Федяев О.И., Бондаренко И.Ю. Жабская Т.Е., Зудикова Ю.В., Костецкая Г.Ю., Лукина Ю.Ю., Умяров Н.Х.
Донецкий национальный технический университет
Кафедра прикладной математики и информатики
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ И АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ И УСТНОЙ РЕЧИ ЛЮДЕЙ презентация
Содержание
- 1. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ И АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ И УСТНОЙ РЕЧИ ЛЮДЕЙ
- 2. Особенности современных объектов автоматизации
- 3. Понятия искусственного агента Уровни абстракции понятий
- 4. Структура многоагентной системы
- 5. Многоагентная модель процесса производства промышленных смесей
- 6. Технологический процесс производства промышленных смесей Процессы технологии производства с сырьевыми потоками
- 7. Параметрическое описание автономных процессов при производстве промышленных смесей Инфраструктура производства
- 8. Идея многоагентного моделирования процесса производства промышленных смесей
- 9. Построение концептуальных моделей многоагентной системы средствами методологии Gaia
- 10. Пример схемы роли Кладовщик_сырья как части модели
- 11. Трансформация моделей методологии Gaia в концепты инструментария Zeus
- 12. Модель программных агентов процесса производства промышленных смесей
- 13. Программная реализация МАС процесса производства промышленных смесей
- 14. Задачи, решаемые с помощью многоагентной модели процесса
- 15. Построение виртуальной кафедры университета на основе агентного подхода
- 16. Особенности процесса обучения на кафедральном уровне Учебный
- 17. Схема организации индивидуального обучения студентов на основе агентно-ориентированного подхода
- 19. Поток передаваемых сообщений между агентами виртуальной кафедры при изучении студентом лекции и тестировании знаний
- 20. Эффективность виртуальной кафедры как искусственной организации Агентная
- 21. Система подготовки и трудоустройства молодых специалистов как объект моделирования
- 22. Назначение модели трудоустройства: Трудоустройство выпускников ВУЗов
- 23. Цель работы заключалась в разработке агентно-ориентированной
- 24. Cтруктура агентно-ориентированной модели процесса подготовки и трудоустройства специалистов
- 25. Структура модели собеседования при трудоустройстве выпускника на фирму
- 26. Нейросетевые модели для агента Выпускник
- 27. Нейросетевая модель для агента Фирма
- 28. Пример одного задания с ответами по направлению «Искусственный интеллект»
- 29. Процесс получения обучающих пар для нейросети выпускника
- 30. Эксперименты по исследованию процессов трудоустройства выпускников-программистов Промоделированы
- 31. Условия проведения эксперимента Количество фирм: 3
- 32. Предлагаемые фирмами условия труда
- 33. Часть временной диаграммы процесса собеседований
- 34. Анализ моделирования: количество фирм, которые посетил каждый выпускник
- 35. Анализ моделирования: количество выпускников, посетившие каждую фирму
- 36. Результат распределения выпускников по фирмам
- 37. Выделение лица на снимке из видеопотока и его распознавание
- 38. СХЕМА ПРОЦЕССА РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦА
- 39. Локализация изображения лица на кадре из видеопотока
- 40. Архитектура свёрточной нейросети
- 41. Визуализация этапов распознавания
- 42. Эксперименты, проведённые для базового алгоритма, показали хорошую
- 43. Автоматическое распознавание устной речи человека
- 44. Структура речевого интерфейса компьютерных систем
- 45. Иерархическая архитектура сегментно-целостной системы коллективного распознавания речевых сигналов
- 46. Точность разработанной технологии распознавания Тестирование проводилось на
- 47. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ !
Особенности современных объектов автоматизации
Слайд 1ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ И АВТОМАТИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ
И УСТНОЙ РЕЧИ ЛЮДЕЙ
Слайд 3Понятия искусственного агента
Уровни абстракции понятий агента и объекта
Взаимодействие агента
с внешней
средой
Агент задаётся функцией f:
f : P → A ,
P –восприятие внешней среды;
А – действия агента
Слайд 6Технологический процесс производства промышленных смесей
Процессы технологии производства с сырьевыми потоками
Слайд 7Параметрическое описание автономных процессов при производстве промышленных смесей
Инфраструктура производства
Слайд 10Пример схемы роли Кладовщик_сырья как части модели ролей процесса производства промышленных
смесей
Для роли определены связанные с ней:
обязательства (функциональный аспект)
полномочия (ресурсный аспект)
протоколы и активности (взаимодействие с другими ролями)
Слайд 12Модель программных агентов процесса производства промышленных смесей
К предметным агентам относятся агенты,
представляющие участников технологического процесса
Системные агенты создаются средой Zeus. К ним относятся:
агент сервер доменных имен,
агент диспетчер, агент визуализатор
Системные агенты создаются средой Zeus. К ним относятся:
агент сервер доменных имен,
агент диспетчер, агент визуализатор
Слайд 14Задачи, решаемые с помощью многоагентной модели процесса производства промышленных смесей
Варианты
технологических карт
приготовления
смесей
в течение рабочего дня
Результаты экспериментов
по определению рациональной
структуры производства:
А, Б – разные структуры производства
1. Задача определения
рациональной структуры производства
2. Задача минимизации непроизводительных расходов
t1 - время приготовления объема y1 смеси 1-го типа,
t2 –время приготовления объема y2 смеси 2-го типа,
tпер - время технологического перерыва,
tпр – время непроизводительного простоя.
