5742 Представление знаний в ИС

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ В ИНФОРМАЦИОННЫХ
СИСТЕМАХ
Учебная программа дисциплины
Федеральное агентство по образованию
Владивостокский государственный университет
экономики и сервиса
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ В ИНФОРМАЦИОННЫХ
СИСТЕМАХ
Учебная программа дисциплины
по специальности
230201.65 Информационные системы и технологии
Владивосток
Издательство ВГУЭС
2014
2
ББК **.**
Учебная программа по дисциплине "Представление знаний в информационных системах" составлена в соответствии с требованиями
ГОС ВПО. Предназначена для студентов специальности 230201.65 Информационные системы и технологии.
Составитель: Гриняк В.М., доцент, кафедра информационных систем и прикладной информатики
Утверждена на заседании кафедры ИСПИ от 19.03.2014 г., протокол № 9
Утверждена на заседании Учёного совета института ИИБС от
29.04.2014г., протокол № 7
Издательство Владивостокского
государственного университета
экономики и сервиса, 2014
©
3
ВВЕДЕНИЕ
Дисциплина «Представление знаний в информационных системах»
относится к федеральному компоненту цикла общепрофессиональных
дисциплин специальности 23020.65 «Информационные системы и технологии» и введена в учебные планы в соответствии с требованиями
Государственного образовательного стандарта указанной специальности.
В настоящее время актуальность приобретают информационные
технологии. К числу наиболее актуальных проблем относится изучение
теоретических основ представления и обработки знаний в информационных системах, а также получение студентами практических навыков
проектирования систем, основанных на знаниях.
Причины введения дисциплины «Представление знаний в информационных системах» заключаются в исследовании этой отрасли науки
и ее роль в научно-техническом прогрессе. Необходимость введения
дисциплины «Представление знаний в информационных системах» основана на использовании современных технологий для качественной
подготовки инженера.
Дисциплина «Представление знаний в информационных системах»
базируется в основном на знании информатики в объеме программы
высшей школы.
Знания, полученные студентами при изучении дисциплины «Представление знаний в информационных системах» являются базовыми при
изучении дисциплин: «Интеллектуальные информационные системы»,
«Управление данными» и в практической деятельности инженера.
Особенность изучаемой дисциплины состоит в формирование у
студентов необходимых знаний о существующих методах, подходах и
технике решений. Специфика данной учебной дисциплины обусловлена
инструментарием автоматизированных обучающих систем и введением
в экспертные системы. Отличительными чертами данной дисциплины
являются сведения о роли эксперта, инженера знаний и пользователя,
базе знаний. Лабораторные занятия по дисциплине связаны с использованием вычислительной техники и программного пакета Delphi 2005,
Microsoft Visual Studio, VBA Net, Пролог.
4
1. ОРГАНИЗАЦИОННО – МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
1.1. Цели и задачи изучения дисциплины
Целью дисциплины «Представление знаний в информационных
системах» является изучение теоретических основ представления и обработки знаний в информационных системах, а также получение студентами практических навыков проектирования систем, основанных на
знаниях.
Основные задачи изучения дисциплины:
- формирование у студентов минимально необходимых знаний по
дисциплине;
- ознакомление с алгоритмическими, программными и технологическими решениями, используемыми в области проектирования систем,
основанных на знаниях;
- выработка практических навыков аналитического и экспериментального исследования основных методов и средств, используемых в
области, изучаемой в рамках данной дисциплины.
1.2. Перечень компетенций, приобретаемых при изучении
дисциплины
Дисциплина направлена на формирование у студента следующих профессиональных качеств: организации на научной основе своего
труда, владение современными информационными технологиями, применяемыми в сфере его профессиональной деятельности.
В процессе изучения дисциплины формируются навыки применения математических моделей и методов анализа, синтеза и оптимизации детерминированных и случайных информационных процессов;
проектирования информационных систем и их элементов в конкретных
областях.
Знания, полученные в процессе изучения дисциплины, имеют
практическое применение в области логического программирования;
реализация экспертных систем в среде Windows.
В ходе теоретического изучения и практического освоения дисциплины студент овладевает основными понятиями инженерии знаний,
имеет представление о структуре, характеристиках и разновидностях
систем, основанных на знаниях. Изучает базовые модели представления знаний в информационных системах; получает понятие о способах
представления и обработки неточных и нечетких знаний; рассматривает архитектуру баз знаний, технологию приобретения знаний и различные подходы к организации; изучает методы обработки знаний в при5
кладных системах и основные алгоритмы и стратегии логического вывода. Формирует профессиональный взгляд и получает навыки разработки баз знаний для различных моделей.
