Справочник химика 21

Химия и химическая технология

Статьи Рисунки Таблицы О сайте English

Искусственного интеллекта метод

    МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЦИПЫ СОЗДАНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ В ХИМИЧЕСКОЙ ТЕХНОЛОГИИ [c.23]

    Нильсон И. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. М. Мир, [c.363]

    H И Л b С 0 H H. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. - М. Мир, 1972. - 270 о. [c.29]

    Фай КС Р. Механизм поиска вывода для моделей, описывающих состояния. Труды IV Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту, вып. 3 Методы поиска решений, эвристические методы. М., 1975, 3206—3226. [c.281]


    Каким образом человек приобретает, организует и использует знания для решения самых разнообразных задач Столкнувшись с проблемой, которую необходимо решить, он не перебирает все возможные варианты, а ограничивается проверкой лишь наиболее вероятно ведущих к цели. Основой для этого служат жизненный опыт и знания. Эта исходная посылка лежит в основе доминирующего в настоящее время подхода к созданию искусственного интеллекта для решения различных проблем, подхода, состоящего в разработке неформальных методов, основанных на использовании представленных в формализованном виде знаний [3—6]. [c.5]

    Данная монография нацеливает читателя на активное использование систем искусственного интеллекта для решения стоящих перед ним проблем. Авторы стремились показать, что стратегия, наиболее вероятно ведущая к решению многих задач гетерогенного катализа, должна опираться на весь достигнутый потенциал знаний в этой области, на методы и средства оперативного использования накопленных запасов информации. Экспертные системы наделяются способностью усваивать знания специалистов-экс-пертов в той или иной области гетерогенного катализа и оперировать накопленной информацией так, как это делал бы исследователь. Экспертная система, реализованная па ЭВМ, производит логическую обработку поступающей информации, выбирает в памяти те или иные знания, связанные с этой информацией, и может по требованию ЛПР объяснить ему, почему принято то или иное решение. Использование ЭВМ в системе искусственного интеллекта носит интерактивный характер. В результате рождается научный работник , который в решении возникающих проблем гораздо сильнее, чем исследователь или машина в отдельности 18-131. [c.8]

    Интеллектуальные системы аналитических преобразований (САП). В математическом обеспечении ЭВМ в последние годы все чаще присутствуют системы аналитических преобразований (САП). Они предназначены для облегчения программирования п решения задач, связанных с преобразованием математических выражений. Автоматизированное выполнение аналитических преобразований при помощи ЭВМ стало возможным благодаря развитию методов обработки символьной информации и искусственного интеллекта соответствующих языков программирования методов трансляции и организации памяти разработке вычисленных алгоритмов [62] и т. п. Под аналитическим преобразованием понимаем формальное преобразование математического выражения, заданного в символьном виде, по определенным правилам. Наиболее часто встречающимися операциями аналитического преобразования являются дифференцирование и интегрирование функциональных выражений подстановка вместо переменных констант и выражений упрощение выражений (свертка констант, приведение подобных членов в многочленах и т. п.) разрешение уравнений относительно заданных переменных действия над матрицами, элементами которых являются символьные выражения вынолнение алгебраических действий (сложение, вычитание, умножение, деление) над арифметическими выражениями и т. п. [c.248]


    Таким образом, важнейшими понятиями программного модуля являются множество входных и выходных параметров, функции модуля, используемые методы, особенности алгоритмов и т. д. Для целей автоматизации процесса конкретной привязки модуля в зависимости от исходных данных удобно представить его в виде фрейма (см. гл. 4). Фреймовый модуль будет представлять собой многоуровневую структуру лексем естественного языка, идентификаторов программных модулей, адресов БД. При использовании этого модуля для получения нового результата заполняются соответствующие терминалы фрейма и проводится его активизация. Аппарат фреймов является развивающимся подходом в создании ППП не только в приложениях, но и в системах искусственного интеллекта [14, 15], [c.265]

    Распознавание образов охватывает широкую область разнообразных методов. В настоящее время распознавание образов стало одной из областей искусственного интеллекта , поскольку машинные алгоритмы распознавания образов во многих случаях имитируют процесс распознавания образов мозгом. [c.292]

