Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
РП_МиМПР (Магистерская программа Интеллектуальн....doc
Скачиваний:
5
Добавлен:
02.11.2018
Размер:
118.78 Кб
Скачать

3. Объем дисциплины и виды учебной работы (часы)

Вид занятий

Всего часов

Семестр 3

Общая трудоемкость

4 зач. ед. (150)

4 зач. ед. (150)

Аудиторные занятия

54

54

Лекции

36

36

Практические занятия (ПЗ)

18

18

Лабораторные работы (ЛР)

Самостоятельная работа

96

96

Курсовая работа

Реферат

Вид итогового контроля (зачет, экзамен)

Зачет

Зачет

4. Содержание дисциплины

4.1. Разделы дисциплины и виды занятий

п/п

Раздел дисциплины

Лекции

(часы)

ПЗ

(часы)

ЛР

(часы)

Курс.

работа

1

Тема 1. Базы знаний интеллектуаль-ных систем

6

2

Тема 2. Методы моделирования стру-ктуры и динамики природных систем

10

6

3

Тема 3. Распознавание образов и де-шифрирование природных объектов по аэрокосмическим снимкам

6

4

4

Тема 4. Методы и стратегии монито-ринга и кадастра природных систем

6

4

5

Тема 5. Геоинформационные базы знаний

4

6

Тема 6. Принципы программирования сложных природных объектов и сис-тем

4

4

4.2. Содержание дисциплины

Тема 1. Базы знаний интеллектуальных систем (6 часов)

Базы знаний. Искусственный интеллект. Методы работы с базами знаний. Экспертные системы. Логические выводы и процедуры обработки исходной информации. Достоверность конкретных и обобщенных сведений. Система логического программирования Пролог, значения «истина» и «ложь». Релевантная информация. Системы поиска информации. Машинное обучение. Автоматическое доказательство. Интроспекция. Доказательство заключения. Структура и формат баз знаний. Классификация баз знаний. Продукционная модель представления знаний. Модель нечеткой логики. Применение баз знаний в природопользовании и мониторинге природных ресурсов.

Тема 2. Методы моделирования структуры и динамики природных систем (10 часов)

Закон аллометрии в природе. Многофакторные аппроксимации связей параметров сложных биологических и экологических систем. Понятия строения и роста древостоев. Ранги и жизненные циклы организмов, отображаемые в математических моделях. Репрезентативность моделируемых показателей. Ряды распределения по таксационным признакам. Функция Вейбула. Кривая Пирсона 1-го и 2-го порядка. Полиномиальные кривые и корреляции. Статистические неоднородности на популяционном и организменном уровне. Аргументы и функции моделей. Адекватность и эффективность моделей. Динамика биомассы растительности, ее учет и моделирование. Оптимизация структуры и динамики экосистем на основе математических моделей. Верификация моделей на натурных объектах.