Содержание
- 2. Содержание курса «Компьютерные методы обработки информации» Раздел 1. «Базовые методы компьютерной обработки информации» Принципы построения систем
- 3. Содержание лекции Булева алгебра и булевы функции. Формальные теории и исчисление предикатов. Логическое программирование. ПРОЛОГ Модели
- 4. Булева алгебра и булевы функции. Формальные теории и исчисление предикатов.
- 5. Булева алгебра. Булевы функции
- 6. Булева алгебра. Булевы функции
- 7. Булева алгебра. Булевы функции
- 8. Булева алгебра. Булевы функции
- 9. Булева алгебра. Булевы функции
- 10. Булева алгебра. Равносильные формулы
- 11. Булева алгебра. Подстановка и замена
- 12. Булева алгебра. Принцип двойственности
- 13. Булева алгебра. Эквивалентные преобразования
- 14. Булева алгебра. Полнота реализации
- 15. Логические исчисления. Логика Аристотеля
- 16. Логические исчисления. Высказывания
- 17. Логические исчисления. Формулы
- 18. Логические исчисления. Интерпретация формул
- 19. Логические исчисления. Логические эквивалентности
- 20. Логические исчисления. Подстановки
- 21. Формальные теории
- 22. Формальные теории. Выводимость формул. Теоремы
- 23. Формальные теории. Интерпретация
- 24. Формальные теории. Общезначимость и непротиворечивость
- 25. Формальные теории. Полнота, независимость и разрешимость
- 26. Исчисление высказываний
- 27. Исчисление предикатов
- 28. Исчисление предикатов
- 29. Исчисление предикатов
- 30. Исчисление предикатов. Интерпретация
- 31. Исчисление предикатов. Следование и эквивалентность
- 32. Исчисление предикатов. Формальная арифметика
- 33. Ограничения: теоремы Гёделя о неполноте
- 34. Автоматическое доказательство теорем
- 35. Автоматическое доказательство теорем. Резолюции
- 36. Автоматическое доказательство теорем. Резолюции
- 37. Автоматическое доказательство теорем. Резолюции
- 38. Логическое программирование Логическое программирование — парадигма программирования, основанная на автоматическом доказательстве теорем, а также раздел дискретной
- 39. ПРОЛОГ Термы Программа на Прологе описывает отношения, определяемые с помощью предложений. Как и в любом другом
- 40. ПРОЛОГ Термы Еще одной конструкцией являются списки, элементы которых заключаются в квадратные скобки. В основе списков
- 41. ПРОЛОГ
- 42. ПРОЛОГ Программа на ПРОЛОГЕ:
- 43. ПРОЛОГ Решение логических задач
- 44. ПРОЛОГ Решение при помощи таблицы:
- 45. ПРОЛОГ Программа на ПРОЛОГЕ:
- 46. ПРОЛОГ Базы данных и базы знаний на ПРОЛОГЕ:
- 47. ПРОЛОГ Базы данных и базы знаний на ПРОЛОГЕ:
- 48. Поиск с возвратом Поиск с возвратом (англ. Backtracking) — общий метод) — общий метод нахождения решений
- 49. Поиск с возвратом. Пример Классическим примером использования алгоритма поиска с возвратом является задача о восьми ферзях.
- 50. Символьное программирование Mathematica. В основе системы Mathematica лежит идея, что все можно представить как символьное выражение.
- 51. Символьное программирование Mathematica. В основе системы Mathematica лежит идея, что все можно представить как символьное выражение.
- 52. Символьное программирование
- 53. Символьное программирование
- 54. Символьное программирование
- 55. Символьное программирование
- 56. Символьное программирование
- 57. Представление знаний Представление знаний — вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении), в информатике (науке о
- 58. Представление знаний Методы и формализмы представления знаний - раздел в Компьютерной классификации ACM: I Вычислительные методологии
- 59. Представление знаний. Языки Лучше всего будет представлять знания так же, как они представлены в человеческом разуме,
- 60. Представление знаний. Онтологии Онтология (в информатике) — это попытка всеобъемлющей и детальной формализации (в информатике) —
- 61. Представление знаний. Онтологии Экземпляры Экземпляры (англ. instances) или индивиды (англ. individuals) — это основные, нижнеуровневые компоненты
- 62. Представление знаний. Онтологии Атрибуты Объекты в онтологии могут иметь атрибуты. Каждый атрибут имеет по крайней мере
- 63. Представление знаний. Онтологии Специализированные (предметно-ориентированные) онтологии — это представление какой-либо области знаний или части реального мира.
