Курсовая Проектирование модели экспертной системы для диагностики неисправностей узлов автомобиля, номер: 306055

"ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
1 ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ ОБ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ 4
1.1 Составные блоки экспертных систем 5
1.2 Классификация экспертных систем 7
2 БАЙЕСОВСКИЕ ЦЕПИ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ 12
3 БАЙЕСОВСКИЕ ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ В ДИАГНОСТИКЕ АВТОМОБИЛЕЙ 17
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 24
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 25
Целью данной работы является проектирование модели экспертной системы для диагностики неисправностей узлов автомобиля.
Для решения данной цели поставлены следующие задачи:
1. Обор информации об экспертных системах.
2. Обзор информации о байесовских рядах и их применения для решения данной задачи.
3. Разработка модели байесовской экспертной системы для диагностики узлов автомобиля.
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети Принципы, технологии, протоколы СПб.: Питер, 2013.
2. Криницкий, Н.А. Автоматизированные информационные системы / Н.А. Криницкий, Г.А. Миронов, Г.Д. Фролов. - М.: Наука, 2015. - 382 c.
3. Любарский, Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы / Ю.Я. Любарский. - М.: Наука, 2013. - 228 c.
4. Любарский, Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы / Ю.Я. Любарский. - М.: Наука, 2014. - 232 c.
5. Маглинец, Ю. А. Анализ требований к автоматизированным информационным системам / Ю.А. Маглинец. - М.: Интернет-университет информационных технологий, Бином. Лаборатория знаний, 2012. - 200 c.
6. Мезенцев, К. Н. Автоматизированные информационные системы / К.Н. Мезенцев. - М.: Academia, 2011. - 176 c.
23. Мезенцев, К. Н. Автоматизированные информационные системы / К.Н. Мезенцев. - М.: Академия, 2013. - 176 c.
7. Путькина, Л. В. Интеллектуальные информационные системы / Л.В. Путькина, Т.Г. Пискунова. - М.: СПбГУП, 2014. - 228 c.
8. Редько, В.Н. Базы данных и информационные системы / В.Н. Редько, И.А. Басараб. - М.: Знание, 2016. - 646 c.
9. Рубичев, Н. А. Измерительные информационные системы / Н.А. Рубичев. - М.: Дрофа, 2012. - 336 c.
10. Сенкевич, Г. Е. Информационная система малого предприятия ""с нуля"". Самое необходимое / Г.Е. Сенкевич. - М.: БХВ-Петербург, 2012. - 400 c.
11. Spalburg, M.: Bayesian uncertainty reduction for log evaluation. SPE International , 2004
12. Russell, S., Norvig, P., Canny, J., Malik, J., Edwards, D.: Artificial intelligence: a modern approach. Prentice Hall, 2013
13. Dr´abek, J.: Validation of software for calculating the likelihood ratio for parentage and kinship. Forensic Science International: Genetics 3(2), 112–118 2009
14. Fishelson, M., Geiger, D.: Exact genetic linkage computations for general pedigrees. Bioinformatics 18(Suppl 1), S189–S198, 2012
15. Bishop, C.: Pattern recognition and machine learning. Springer, 2016
16. Butler, J.: Forensic DNA typing: biology, technology, and genetics of STR markers. Academic Press, 2015
17. Castillo, E., Gutierrez, J.M., Hadi, A.S.: Expert Systems and Probabilistic Network Models. Springer, 2017
18. Dawid, A., Mortera, J., Pascali, V.: Non-fatherhood or mutation? A probabilistic approach to parental exclusion in paternity testing. Forensic science international 124(1), 55–61, 2011"