEDZY INTELIGENTNYCH SYSTEMÓW DIAGNOZUJĄCYCH UKŁADY I URZĄDZENIA ELEKTRONICZNE
3.1. METODY POZYSKIWANIA WIEDZY DEKLARATYWNEJ
3.1.1. Pozyskiwanie wiedzy deklaratywnej od ekspertów
3.1.2. Automatyczne metody pozyskiwania wiedzy deklaratywnej
3.1.3. Indukcyjne metody uczenia maszynowego
3.2. METODY POZYSKIWANIA WIEDZY PROCEDURALNEJ
3.3. PRAKTYCZNA METODA POZYSKIWANIA WIEDZY DIAGNOSTYCZNEJ

4. REPREZENTACJA WIEDZY DLA SYMBOLICZNYCH SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH DIAGNOZUJĄCYCH URZĄDZENIA ELEKTRONICZNE
4.1. język formalny reprezentacji wiedzy o urządzeniach elektronicznych
4.2. struktura hierarchiczna układów i urządzeń elektronicznych
4.3. wielopoziomowy język formalny reprezentacji wiedzy
4.4. Mechanizm rozumowania systemu podczas lokalizacji uszkodzenia
4.4.1. Strategia podstawowych sprawdzeń
4.4.2. Strategia środkowego punktu i pozytywnych sprawdzeń
4.4.3. Strategia najszybszego spadku
4.4.4. Strategia weryfikacji hipotez
4.5. Przykład zastosowania języka LMNP
4.5.1. Lokalizacja uszkodzonego układu funkcjonalnego
4.5.2. Lokalizacja uszkodzonego układu elementarnego
4.5.3. Lokalizacja uszkodzonego podukładu
4.5.4. Lokalizacja uszkodzonego elementu

5.REPREZENTACJA WIEDZY NEURONOWYCH SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH DIAGNOZUJĄCYCH URZĄDZENIA ELEKTRONICZNE
5.1. Wprowadzenie
5.1.1. Sieć jednokierunkowa jednowarstwowa
5.1.2. Sieć jednokierunkowa wielowarstwowa
5.1.3. Sieci rekurencyjne
5.1.4. Metody uczenia sieci neuronowych
5.1.5. Reguły uczenia
5.2. Schematy blokowe reprezentujące diagnozowane urządzenia
5.3. Reprezentacja wiedzy dla neuronowych systemów ekspertowych
5.4. Przykład zastosowania opracowanej reprezentacji wiedzy dla neuronowego systemu ekspertowego

6. ALGORYTMY GENETYCZNE W DIAGNOZOWANIU UKŁADÓW I URZĄDZEŃ ELEKTRONICZNYCH
6.1. Reprezentacja wiedzy dla systemów ekspertowych wykorzystujących algorytmy genetyczne
6.2. Metoda automatycznego tworzenia reguł rozumowania dla baz wiedzy z wykorzystaniem algorytmów genetycznych
6.2.1. Wyniki badań symulacyjnych systemu
6.3. system ekspertowy wykorzystujący algorytmy genetyczne
6.4. Zastosowanie wybranych deterministycznych operatorów genetycznych krzyżowania do problemów diagnostycznych
6.4.1. Operator krzyżowania uśredniającego
6.4.2. Operator krzyżowania ziarnistego
6.4.3. Operator krzyżowania tasującego

7. ALGORYTMY MRÓWKOWE W DIAGNOSTYCE URZĄDZEŃ ELEKTRONICZNYCH
7.1. Wprowadzenie
7.2. Funkcjonowanie algorytmu mrówkowego podczas lokalizacji uszkodzeń
7.3. Reprezentacja wiedzy dla algorytmów mrówkowych
7.4. Zastosowanie algorytmu mrówkowego w diagnostyce urządzeń elektronicznych

8. REPREZENTAGA WIEDZY DLA SYSTEMÓW EKSPERTOWYCH Z LOGIKĄ ROZMYTĄ
8.1. Wprowadzenie
8.2. Rozmyte systemy ekspertowe
8.3. metody reprezentacji wiedzy dla systemów rozmytych
8.4. Zastosowanie logiki rozmytej w diagnostyce urządzeń elektronicznych
8.4.1. Przykład praktyczny – programy komputerowe

9. HYBRYDOWE SYSTEMY EKSPERTOWE DO DIAGNOZOWANIA URZĄDZEŃ ELEKTRONICZNYCH
9.1. BUDOWA HYBRYDOWEGO SYSTEMU EKSPERTOWEGO-SYMBOLICZNEGO SYSTEMU EKSPERTOWEGO I ALGORYTMU MRÓWKOWEGO
9.2. FUNKCJONOWANIE HYBRYDOWEGO SYSTEMU EKSPERTOWEGO – SYMBOLICZNEGO SYSTEMU EKSPERTOWEGO I SZTUCZNEJ SIECI NEURONOWEJ
10. PODSUMOWANIE I WNIOSKI
11. DODATEK A
12. BIBLIOGRAFIA
STRESZCZENIE

Autor

ISBN

978-0239-7129

Liczba stron

Rok wydania

Wydawca

Opinie

Na razie nie ma opinii o produkcie.

Napisz pierwszą opinię o „METODY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W DIAGNOSTYCE URZĄDZEŃ ELEKTRONICZNYCH”