1.3. Основные виды занятий и особенности их проведения
при изучении дисциплины
Дисциплина «Представление знаний в информационных системах»
изучается студентами очной формы обучения в пятом семестре, Общее
количество часов, которое отводится для изучения дисциплины - 68.
Для студентов очной формы обучения квалификации специалист и
студентов квалификации бакалавр количество аудиторных часов – 34,
из них: лекций – 17 час, лабораторных работ – 17 часов. На самостоятельную работу отводится 34 часа.
Программой дисциплины предусмотрено чтение лекций, проведение лабораторных работ.
При проведении лекций учитывается, что значительная часть материала, выносится на самостоятельную работу. На лекциях акцентируется внимание на узловых моментах теории и умении использовать ее в
практической работе.
Лабораторные работы проводятся с использованием программного
пакета Delphi 2005, Microsoft Visual Studio, VBA Net, Пролог.
1.4 Виды контроля и отчетности по дисциплине
В ходе изучения дисциплины предусматриваются следующие виды контроля знаний студентов: текущая и промежуточная аттестация.
Текущая аттестация предназначена для контроля знаний студентов в середине семестра и включает:
- защиту отчетов по выполняемым лабораторным работам;
- оценку знаний и умений студентов при проведении консультаций по лекционным и лабораторным занятиям;
- оценку степени завершенности курсовой работы.
Текущая аттестация проводится в форме защит лабораторных,
курсовых работ и является фактическим допуском к экзамену в соответствии с Положением о рейтинговой системе оценки успеваемости студентов во Владивостокском государственном университете экономики и
сервиса. Аттестация может быть проведена (в виде исключения) в форме письменного опроса по разделам дисциплины, изученных студентом
6
в семестре, при этом для выставления оценки учитывается количество
выполненных и защищенных лабораторных работ за отчетный период,
активность студентов на консультациях. Тестирование допускается
только для обнаружения пробелов в теоретических знаниях и с предоставлением полного доступа к результатам тестирования (с указанием
неверных ответов) преподавателю и студентам.
Результаты текущей и промежуточной аттестаций заносятся в ведомость установленной формы (возможно в цифровой форме).
Промежуточная аттестация – зачет. Условием допуска студента к зачету является успешное прохождение двух
текущих аттестаций в соответствии с требованиями Положения о рейтинговой системе оценки успеваемости студентов во ВГУЭС. Кроме того, студент должен выполнить и
защитить не менее 80% всех лабораторных работ. Итоговая
оценка формируется на основе результатов текущих и промежуточной аттестаций.
1.5. Техническое и программное обеспечение дисциплины
При проведении лекционных занятий для ряда тем необходима
аудитория с мультимедийным оборудованием, сопряженным с компьютером.
Для проведения лабораторных работ используется программный
пакет Delphi 2005, Microsoft Visual Studio, VBA Net, Пролог.
2. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
2.1. Перечень тем лекционных занятий
7
Введение
Краткая теория развития Представления знаний в информационных
системах. Основные задачи и области исследования этой отрасли науки,
ее роль в научно-техническом прогрессе. Предмет и задачи дисциплины
«Представления знаний в информационных системах», ее место в подготовке инженера. Структура дисциплины.
Тема 1. Основные понятия инженерии знаний
Общие сведения о знаниях. Классификация знаний. Характеристики знаний и отличия знаний от данных. Модели представления знаний и их типы. Декларативные и процедурные модели представления
знаний.
Тема 2. Логическая модель представления знаний
Основные понятия логики высказываний и логики предикатов.
Представление знаний о предметной области в виде предикатных формул. Преобразование предикатных формул и их приведение к нормальной и сколемовской стандартной формам. Клаузальная форма. Исчисление предикатов первого порядка, основные аксиомы и правила логического вывода исчисления предикатов. Аксиоматический подход к организации логического вывода. Метод резолюции и использование резолюционного вывода в исчислении предикатов. Логическое программирование. Достоинства и недостатки логических моделей представления
знаний, их использование в информационных системах.