    В научной сессии в РХТУ им. Д.И. Менделеева нам хотелось бы рассмотреть те проблемы в науке и образовании, которые определяют современный уровень использования средств вычислительной техники и методов кибернетики применительно к задачам химической технологии и смежным отраслям промышленности, проблемы создания и использования информационных систем, систем искусственного интеллекта, современных систем управления производством, ориентируясь на новые экономические задачи, на чрезвычайно широкие возможности современной вычислительной техники. [c.8]

    Детально рассмотренные в данной работе задачи, касающиеся применения подхода нечетких множеств, не охватывают всех направлений использования этого метода в силу специфики области применения. Метод применяется также при решении задач технической и медицинской диагностики, экономических и социальных исследований, создания систем искусственного интеллекта и робототехнических систем. О некоторых задачах читатель может узнать по книге, выпущенной издательством Наука в 1986 г. под редакцией Д. А. Поспелова Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта . [c.354]

    Для задач управления в постановке Вариант 2 используются ситуационные системы управления [24, 31, 43], в основе построения которых лежат логические алгоритмы, в том числе системы с элементами искусственного интеллекта. Более подробно методы разработки ситуационных систем управления будут рассмотрены в гл. 17. [c.612]

    Перечислим некоторые типовые задачи, которые целесообразно решать на основе методов искусственного интеллекта. [c.707]

    Иногда автор позволяет себе, отмечено в введении, немного пофантазировать и говорит предположительно о недалеком будущем, когда в лаборатории будут широко использовать роботы, сложные методы моделирования, будут созданы и станут доступными большие базы данных и экспертные системы, построенные на принципах искусственного интеллекта, а лаборатории разных стран мира смогут обмениваться между собой информацией с использованием различных средств, в том числе и спутниковой системы связи. Здесь уместно подчеркнуть, что книга Ф. Баркера— это основанный на лекционном курсе учебник, а отнюдь не практикум со всеми вытекающими последствиями. [c.5]

    Экспертные системы. Применение методов искусственного интеллекта [c.68]

    Таким образом, в рамках 3G DENDRAL были реализованы достаточно мощные методы решения сложных комбинаторных задач, основанные на использовании знаний о предметной области и результатах, полученных в искусственном интеллекте. В настоящее время исследования в этом проекте развиваются в двух основных направлениях разработка специальных исполнительных программ для анализа молекулярных структур и исследование некоторых проблем естественного вывода методами искусственного интеллекта. [c.53]

    Процедура принятия решений при подборе состава катализаторов для проведения некоторой новой, сравнительно мало изученной реакции отличается тем, что в этом случае класс1шеские методы распознавания оказываются недостаточными, и решение приходится искать на пути построения многоуровневых эвристических программ, в которых програл1мы распознавания используются в качестве подпрограмм [511. Процедура реализуется в диалоговом режиме ЛПР—ЭВМ и ориентирована на функционирование в виде системы искусственного интеллекта. Первый этап состоит в анализе первоначальной информации, получаемой из реферативных химических журналов, патентов, справочников [52], машинных информационных систем, экспертных оценок. В результате создаются общие представления о возможном круге катализаторов или добавок к ним для рассматриваемой реакции. [c.88]


    Как показывает анализ приведенных характеристик, наиболее мош,ной из рассмотренных систем аналитических преобразований является система MA SYMA [66]. Система аналитических преобразований MA SYMA в начале своей разработки практически не использовала идеи и методы искусственного интеллекта. Однако по мере своего развития необходимость в этом ош,уш,алась все больше и больше. И в первую очередь внедрения методов искусственного интеллекта и техники создания интеллектуальных систем потребовали две проблемы обучение пользователей системой аналитических преобразований MA SYMA и математические задачи с неизвестными алгоритмами решений. [c.252]

    Эвристическо-эволюционный метод синтеза высокоэффективных ХТС [38, 39, 50] создан на основе использования принципов авоматизированного синтеза ХТС (см. раздел 5.2) и теории искусственного интеллекта [161, 162]. Метод позволяет разрабатывать технологические схемы с минимальными потерями сырья, топлива и энергии, выбирать целесообразную совокупность совмещенных типовых ХТП, соответствующих раз- [c.137]

    ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ в химии, научное направление, разрабатывающее методы автоматизир. поиска решений интеллектуальных творческих (неформализуемых) задач, а также диалоговые (ЭВМ-пользователь, не владеющий языками программирования) программно-аппаратные ср-ва имитирования интеллекта-т. наз. интеллектуальные системы. [c.274]

    Если в базе данных отсутствует спектр, соответствующий неизвестному соединению, то для установления структурьд последнего необходимо использовать методы интерпретации данных. К ним относятся методы распознавания образов и искусственного интеллекта. С ис помощью для рассматриваемого соединения можно получить ряд предполагаемых структурных формул. Чтобы проверить, в какой мере каждая ю них может соответствовать исследуемому спектру, применяют метод мод ирования (симуляции) спектров. На заключительной стадии модельный спек-ф сравнивают с экспериментальным. [c.593]

    Ледерберг, Джерасси и др [191] применили для интерпре тации масс спектров методы так называемого искусственного интеллекта , позволяющие распознавать типы соединений или отдельные структурные группы Программа, получившая назва ние эвристический ДЕНДРАЛ генерирует все возможные мо лекулярные структуры с учетом заданных ограничений, для этих структур предсказываются (моделируются) масс спектры по эмпирическим корреляционным правилам и осуществляется проверка соответствия этих структур исходным масс спектральным данным Эти правила можно получать с помощью специальной программы Мета ДЕНДРАЛ [192], которая со держит алгоритм для получения правил фрагментации молекул на основании эмпирических данных для известных соединений В этой программе генератор структур использует набор полу чеииых структурных фрагментов называемых супер атом ами (структурные фрагменты могут быть получены не только из масс спектральных данных, но и из других источников), и от дельных атомов которые вместе образуют элементный состав молекулы Структурные фрагменты постепенно уточняются до их полной идентификации и включаются в генерируемые струк- [c.118]

    Она получила широкое распространение, поскольку не требует предварительного обучения на распознавание каких-чибо определенных структурных особенностей (в отличие от систем основанных на методах распознавания образов или методах искусственного интеллекта) В этой программе используются 15 классов масс спектральных данных, которые являются индикаторами разных типов соединений или структурных групп, но без обозначения каким именно структурным группам они соответствуют Программа сама обучается интерпретировать масс спектры анализируемых соединений путем сравнения признаков каждою из этих классов с соответствующими данными для всех библиотечных спектров Предполагается что если определенные структурные группы или типы соединений с бо1ь-шои вероятностью встречаются среди структур, соответствую щих масс спектрам наиболее близким к анализируемому, та соответственно высока вероятность наличия этих групп в молекуле анализируемого вещества или принадлежности его к данному типу [c.119]

    Некоторые методы анализа вообще невозможно представить без компьютера (хромато-масс-спектрометрия, жидкостная фоматография с многоканальным детектированием, Фурье-спектрометрия). Успешно развиваются методы идентификации органических соединений, прежде всего по данным ИК-, ЯМР- и масс-спектроскопии. В этом случае компьютер реализует некоторые функции искусственного интеллекта , сопоставляя экспериментальную картину с имеющимися теоретическими представлениями и делая выводы. [c.404]

    Помимо создания информационно-поисковых систем, в настоящее время развиваются иные методы идентификации органических соединений, базирующиеся на экспериментальных результатах, в частности на ИК-спектрах, и использующие вычислительную технику. К наиболее перспективному направлению решения спектроаналитических задач относится разработка систем пофрагментарной идентификации и анализа структур вплоть до построения их пространственных изображений. Такие системы моделируют процессы осмысливания данных исследователем-человеком, их относят к категории систем искусственного интеллекта. Системы этого типа используют экспериментальную информацию об анализируемом веществе и генерируют структурные формулы соединений, отвечающие наложенным ограничениям и эмпирической формуле вещества. Среди действующих систем, использующих идеи искусственного интеллекта, следует отметить наиболее разработанные систему ДЕНДРАЛ [32], созданную группой исследователей, работающих в Стэнфордском университете (США), а также систему, созданную группой Сасаки в Японии [33]. [c.161]

