Порядок сдачи зачета

Порядок сдачи зачета
2 устных вопроса без подготовки + билет, включающий один вопрос из списка.
Тем, кто пропускал, болтал или не точно отвечал, будут даны дополнительные вопросы.
Вопросы, отмеченные звездочками, будут встречаться в билетах несколько раз.
1. *Понятие эмпирической системы, величины, числовой системы, шкалы. Пример шкал интервального порядка и экстенсивной структуры. Проблемы существования, единственности и адекватности шкал. Группы допустимых преобразований шкал.
2. Понятия онтологии предметной области и эмпирического содержания данных. Матричное представление
бинарных отношений. Бинарные отношения порядка и их числовые представления – толерантности, эквивалентности, частичный порядок, интервальный порядок, полупорядок, древесный порядок, слабый порядок.
3. Понятия онтологии предметной области и эмпирического содержания данных. Матрицы близости и объект-признак. Шкалы положительных разностей, алгебраических разностей, равных конечных промежутков, абсолютных разностей.
4. *Представление законов в Теории Измерений. Класс функций F, удовлетворяющий свойствам аддитивной
соединительной структуры. Теорема о числовом представлении аддитивных соединительных структур.
Процедура перешкалирования величин зависимости
y = f(x,z) и её перевода в закон y = x + z.
5. Теория Физических Структур. Определение физического закона ранга (r,s). Классификация законов.
6. Соотношение между физической структурой ранга (2,2) и аддитивной соединительной структурой. Определение физической структуры ранга (2,2). Определение аддитивной соединительной структуры для модели ;  . Теорема о числовом представлении модели ;  . Теорема о взаимосвязи аддитивной
соединительной структуры и физической структуры ранга (2,2).
7. Принцип феноменологической симметрии и условие замыкания Томсена. Теорема о выводе условия Томсена из принципа феноменологической симметрии.
8. *Определение конструктивного числового представления. Проблемы существования, единственности и
адекватности конструктивных числовых представлений. Пример конструктивного числового представления. Конструктивное числовое представление процедуры шкалирования экстенсивных величин.
9. Конструктивное числовое представление законов. Алгебраическое и конструктивное представление физических структур ранга (2,2). Теорема о конструктивном числовом представлении структур ранга (2,2).
10. Определение конструктивного числового представления. Конструктивные измерительные процедуры, тесты и анкеты. Конструктивное числовое представление дистрибутивной решетки.
11. Логический анализ методов извлечения знаний. Определение инвариантности KDD&DM методов. Онтология ML и KDD&DM методов. Извлечение инвариантного Mlogic метода из KDD&DM метода. Определение онтологии для KDD&DM метода.
12. Реляционный подход к интеллектуальному анализу данных и его свойства. Примеры закономерностей,
обнаруженных в рамках реляционного подхода.
13. *Задача обнаружения теории ПО. Теорема о подправилах. Определение закона эмпирической системы.
Теорема о выводе теории эмпирической системы из множества законов.
14. Понятие эксперимента. Бинарный куб значений эксперимента. Определение закона на множестве всех
экспериментов. Теорема об эквивалентности определения закона для эмпирической системы и для множества всех экспериментов.
15. Определение вероятности на двоичном кубе. Булева алгебра событий в эксперименте. Определение вероятности на булевой алгебре высказываний. Определение вероятностного закона в детерминированном
случае. Теорема об эквивалентности определений закона через истинность и вероятность. Определение
вероятностного закона и сильнейшего вероятностного закона. Соотношение между множествами законов,
сильнейших вероятностных законов и вероятностных законов.
16. Определение эксперимента с шумами. Определение сохраняющего шума. Пример сохраняющего шума и
теорема о совпадении множеств законов для сохраняющего шума.
17. *Проблемы работы со знаниями. Проблема статистической двусмысленности. Проблема предсказания.
Пример статистической двусмысленности с Джейн Джонсом. Модели предсказания: дедуктивнономологическая и индуктивно-статистическая. Требование максимальной специфичности. Проблема синтеза логики, вероятности и обучения.
18. *Вывод предсказаний в логическом программировании. Проблема синтеза логики и вероятности. Семантический подход к логическому программированию. Семантический вероятностный вывод. Его отличия
от вывода предсказания в логическом программировании. Синтез логики, вероятности и обучения.
19. **Семантический вероятностный вывод. Его отличия от вывода предсказания в логическом программировании. Определение максимально специфических законов. Предложение о связи множеств: L, МСЗ, СВЗ,
LP. Требование максимальной специфичности. Две леммы и две теорема: (1) любое максимально специ-
20.