Тема 3. Фреймовая модель представления знаний
Понятие фрейма, его структура, классификация фреймов.
Структура слота, его основные элементы. Типы значений слотов. Виды
присоединенных процедур и принципы их функционирования.
Принципы организации фреймовых систем. Виды отношений
между фреймами. Наследование атрибутов во фреймовых системах.
Основные стратегии логического вывода в фреймовых системах. Достоинства и недостатки фреймовых моделей представления знаний, области их применения.
Тема 4. Сетевые модели представления знаний
Семантические сети, их классификация и принципы построения. Типы объектов и отношений в семантических сетях. Основные
операции над семантическими сетями. Агрегация и обобщение.
Управление выводом в сетевых моделях. Запрос семантической
сети. Наследование атрибутов в семантических сетях. Использование
8
семантических сетей в естественно-языковых системах. Достоинства и
недостатки сетевых моделей представления знаний.
Тема 5. Продукционные модели представления знаний
Понятие продукции. Структура продукции. Продукционные
правила, их типы и основные структуры. Антецедент и консеквент правила. Построение графов продукций, их виды.
Продукционные системы, их структура, основные принципы
организации и функционирования. Стратегии разрешения конфликтов в
продукционных системах.
Применение продукционных моделей при представлении знаний в интеллектуальных информационных системах.
Тема 6. Представление неточных и нечетких знаний
Понятие неточных знаний. Методы поиска решений в условиях
неопределенности. Использование коэффициентов уверенности, байесовского подхода для формализации неточных знаний.
Нечеткие множества и их связь с теорией построения интеллектуальных систем. Виды нечетких знаний. Основные понятия теории
нечетких множеств. Лингвистические переменные и их использование
для представления нечетких знаний. Обработка нечетких знаний в интеллектуальных системах.
Тема 7. Методы обработки знаний
Основные стратегии обработки знаний. Прямая и обратная цепочки рассуждений, способы их реализации.
Методы поиска решений в пространстве состояний. Графовые и
гиперграфовые модели. И-ИЛИ графы. Деревья. Поиск в глубину и в
ширину. Поиск с возвратом. Поиск на основе стоимости дуг, эвристический поиск.
Тема 8. Технология приобретения знаний
Методы выявления и структурирования знаний для интеллектуальных систем. Основные функции инженера по знаниям.
Тема 9. Инструментальные средства работы со знаниями
Классификация инструментальных средств для работы со знаниями. Языки, использующиеся при представлении и обработке знаний.
Общие сведения о языках инженерии знаний. Понятие о функциональном и логическом программировании. Особенности языков Лисп, Пролог и Смолток. Использование объектно-ориентированного подхода к
представлению и обработке знаний.
9
Тема 10. Системы, основанные на знаниях
Классы прикладных систем, основанных на знаниях, и задачи,
решаемые ими. Экспертные системы: классификация, назначение, особенности, принципы функционирования и построения. Основные подходы к организации баз знаний интеллектуальных систем.
2.3. Перечень тем лабораторных занятий
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Работа со свойствами объекта (определение, изменение). Разработка программного продукта, реализующего изменение свойств объекта в соответствии с заданными событиями.
Определение базы данных. Структура и основные этапы разработки базы данных. BDE.
Разработка базы данных на основе BDE. Разработка
программного продукта, реализующего работу и взаимодействие основных составляющих баз данных.
Определение экспертной системы. Факты и правила.
Базы знаний.
Разработка базы знаний применительно к определенной
предметной области. Разработка программного продукта, реализующего базу знаний.
Разработка базы данных применительно к определенной предметной области. Разработка программного
продукта, реализующего базу данных.
Разработка экспертной системы на основе базы данных
и базы знаний.
Разработка интерфейса экспертной системы. Представление данных – результатов работы экспертной системы.
3. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ
ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ
3.1. Перечень и тематика
самостоятельных работ студентов,
методические рекомендации по организации СРС
В рамках общего объема часов, отведенных для изучения дисциплины, предусматривается выполнение следующих видов самостоятельных работ студентов (СРС): контрольные работы (индивидуальные
10
домашние задания), самостоятельное изучение теоретического материала с самоконтролем по приведенным ниже вопросам, изучение теоретического материала при подготовке к защите лабораторных работ, итоговое повторение теоретического материала.