    Верификация — это способ определения уровня компетентности программы, позволяющий также выявлять ошибки в информационной базе. В работе [44] описана экспертная система GUIDON, в которой выдача экспертной опеки обеспечивается действующей по определенным правилам консультирующей программой. Конструкция этой программы основана на результатах исследований беседы людей при помощи методов, принятых в области создания искусственного интеллекта. Более подробно экспертные системы, аналогичные GUIDON, рассмотрены в работах, перечисленных в списке литературы к данной главе. [c.69]

    Решение некоторых проблем, связанных с разработкой автоматического анализа масс-спектров, потребовало значительных усилий. В начале 60-х годов возглавляемая Ледерберге-ром [74] группа исследователей из Станфордского университета, впервые начала использовать методы искусственного интеллекта для интерпретации химических данных, получаемых методом масс-спектрометрии. В результате ими была создана компьютерная программа, получившая название HEURISTI DENDRAL. В этой программе весь процесс интерпретации разбит на три стадии. 1) Предварительные выво- [c.118]

    В общем случае информационно-поисковые системы могут быть ручными или на основе компьютеров. Дедуктивные системы с применением методов искусственного интеллекта включают использование специальной компьютерной техники. Они тесно связаны с экспертными системами, упоминавщимися в гл. 2. Поиск документов относится к печатному библиографическому материалу — книгам, отчетам, журналам и т. п. Ретроспективные системы позволяют осуществлять поиск документов, отно- [c.409]

    Применение методов моделирования искусственного интеллекта открывает новые горизонты в развитии компьютеризованного обучения. В работе [66] приведен обзор имеющихся к 1980 г. систем-прототипов. Новейшие достижения в этой быстро развивающейся области можно найти в научных статьях специализированных журналов, таких как Artifi ial Intelligen e ( Искусственный интеллект ), или в трудах IJ AI (Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту). [c.123]

    Одним из первых практических применений искусственного интеллекта явилось развитие экспертных систем. Одной из целей экспертных систем является моделирование последовательности действий человека-эксперта при разрешении проблемы или выполнении сложного задания. Особенно хороши экспертные системы в тех областях, где а priori нет алгоритма решения, поскольку процесс поиска решений базируется на обобшенном подходе. В отличие от существующих современных комьютерных программ, которые созданы для повторяющейся обработки одного и того же вида данных одним и тем же методом, экспертные системы оперируют классами проблем и могут изыскивать различные решения. [c.124]

    Определение химическою строения неизвестного соединения на основании спектроскопических и спектрометрических данных может быть цоручено и компьютеру, который здесь выступает в роли искусственного интеллекта . При этом имеется в виду не идентификация неизвестного соединения путем сравнения его спектра с эталонными, а именно установление строения впервые изучаемого спектроскопически вещества на основе набора большого числа спектров,- соответствующих другим соединениям. Примеры такого подхода уже есть. Биман и Мак Лафферти в 1966 г. применили компьютерный структурный анализ для определения аминокислот в составе олигопептидов Петтерсон и Рихаге (1967) — для установления строения предельных углеводородов от до Сдо, содержащих одну метильную группу в боковой цепи Джерасси и сотр. (1969) — для установления строения алифатических кетонов и простых эфиров. Сасаки (1970) предложил метод компьютерного структурного анализа, основанный на положении о том, что в спектроскопических данных находится информация о всех фрагментах данного вещества и чт-о поэтому задача компьютера сводится к построению из этих фрагментов наиболее вероятной структуры анализируемого соединения [55]. [c.314]

    В многолинейчатости масс-спектров органических молекуя заложен большой объем информации, необходимой для решения этих задач. Ранее для качественного анализа использовались эмпирические зависимости между структурой молекулы и распределением интенсивностей в ее масс-спектре [2]. Дальнейшее развитие работ по качественному анализу связано с применением машинного каталога масс-спектров органических соединений, их классификацией методами распознавания образо и интерпретацией масс-спектров с использованием искусственного интеллекта. [c.45]


Смотреть страницы где упоминается термин Искусственного интеллекта метод: [c.53]    [c.252]    [c.273]    [c.18]    [c.3]    [c.147]    [c.51]    [c.531]    [c.536]    [c.144]    [c.144]    [c.59]    [c.389]   
Физические методы исследования в химии 1987 (1987) -- [ c.245 ]




ПОИСК





Смотрите так же термины и статьи:

Искусственный интеллект



© 2024 chem21.info Реклама на сайте