Логико-предметный подход к решению задач искусственного интеллекта для сложных структурированных объектов. Учебное пособие

Учебное пособие содержит авторские теоретические результаты об исследовании сложных структурированных объектов с использованием языка исчисления предикатов. Особое внимание уделено вычислительной сложности рассматриваемых задач. Эти задачи, как правило, NP-трудны и, следовательно, имеют экспоненциальную вычислительную сложность. Показано, что при моделировании исходных задач с помощью бинарных строк эти строки имеют экспоненциальную по сравнению с записью данных предикатной формулы длину записи. В связи с этим полиномиальные (от длины записи строк, задающих исходные данные) алгоритмы обработки строк имеют экспоненциальную вычислительную сложность от длины записи формул, задающих исходные данные. Рассматривается задача распознавания сложного структурированного объекта. Вводится понятие изоморфизма элементарных конъюнкций предикатных формул, с помощью которого решаются следующие задачи: построение многоуровневого (иерархического) описания, существенно уменьшающее вычислительную сложность задач; уменьшение вычислительной сложности задачи «Конъюнктивный булевский запрос»; построение логико-предикатной и логико-предикатной нечёткой сети; построение метрики в множестве элементарных конъюнкций; распознавание в условиях неполной информации; мультиагентное описание объекта; построение онтологии. Решения всех задач снабжены модельными примерами. Основные понятия исчисления предикатов и доказательства некоторых теорем вынесены в приложения. Подготовлено с учётом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки, связанным с искусственным интеллектом, изучающих дисциплины «Технологии искусственного интеллекта», «Искусственный интеллект», «Искусственный интеллект и наука о данных».

Косовская Т.М. Логико-предметный подход к решению задач искусственного интеллекта для сложных структурированных объектов : учебное пособие / Косовская Т.М.. — Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2023. — 119 c. — ISBN 978-5-4497-2976-4. — Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/129058.html (дата обращения: 30.09.2023). — Режим доступа: для авторизир. пользователей