Главная
страница 1страница 2 ... страница 11страница 12


ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ


Санкт-Петербургский

Государственный университет аэрокосмического приборостроения



ОЦЕНИВАНИЕ СОСТОЯНИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ИММУНОКОМПЬЮТИНГА
Методические указания

к выполнению лабораторных работ по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы»

Санкт-Петербург

2010

Составители: С.П. Соколова, И.В. Усикова, Н.В. Зуева

Рецензент: кафедра менеджмента и маркетинга ГУАП

Методические указания содержат ряд лабораторных работ, целью выполнения которых является разработка пакета прикладных программ для комплексного оценивания состояния сложных систем на основе иммунокомпьютинга с использованием инструментария универсальных системы MATLAB. Эта система имеет дружественный интерфейс, реализует множество стандартных и специальных математических операций, снабжена мощными графическими средствами и обладает собственным языком программирования.

Математической основой комплексного оценивания состояния сложных систем служит подход иммунокомпьютинга с использованием сингулярного разложения произвольных матриц.

Методические указания предназначены для студентов очной, заочной и дистантной форм подготовки для выполнения лабораторных работ по дисциплине «Интеллектуальные информационные системы».


ОГЛАВЛЕНИЕ



ПРЕДИСЛОВИЕ 5

1.МАТРИЧНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ УНИВЕРСАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ MATLAB 7

1.1.Задание матриц 7

1.2. Матричные вычисления 8

1.2.1.Функции описания матриц 8

1.2.2.Знаки операций 8

1.2.3.Матричные характеристики 8

1.2.4.Команды линейной алгебры 8

1.2.5.Команды факторизации 9

1.2.6.Команды вычисления спектра 9

1.3. Интегрирование MATLAB и Excel 10

1.3.1.Конфигурирование Excel  10

1.3.2.Обмен данными между MATLAB и Excel 11

1.4.Программирование 12

1.4.1.М-файлы 12

1.4.2.Файл-программа 13

1.4.3.Файл-функция 15

1.4.4.Создание графика 16

1.4.5.Печать графиков 18

1.5.Лабораторная работа № 1 19

1.5.1.Порядок выполнения работы 19

1.5.2.Оформление отчета 19

1.5.3.Контрольные вопросы 19

2.ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ПРОЦЕДУРА СИНГУЛЯРНОГО РАЗЛОЖЕНИЯ МАТРИЦ 20

2.1.Математический аппарат 20

2.2.Лабораторная работа № 2 22

2.2.1.Порядок выполнения работы 22

2.2.2.Пример выполнения лабораторной работы №2 22

2.2.3.Порядок оформления отчета 26

2.2.4.Контрольные вопросы 26

3.ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ПРОЦЕДУРА ОБУЧЕНИЯ С ЭКСПЕРТОМ 26

3.1.Математический аппарат 26

3.2.Лабораторная работа № 3 29

3.2.1.Порядок выполнения работы 29

3.2.2.Порядок оформления отчета 29

3.2.3.Пример выполнения лабораторной работы №3 29

3.2.4.Контрольные вопросы 31

4.ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ПРОЦЕДУРА ОБУЧЕНИЯ С ЭКСПЕРТОМ 32

4.1.Математическая формализация задачи 32

4.2.Обучение 34

4.3.Распознавание 34

4.4.Замечания 35

4.5.Лабораторная работа № 4 36

4.5.1.Порядок выполнения работы 36

4.5.2.Порядок оформления отчета 37

4.5.3.Пример выполнения лабораторной работы №4 37

4.5.4.Контрольные вопросы 39

5.ФОРМИРОВАНИЕ ИНДЕКСОВ РИСКА 40

5.1.Описание задачи формирования индексов 40

5.2.Базовый алгоритм вычисления индекса 40

Ниже представлены частные случаи процедуры формирования индекса с использованием компонент сингулярного разложения матрицы М. 45

5.3.Одномерный линейный случай 45

5.4.Лабораторная работа № 5 45

5.4.1.Порядок выполнения работы 48

5.4.2.Порядок оформления отчета 48

5.4.3.Контрольные вопросы 48

6.ТЕСТИРОВАНИЕ ПОЛУПРОВОДНИКОВЫХ ЛАЗЕРНЫХ ДИОДОВ НА ОСНОВЕ ИНСТРУМЕНТАРИЯ УНИВЕРСАЛЬНЫХ СИСТЕМ MATLAB 49

6.1.Описание задачи 49

6.2.Тестовые данные 50

6.3.Лабораторная работа № 6 51

6.3.1.Порядок выполнения работы 52

6.3.2.Порядок оформления отчета 52

6.3.3.Контрольные вопросы 52

7.ПРОВЕДЕНИЕ ЭКСПЕРТИЗЫ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИХ ПРОЕКТОВ 52