- 64. Представление знаний. Семантические сети Семантическая сеть — информационная модель — информационная модель предметной области — информационная
- 65. Представление знаний. Семантические сети Основным представлением для семантической сети является граф. Однако за ним стоит строгая
- 66. Представление знаний. Семантические сети Классификация семантических сетей По количеству типов отношений, сети могут быть однородными и
- 67. Представление знаний. Семантические сети Иерархические отношения Отношение между объектом и множеством, обозначающим, что объект принадлежит этому
- 68. Представление знаний. Семантические сети Иерархические отношения Объект, как правило, состоит из нескольких частей, или элементов. Например,
- 69. Представление знаний. Семантические сети Другие отношения функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет»…); количественные (больше меньше,
- 70. Представление знаний. Фреймы Фрейм — (англ. frame — «каркас» или «рамка») — способ представления знаний в
- 71. Представление знаний. Фреймы Свойства фреймов Свойства фреймов наследуются сверху вниз, т.е. от вышестоящих к нижестоящим через
- 72. Представление знаний. Фреймы Свойства фреймов Помимо конкретного значения в слоте могут храниться процедуры и правила, которые
- 73. Представление знаний. Фреймы Свойства фреймов Различают статические и динамические системы фреймов. В системах первого типа фреймы
- 74. Экспертные системы Экспертная система (ЭС) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации.
- 75. Экспертные системы База знаний ЭС создается при помощи трех групп людей: эксперты той проблемной области, к
- 76. Экспертные системы Этапы разработки ЭС Этап идентификации проблем — определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели
- 77. Нечеткая логика и нечеткие множества Предметом нечёткой логики является построение моделей приближенных рассуждений человека и использование
- 78. Нечеткая логика и нечеткие множества
- 79. Нечеткая логика и нечеткие множества
- 80. Нечеткая логика и нечеткие множества Правила вывода порождают новые термы с использованием союзов «и», «или», «не»,
- 81. Вероятностная логика и вероятностный вывод Вероятностная логика — логика — логика, в которой высказываниям — логика,
- 82. Байесовская схема объединения свидетельств
- 83. Байесовская сеть Вероятностные запросы Байесовская сеть позволяет получить ответы на следующие типы вероятностных запросов: нахождение вероятности
- 84. Байесовская сеть. Пример вывода Предположим, что может быть две причины, по которым трава может стать мокрой
- 85. Теория Демпстера-Шафера Теория Демпстера-Шафера— математическая теория очевидностей (свидетельств), основанная на функции доверия (belief functions) и функции
- 86. Теория Демпстера-Шафера
- 87. Теория Демпстера-Шафера
- 88. Схема объединения свидетельств ДШ ДШ подход позволяет интерпретировать доверие и правдоподобие как границы интервала возможного значения
- 89. Метод анализа свидетельств на изображениях предназначен для обнаружения объектов заданных типов строится экспертная вероятностная модель, описывающая
- 90. Анализ свидетельств = обнаружение и распознавание объектов, основанное на их структурированных яркостно-геометрических моделях. Составление яркостно-геометрической конструкции
- 91. ХЧ Точки Углы, соединения линий, точки высокой кривизны градиента яркости, центр тяжести области, концы линий, точки
- 92. Характерные черты на изображении имеют следующие виды атрибутов: Положение: Концы отрезка, центр отрезка, центр тяжести области,
- 93. Примеры атрибутов характерных черт ‘.’ - близость; ‘!’ - коллинеарность; ‘=‘ - параллельность; ‘L’- перпендикулярность; ‘
- 94. Присутствие/плотность: наличие данных ХЧ на всех используемых изображениях, достаточная плотность ХЧ для покрытия интересующего района; Редкость/Уникальность:
- 95. Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата исходное изображение
- 96. Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата Контурный препарат
- 97. Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата Выделение характерных черт - областей поддержки линеаментов
- 98. Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата Выделение первичных линеаментов
- 99. Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата Выделение крупных и/или параллельных линеаментов
- 100. Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата Фильтрация по размеру
- 101. Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата Поиск П-образности
- 102. Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата Окончательная 2D-модель
- 103. Пример автоматического обнаружения зданий с летательного аппарата Междукадровое соответствие
- 105. Скачать презентацию