Для студентов очной формы обучения предусматривается выполнение двух контрольных работ (индивидуальных домашних заданий):
1. «Проектирование базы знаний с использованием указанной модели знаний (фреймовой сетевой или продукционной)»
Планируемое время СРС – 5 часов.
2. «Разработка алгоритма экспертной системы»
Планируемое время СРС – 5 часов.
Для самостоятельного изучения дисциплины выносится часть материала по всем темам дисциплины с самоконтролем по контрольным
вопросам и возможностью консультации у ведущего преподавателя.
Для выполнения лабораторных работ в соответствии с разделом 2.2
настоящей учебной программы студент должен предварительно самостоятельно освоить теоретический материал соответствующих тем.
Для защиты работы студент должен знать теоретический материал
и продемонстрировать знание методов измерения характеристик электрических цепей и электронных устройств.
3.3. Обзор рекомендованной литературы
Дисциплина "Представление знаний в информационных системах"
изучается студентами указанных специальностей в течение десятилетий. В центральных издательствах выпущено множество учебников,
учебных пособий и сборников задач с грифами Министерства образования РФ «Рекомендовано в качестве учебника» и «Допущено в качестве
учебного пособия» по всем темам дисциплины. Это позволило включить в список рекомендованной литературы издания последних лет,
отражающие современное состояние в рассматриваемой области.
Для изучения теоретического материала по дисциплине (темы 1-16)
можно предложить классический учебник [4], имеющий гриф «Рекомендовано МОРФ в качестве учебника для студентов указанных специальностей высших учебных заведений». Параллельно с ним для изучения тем 1, 2, 3, 4 рекомендуется использовать [1, 2], где ряд вопросов
11
изложен в более доступной форме. Для закрепления материала (приобретения практических навыков решения задач) тем 5 - 16, предпочтительнее использовать учебник [6,7, 8, 9].
При выполнении контрольных работ, индивидуальных заданий и
практических работ рекомендуется использовать [11], электронный ресурс лекционных материалов размещен на сервере .ВГУЭС. Это электронное издание увязано с лекционными занятиями, практическими
работами раздела 2.2 и графиком учебного процесса.
Для интенсификации самостоятельного изучения дисциплины за
счет использования компьютерных технологий студентам предлагается
презентация лекционного материала [10].
3.4. Контрольные вопросы для самостоятельной
оценки качества освоения дисциплины
Дисциплина “Представление знаний в информационных системах”
включает изучение теоретических основ представления и обработки
знаний в информационных системах, а также получение студентами
практических навыков проектирования систем, основанных на знаниях.
Контрольные вопросы для самопроверки знаний дают студенту
возможность оперативной оценки своей подготовленности по каждой
теме и определения готовности к изучению следующей темы. Контрольные вопросы, направлены на решение следующих задач:
– проверка понимания понятийного аппарата дисциплины «Представления знаний в ИС»;
– воспроизведение фактического материала;
– раскрытие причинно-следственных, временных и других связей;
– выделение главного, сравнение, доказательство, конкретизация;
– обобщение и систематизацию знаний.
Актуальность изучения дисциплины «Представление знаний в информационных системах» определяется востребованностью развития
информационных технологий. Используемые методы, существующие
подходы и техника решения определяет экспертные системы, как инструмент автоматизированных обучающих систем. Необходимость
ознакомления с алгоритмическими, программными и технологическими
решениями, используемыми в области проектирования систем, основанных на знаниях, обеспечивает выработку практических навыков
аналитического и экспериментального исследования основных методов
и средств, используемых в области, изучаемой в рамках данной дисциплины.
Перспективы использования приобретенных студентами знаний
и навыков играет роль качественного и профессионального подхода
12
специалиста экспертных систем. Определяет роли эксперта, инженера
знаний и пользователя; баз знаний.
Составные элементы ключевых слов в контрольных вопросах
включают в себя существенные особенности тематики лекционных и
практических занятий. К ним относятся следующие термины: правила;
объекты; определение запроса; редактор; процедурный язык; компилятор правил и объектов. Средства работы с файлами; структура главного
меню; правила и объекты; антецедент и консеквент правила; первичная
цель. Простые объекты; объекты со списком значений; объекты с фреймами; основные атрибуты (слоты) объекта; создание и редактирование
процедур; вызов процедур из правил; процедурные фреймы и слоты;
операторы процедурного языка; средства управления выполнением
приложений; логическое программирование и экспертные системы;
языки искусственного интеллекта; применение языка Пролог. Архитектура для автоматического рассуждения, основанного на правилах; механизм вывода на основе модели логического программирования; понятие о нечетких множествах и их связь с теорией построения экспертных
систем; реализация экспертных систем в среде Windows.
