"justify">, в яких модель системи представлена ​​або реальним об'єктом, або його частиною, і інформаційні , реалізують інформаційні процеси (виникнення, передачу, обробку та використання інформації) на комп'ютері.
У свою чергу, уявні моделі поділяють на наочні (при яких моделюються процеси і явища протікають наочно); символічні (модель системи являє логічний об'єкт, в якому основні властивості і відносини реального об'єкта виражені системою знаків або символів) і математичні (представляють системи математичних об'єктів: символів, знаків і формул), що дозволяють розраховувати досліджувані характеристики реального об'єкта).
Реальні моделі ділять на натурні (проведення дослідження на реальному об'єкті і подальша обробка результатів експерименту із застосуванням теорії подібності) і фізичні (проведення дослідження на установках, які зберігають природу явища і володіють фізичним подобою).
.2 Методи і технології моделювання
Технологія моделювання або процес створення моделі проходить наступні етапи:
1. Постановка мети моделювання. Метою моделювання може бути дослідження, оптимізація властивостей об'єкта або управління ім.
. Виділення істотних властивостей і ознак об'єкта з точки зору моделювання. Зазвичай ознаки об'єкта представляють у вигляді вхідних і вихідних змінних, зображених в розгорнутій (рис. 7.2а) і векторної (рис. 7.2б) формах.
3. Висновок форми подання моделі. Формами представлення моделей можуть бути: словесний опис, креслення, таблиця, схема, алгоритм, комп'ютерна програма і т.д.
4. Вибір методу або алгоритму визначення виходу моделі. Метод обчислення виходу в математичній моделі (7.1) визначається її оператором F , яким можуть бути:
В· лінійні алгебраїчні рівняння
В· лінійні безперервні диференціальні рівняння для одного входу і виходу
В· лінійні дискретні моделі
Моделі (7.2) і (7.3) описують статичні об'єкти, а моделі (7.4) - (7.6) - динамічні об'єкти. Для знаходження рішення лінійних алгебраїчних моделей (7.2), (7.3) застосовуються симплекс - метод і метод Гаусса. Лінійні безперервні (7.4) і дискретні (7.5), (7.6) динамічні моделі можуть бути вирішені як аналітичними, так і чисельними (наприклад, методом Рунге-Кутта) методами в залежності від складності обчислень. p align="justify"> 5. Перевірка адекватності моделі полягає в аналізі розбіжності дійсного y і розрахункового значень виходу. В іншому випадку, повторюються, починаючи з п.2, всі перераховані дії.
.3 Інтелектуальні системи
Ідеї моделювання людського розуму відомі з найдавніших часів. Вперше про це згадується у творі філософа і теолога Раймунда Луллія В«Велике мистецтвоВ», який не тільки висловив ідею логічної машини для вирішення різноманітних завдань, з загальної класифікації понять (XIV ст.), А й спробував її реалізувати. Рене Декарт (1596-1650) і Готфрід Вільгельм Лейбніц (1646-1716).
Поштовхом до подальшого розвитку моделі людського мислення стала поява в 40-х рр.. XX в. ЕОМ. У 1948 р. американський вчений Норберт Вінер (1894-1964) сформулював основні положення нової науки - кібернетики. У 1956 р. в Стенфордському університеті (США) на семінарі під назвою В«Artificial intelligenceВ» (штучний інтелект), присвяченій вирішенню логічних завдань, визнано нове науковий напрямок, пов'язаний з машинним моделюванням людських інтелектуальних функцій і назване штучний інтелект .
Під інтелектуальною системою розуміється сукупність програм, що імітують на комп'ютері елементи мислення людини, його способи міркування і рішення задач.
При вивченні інтелектуальних систем необхідно з'я...
