Алгоритмические модели
Алгоритмические модели основаны на понятии алгоритма. Исторически первые точные определения алгоритма, возникшие в 30-х годах, были связаны с понятием вычислимости. С тех пор было предложено множество, как выяснилось, эквивалентныхопределений алгоритма.
В практике программирования алгоритмы принято описывать с помощью алгоритмических языков программирования. Широко используются также разного рода блок-схемы алгоритмов, позволяющие представить алгоритмы в наглядном и общедоступном виде, не привлекая в тоже время сложных конструкций из конкретных языков программирования.
Чтобы оценить возможности использования алгоритмов для представления неформальных процедур, рассмотрим простую задачу.
ЗАДАЧА. Описать процедуру, реализующую преобразование из именительного падежа в родительный для существительных следующих типов: ДОМ, МАМА, ВИЛКА, КИНО, НОЧЬ, ТОКАРЬ, КИЛЬ.
Решение 1 указано на рис. 6.1 в виде блок-схемы соответствующего алгоритма.
Рис. 6.1. Решение 1. Алгоритм
С точки зрения программирования на алгоритмических языках достоинства подобного представления очевидны — эта блок-схема без затруднений переводится в текст программы, например, на языке Ассемблер или С++. Однако само составление подобной блок-схемы при появлении существительных новых типов становится, очевидно, все более и более утомительным занятием. Для иллюстрации этого предположим, что дана
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЗАДАЧА. Расширить алгоритм, представленный на рис. 6.1, на слова ВАСЯ, ВРЕМЯ, АКЦИЯ, ЗАДАЧА.
Разумеется, программист без особого труда составит соответствующую блок-схему алгоритма. И все же, если учесть, что подобные изменения и расширения алгоритма при программировании неформальных процедур происходят многократно (реальная сложность неформальной процедуры как раз и проявляется в практической невозможности предусмотреть заранее все случаи), следует признать, что, вполне правильное в статике, решение 1 в динамике неудачно!
- Лекция 1 Цель преподавания дисциплины
- Терминология
- Философские аспекты проблемы систем ии (возможность существования, безопасность, полезность).
- История развития систем ии.
- Лекция 2 Различные подходы к построению систем ии
- Вспомогательные системы нижнего уровня (распознавание образов зрительных и звуковых, идентификация, моделирование, жесткое программирование) и их место в системах ии
- Лекция 3 Понятие образа
- Проблема обучения распознаванию образов (оро)
- Геометрический и структурный подходы.
- Гипотеза компактности
- Обучение и самообучение
- Лекция 4: Адаптация и обучение
- Персептроны
- Нейронные сети История исследований в области нейронных сетей
- Модель нейронной сети с обратным распространением ошибки (back propagation)
- Нейронные сети: обучение без учителя
- Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга
- Метод потенциальных функций
- Метод группового учета аргументов мгуа Метод наименьших квадратов
- Общая схема построения алгоритмов метода группового учета аргументов (мгуа)
- Алгоритм с ковариациями и с квадратичными описаниями
- Метод предельных упрощений (мпу)
- Коллективы решающих правил
- Лекция 5: Методы и алгоритмы анализа структуры многомерных данных
- Иерархический кластерный анализ
- Стандартизация
- Быстрый кластерный анализ
- Кластерный анализ
- Иерархическое группирование
- Лекция 6: Логический подход к построению систем ии Неформальные процедуры
- Алгоритмические модели
- Продукционные модели
- Режим возвратов
- Логический вывод
- Зависимость продукций
- Продукционные системы с исключениями
- Язык Рефал
- Лекция 7: Экспертные системы Экспертные системы, базовые понятия
- Экспертные системы, методика построения
- Этап идентификации
- Этап концептуализации
- Этап формализации
- Этап выполнения
- Этап тестирования
- Этап опытной эксплуатации
- Экспертные системы, параллельные и последовательные решения
- Пример эс, основанной на правилах логического вывода и действующую в обратном порядке
- Часть 1.
- Лекция 8: Машинная эволюция Метод перебора как наиболее универсальный метод поиска решений. Методы ускорения перебора
- Эволюция
- Генетический алгоритм (га)
- Как создать хромосомы?
- Как работает генетический алгоритм?
- Эволюционное (генетическое) программирование
- Автоматический синтез технических решений
- Поиск оптимальных структур
- Алгоритм поиска глобального экстремума
- Алгоритм конкурирующих точек
- Алгоритм случайного поиска в подпространствах
- Некоторые замечания относительно использования га
- Лекция 9. Автоматизированный синтез физических принципов действия. Синтез речи Фонд физико-технических эффектов
- Синтез физических принципов действия по заданной физической операции
- Заключительные замечания
- Слабосвязанный мир
- Разделяй и властвуй
- Синтез речи
- Голосовой аппарат человека
- Структура языка
- Технология
- Методы синтеза
- Волновой метод кодирования
- Параметрическое представление
- Синтез по правилам
- Конвертация текста в речь
- Система преобразования текста в речь miTalk
- Анализ текста
- Морфологический анализ
- Правила "буква-звук" и лексическое ударение
- Парсинг
- Модификация ударения и фонологические уточнения
- Просодическая рамка
- Синтез фонетических сегментов
- Оценка синтетической речи