Контрольные вопросы по дисциплине «Представления знаний в
ИС» включают в себя.
1.
Информация о составных частях проектирования
систем. Этапы разработки ИС. Начальный этап
создания Интеллектуальных систем
2.
Модели представления знаний и их типы
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
Декларативные и процедурные модели представления знаний (отличительные особенности)
Две формы информации: фактуальные знания и
операционные знания.
Описания знаний об информации. Применение
информационных моделей.
Классификация информационных моделей.
Совокупность знаний на начальном этапе создания ИС. Концептуальная модель предметной области.
Три компонента концептуальной модели
Описание структуры предметной области в виде
совокупности взаимосвязанных объектов.
Элементарная единица структурного знания.
Объектная модель. Триплет - предикат ( Объект, Значение ).
Представление знаний о предметной области в
виде предикатных формул
13
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
Исчисление предикатов первого порядка, основные аксиомы и правила логического вывода исчисления предикатов.
Метод резолюции и использование резолюционного вывода в исчислении предикатов.
Функциональная модель описывает действия над
объектами и методы их преобразования. Что используется в качестве единицы этого вида информации.
Как строится функциональная модель. Зависимость фактов. Дерево целей (привести пример).
Поведенческая модель. Зависимость и изменение
состояния объектов от некоторых событий (привести пример).
Как описывается поведение объекта. Событийные графы и матрицы, диаграммы потоков событий (привести пример описания поведения ИС).
Проектирование реализации Интеллектуальных
систем.
Формальный метод представления знаний.
21.
Логическая структура информационного обеспечения
Модели знаний.
22.
Классификация знаний
23.
Характеристики знаний и отличия знаний от данных
Логическая модель (предикаты первого порядка).
20.
24.
30.
Продукционная модель (эвристические правила
вывода)
Семантическая сеть (знания в виде бинарных типизированных отношений между объектами).
Понятие фрейма, его структура, классификация
фреймов. Типы значений слотов.
Виды отношений между фреймами. Наследование
атрибутов во фреймовых системах.
Основные стратегии логического вывода в фреймовых системах.
Фреймовая модель (семантическая сеть).
31.
Основная структурная единица фрейма
32.
Структура слота, его основные элементы. Пара-
25.
26.
27.
28.
29.
14
33.
метры слота
Наследование слота
34.
Тип данных слота
35.
Запросы к базе данных фреймовой модели
36.
38.
В каком языке реализован Фреймовый подход к
моделированию знаний
Объектно-ориентированная модель (полиморфизм процедур).
Объектные знания. Базы данных.
39.
Модель данных.
40.
Реляционная модель данных.
41.
Сетевая модель данных.
42.
Иерархическая модель данных.
43.
Инвертированные списки.
44.
Постреляционные модели данных.
45.
Многомерные модели данных.
46.
Объектно-реляционные модели данных
47.
Процесс преобразования входных данных системы в выходные (информационный процесс)
Средства работы с файлами
37.
48.
51.
Даграммы потоков данных Гэна и Сарсона (Gane /
Sarson) - DFD - диаграммы.
Построение контекстных диаграмм верхнего
уровня иерархии.
Диаграмма структуры данных
52.
Список событий
53.
Детализация подсистем и процессов
54.
Правило балансировки
55.
Правило нумерации
56.
Сущность структурного подхода к разработке ИС
57.
Методология SADT (разработана Дугласом Россом).
Что отображает графика блоков и дуг SADTдиаграммы.
15
49.
50.
58.
59.
Состав функциональной модели SADT.
60.
Иерархия диаграмм SADT.
61.
Типы связей между функциями SADT.
62.
Все типы связей для функций, для данных
63.
64.
Основные компоненты диаграмм потоков данных: внешние сущности системы, подсистемы,
процессы, накопители данных, потоки данных.
Моделирование данных. Case-метод Баркера.
65.
Метод IDEF1 (разработанный Т. Рэмей).
66.
Типы объектов и отношений в семантических
сетях.
67.
Основные операции над семантическими сетями.
Агрегация и обобщение.
Управление выводом в сетевых моделях.