7.1. Описание задачи 52

7.2.Лабораторная работа № 7 55

7.2.1.Порядок выполнения работы 55

7.2.2.Порядок оформления отчета 55

7.2.3.Контрольные вопросы 56

8.КОМПЛЕКСНАЯ ЭКСПЕРТИЗА ВНУТРИВУЗОВСКИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ОБРАЗОВАНИЯ 56

8.1.Описание задачи 56

8.2.Лабораторная работа № 8 58

8.2.1.Порядок выполнения работы 58

8.2.2.Порядок оформления отчета 60

8.2.3.Контрольные вопросы 60

9.АЛГОРИТМ ФОРМИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОННОЙ ЦИФРОВОЙ ПОДПИСИ 60

9.1.Описание задачи 60

9.2.Лабораторная работа № 9 64

9.2.1.Порядок выполнения работы 64

9.2.2.Порядок оформления отчета 64

9.2.3.Контрольные вопросы 65



ПРЕДИСЛОВИЕ

Новая вычислительная процедура, называемая искусственные иммунные системы (ИИС), основанная на принципах иммунной системы, обладает способностью обучаться новой информации, запоминать ранее полученную информацию и осуществлять распознавание образов и анализ данных на основе принципов биомолекулярного узнавания в высоко распределенной манере. Эти системы предлагают мощные и робастные возможности обработки больших массивов информации для решения сложных задач. Строгий математический базис ИИС основан на биологическом прототипе иммунной сети и понятиях формального протеина и формальной иммунной сети (ФИС).

Эти математические модели были названы формальной иммунной системой или иммунокомпьютингом на основе свойств сингулярного разложения произвольных матриц.

Иммунокомпьютинг (ИК) позволяет с большой эффективностью решать следующие задачи: обучения с экспертом, самообучения (обучения без эксперта), группировки и классификации, представления результатов вычислений в пространстве образов.

Структурная схема ИК для решения вышеперечисленных задач представлена на рис. 1.

Как видно из структурной схемы, на основе исходной информации формируется база данных. База данных содержит фактографические данные об исследуемой системе.

База знаний содержит сведения, которые отражают закономерности, существующие в рассматриваемой предметной области, позволяют выводить новые знания и прогнозировать потенциально возможные состояния исследуемой области; сведения о структуре и содержании базы данных; сведения по языку общения; метазнания, определяющие способы представления и переработки знаний. В базу знаний помещаются как общедоступные данные, так и знания эксперта в данной предметной области, вычислительные алгоритмы реализации процедур иммунокомпьютинга, результаты группировки и автоматической классификации, а также интерпретация результатов вычислений.

Основные вычислительные процедуры: обучение с экспертом и самообучение (обучение без эксперта), автоматической классификации, основаны на свойствах сингулярного разложения произвольных матриц и математическом аппарате иммунокомпьютинга.

Ниже представлены описания взаимосвязанного комплекса из 11 лабораторных работ, первые 5 лабораторных работ выполняются всеми студентами, из последующих 5 лабораторных работ студенты по желанию выбирают одну, которая является прикладной и завершающей.

исходная информация

эксперт



база данных

база знаний


процедура обучения с экспертом







процедура самообучения

процедура комплексной оценки качества


процедура автоматической классификации


Рисунок 1. Структурная схема иммунокомпьютинга


следующая страница >>
Смотрите также:
Оценивание состояния сложных систем на основе иммунокомпьютинга
617.55kb.
12 стр.
1 ориентированный граф
1052.42kb.
3 стр.
Техногенные аварии и катастрофы метрологическое обеспечение контроля состояния сложных технических систем основные положения и правила
149.96kb.
1 стр.
Эффект Холла и магнетосопротивление неупорядоченных магнитных систем на основе кремния 01. 04. 07 физика конденсированного состояния
270.74kb.
1 стр.
Органический синтез Это получение более сложных веществ из менее сложных. Зародился органический синтез в середине XIX века, на основе побочных продуктов коксования каменного угля, содержащего ароматические соединения
104.55kb.
1 стр.
Применение графов для анализа сложных систем на основе исходного кода программ
96.04kb.
1 стр.
Адаптивное параметрическое оценивание квадратно-корневыми информационными алгоритмами
455.16kb.
3 стр.
30. Методы моделирования сложных систем
85.7kb.
1 стр.
Портфолио вид аутентичного оценивания современного образования
113.51kb.
1 стр.
Графический редактор деревьев событий, построенных на основе продукционного подхода
22.43kb.
1 стр.
Р. А. Шигапова «Оценивание проницаемости трещины гидроразрыва» Поставленная в работе цель исследование
29.47kb.
1 стр.
Отчет о работе Отдела гляциологии в 2008 г
411.67kb.
3 стр.