21.
22.
23.
24.
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.
34.
35.
36.
37.
38.
39.
40.
41.
42.
43.
44.
45.
46.
фическое правило удовлетворяет требованию максимальной специфичности (2) индуктивностатистический вывод непротиворечив для любого множества максимально специфических законов. Решение проблемы статистической двусмысленности. Решение проблемы синтеза логики, вероятности и
обучения.
** Экспертная система Компьютерного Познания (ЭсКП). Роль логической эмпирической теории в схеме
ЭсКП. Описание каждого блока в ЭсКП. Процесс компьютерного познания, реализуемый в схеме ЭсКП.
*Проблемы извлечения знаний из эксперта. Иерархический подход. Свойство монотонности и декомпозиция задачи. Цепи Ханселя и построение опросной таблицы.
Получение монотонных Булевых функций по таблице. Обнаружение диагностических правил системой
Discovery. Сравнение экспертных и обнаруженных системой Discovery правил. Создание «полной» и непротиворечивой базы знаний, включающей экспертные и объективные знания.
Требования к «естественной» классификации. Онтология и «естественная» классификация. Определение
закономерной модели объекта и класса, порождающей совокупности значений признаков класса, системообразующего набора признаков, закономерной модели систематики, систематики. Пример систематики
для набора цифр индекса.
*Логическое программирование. Логическая программа. Подстановки. Вычисление запроса к логической
программе. Пространство вычислений. Ответ программы Pr на запрос. Дерево вывода запроса. Предсказания, решения, ответы на запросы в логическом программировании.
Реляционные базы данных. Реляционные таблицы. Реляционная алгебра. Операции реляционной алгебры.
Представление реляционных операций в логическом программировании. Базисный язык SQL. Подъязык
запросов. Подъязык манипуляции данными. Подъязык определения данных. Операции реляционной алгебры.
Байесовские сети. Пример сети о взломе. Таблицы условных вероятностей. Представление полного совместного распределения байесовскими сетями. Составление байесовских сетей.
Байесовские сети с непрерывными переменными. Пример сети зависимости от стоимости, которая зависит
от размера урожая и от правительственной программы субсидий.
Точный вероятностный вывод в байесовских сетях. Экспертные системы, основанные на использовании
теории принятия решений. Этапы создания. Пример системы.
Основы теории полезности. Ожидаемая полезность. Принцип максимальной ожидаемой полезности
(ПМОП). Рациональность решений – аксиомы теории полезности. Вывод ПМОП из аксиом. Многоатрибутные функции полезности. Предпочтение без неопределенности. Предпочтения с неопределенностью.
Сети принятия решений. Пример сети по выбору площадки для строительства аэропорта. Вычисления с
помощью сетей принятия решений.
Последовательное принятия решений. Пример агента 34. Стратегия. Оптимальная стратегия. Пример оптимальных стратегий для агента 34.
Стационарность предпочтений. Аддитивные вознаграждения. Обесцениваемые вознаграждения. Стоимость. Выражение для оптимальной стратегии.
Алгоритмы поиска оптимальных стратегий. Итерация по значениям. Уравнение Беллмана. Итерация по
стратегиям.
Агенты. Функция агента. Показатели производительности. Рациональный агент. Характеристики среды.
Структура агентов. Агент, основанный на модели. Агенты, основанные на полезности. Обучаюшиеся
агенты.
Байесовское обучение. Правило Байеса. Статистическое обучение.
Обучение параметрам Байесовской сети методом максимального правдоподобия.
Обучение Байесовским параметрам.
Обучение с подкреплением. Пассивное обучение с подкреплением.
Адаптивное динамическое программирование. Определение функции "действие-стоимость" с помощью
обучения.
Принципы и основания естественнонаучных теорий. Алмаз познания. Определение принципа, теориипринципа, концептуального моста, синтез различных теорий через их принципы, познание принципа работы мозга. Понятие задачи, цели и результата. Парадокс цели. Концептуальный мост между понятием задача в математике и теории функциональных систем.
Теория функциональных систем. Схема работы функциональной системы. Пример анимата, моделирующего функциональные системы.
Предсказание как формализация принципа опережающего отражения действительности и вероятностного
прогнозирования. Информационная теория эмоций П. В. Симонова. Формула эмоций. Переключающая
функция эмоций. Схема принятия решений.
Положительные и отрицательные эмоции и парадокс цели. Самоактуализация.
Теория движений Н.А. Бернштейна. Пространство целей и результатов.
Мышление. Анализ и Синтез.