Стратегии разрешения конфликтов в продукционных системах.
Запрос семантической сети. Наследование атрибутов в семантических сетях.
Продукционные системы, их структура, основные
принципы организации и функционирования.
Понятие неточных знаний.
68.
69.
70.
71.
72.
73.
74.
75.
76.
77.
78.
Методы поиска решений в условиях неопределенности
Использование коэффициентов уверенности, байесовского подхода для формализации неточных
знаний
Методы поиска решений в пространстве состояний.
Графовые и гиперграфовые модели. И-ИЛИ графы.
Деревья. Поиск в глубину и в ширину. Поиск с
возвратом. Поиск на основе стоимости дуг, эвристический поиск.
Использование объектно-ориентированного подхода к представлению и обработке знаний.
Понятие о функциональном и логическом программировании.
16
79.
80.
81.
82.
83.
84.
85.
Особенности языков искусственного интеллектаЛисп, Пролог и Смолток.
Применение языка Пролог.
Основные подходы к организации баз знаний интеллектуальных систем.
Архитектура для автоматического рассуждения.
Правила.
Механизм вывода на основе модели логического
программирования.
Понятие о нечетких множествах и их связь с теорией построения экспертных систем
Реализация экспертных систем в среде Windows.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Основная
Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика
эволюционного моделирования. Серия: Проблемы искусственного
интеллекта М.: Энергоатомиздат, 2005 – 432с.
2. Искусственный интеллект, экспертные и интеллектуальные системы
в 3 книгах. Справочник / под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь,
2006
3 Эспозито, Дино. Програмирование с использованием Microsoft
ASP.NET 3.5: мастер-класс. : Пер. с англ. / Д. Эспозито. - М. ; СПб. :
Русская Редакция : Питер, 2009. - 1008 с. : ил. - (Мастер Класс).
1.
17
4. Евменов В.П. Интеллектуальные системы управления. М.: Высш. шк
2009 - 304с.
5. Фаронов В.А. Разработка приложений для баз данных и интернета
Delphi 2005 М.: Радио и связь, 2007.
6. Советов Б.Я. Информационные технологии: учебник для студ. вузов
/Советов Б.Я., Цихановский В.В.. – 4-е изд, стеротип. – М. :Высш. шк.,
2008.- 263 с.
7. Стефанюк В.Л. Локальная организация интеллектуальных систем. М.:
ФИЗМАТЛИТ, 2004 – 328с
8. Лавренов С.М. Excelэ Сборник примеров и задач/ С.М. Лавренов.-М. :
Финансы и статистика, 2008.-336 с. – (Диалог с компьютером)
9. В. А. Подчукаев Теория информационных процессов и систем: учебное поосбие для студ. вузов, обуч. по спец. 230201 "Информационные
системы и технологии". / В. А. Подчукаев. - М. : Гардарики, 2007. 207 с. : ил.
10. ВГУЭС Хранилище цифровых материалов Стыцюра Д.В. [Электронный ресурс] /Стыцюра Д.В. Представление знаний в информационных системах (ОФО) Кафедра ИСКТ 5742 - 2008.– Режим доступа:
http://www.vvsu.ru/ddm/search.asp?stype=4
Дополнительная
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Крылов Е.В. Техника разработки программ : учебник для студ.
вузов : в 2 кн. Кн. 2 : Технология, надежность и качество программного обеспечения /Е.В. Крылов, Е.А. Остроковский, И.Г.
Типикин. – М. : Высш. шк., 2008. – 469 с.
Кинкоф Шерри Вилард. HTML / Ш.В. Кинкоф, пер. с англ. М.Г.
Новикова. – М. : НТ Пресс. 2008 .- 320 с. : - (наглядное руководство)
Джордж Ф Люггер. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. М.: Вильямс, 2003
Саймон Г.Науки об искусственном. Перевод с английского. Серия "Науки об искусственном". Изд.2. М.: Наука, 2004 -144 с.
Базы и банки данных и знаний / Г.И. Ревунков. М.: Радио и связь,
1992.
Малпас Дж. Реляционный язык Пролог и его применение. М.:
Наука, 1990.
Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Мир,
1982.
Лонтьев В.П. Новейшая энциклопедия. Компьютерные программы 2008 /. В.П. Леонтьев. – М. : ОЛМА Медиа Групп, 2008. – 720
с.
18
19