Слайд 16Особенности процесса обучения на кафедральном уровне
Учебный процесс в ВУЗе имеет жёсткую
иерархическую структуру (ректорат, факультеты, кафедры). На уровне кафедры:
Профессионально ориентирован и интеллектуален.
Распределён в пространстве.
Регламентирован по времени.
Динамичен по содержанию.
Недостатки:
Система обучения не позволяет своевременно реагировать на изменение требований рынка.
Не учитывает индивидуальные возможности и желания студентов.
Обязательное личное присутствие преподавателей на всех этапах передачи и контроля усвоения знаний.
Жёсткая привязка студентов к расписанию занятий.
Профессионально ориентирован и интеллектуален.
Распределён в пространстве.
Регламентирован по времени.
Динамичен по содержанию.
Недостатки:
Система обучения не позволяет своевременно реагировать на изменение требований рынка.
Не учитывает индивидуальные возможности и желания студентов.
Обязательное личное присутствие преподавателей на всех этапах передачи и контроля усвоения знаний.
Жёсткая привязка студентов к расписанию занятий.
Слайд 17Схема организации индивидуального обучения студентов на основе агентно-ориентированного подхода
Слайд 19
Поток передаваемых сообщений между агентами виртуальной кафедры при изучении студентом лекции
и тестировании знаний
Слайд 20Эффективность виртуальной кафедры как искусственной организации
Агентная модель учебного процесса кафедры позволит
оценивать в динамике различные ситуации, события и действия, связанные с передачей и усвоением учебной информации.
Организовать дистанционное обучение с максимальным сохранением реально существующих взаимоотношений «студент-преподаватель».
Повышается децентрализация и индивидуальность работы всех участников процесса обучения; предоставляется возможность автономного и распределённого выполнения учебно-методических обязанностей.
Агентный подход позволяет упростить создание модели кафедры как сложной системы с распределённым интеллектом, гарантировать его качество и упростить его сопровождение.
Организовать дистанционное обучение с максимальным сохранением реально существующих взаимоотношений «студент-преподаватель».
Повышается децентрализация и индивидуальность работы всех участников процесса обучения; предоставляется возможность автономного и распределённого выполнения учебно-методических обязанностей.
Агентный подход позволяет упростить создание модели кафедры как сложной системы с распределённым интеллектом, гарантировать его качество и упростить его сопровождение.
Слайд 22Назначение модели трудоустройства:
Трудоустройство выпускников ВУЗов является важным как для молодого
специалиста, так и для предприятия, ВУЗа и государства;
Прием на работу молодых специалистов осуществляется предприятием, исходя из потребностей в кадрах и их квалификации;
Молодой специалист устраивается на работу, проходя собеседования на фирме или выполняя тестовые задания.
Прием на работу молодых специалистов осуществляется предприятием, исходя из потребностей в кадрах и их квалификации;
Молодой специалист устраивается на работу, проходя собеседования на фирме или выполняя тестовые задания.
Слайд 23
Цель работы заключалась в разработке агентно-ориентированной модели, наиболее реалистично отражающей поведение
людей и предприятий во время трудоустройства в зависимости от социальных, профессиональных и экономических факторов, делегированных искусственным субъектам системы трудоустройства.
Разработанная мультиагентная имитационная модель с нейросетевыми агентами даст возможность выявлять узкие места в системе образования и прогнозировать состояние процесса трудоустройства молодых специалистов.
Разработанная мультиагентная имитационная модель с нейросетевыми агентами даст возможность выявлять узкие места в системе образования и прогнозировать состояние процесса трудоустройства молодых специалистов.
Слайд 30Эксперименты по исследованию процессов трудоустройства выпускников-программистов
Промоделированы следующие проблемные ситуации при трудоустройстве
выпускников учебных заведений:
моделирование трудоустройства при дефиците рабочих мест;
моделирование случая низкой подготовки студентов;
моделирование влияния условий работы, предлагаемых фирмой, на распределение молодых специалистов.
моделирование трудоустройства при дефиците рабочих мест;
моделирование случая низкой подготовки студентов;
моделирование влияния условий работы, предлагаемых фирмой, на распределение молодых специалистов.
Слайд 31Условия проведения эксперимента
Количество фирм: 3
Количество вакансий: у 1-й фирмы =
2
у 2-й фирмы = 1
у 3-й фирмы = 1
Количество выпускников: 15 .
у 2-й фирмы = 1
у 3-й фирмы = 1
Количество выпускников: 15 .
Слайд 42Эксперименты, проведённые для базового алгоритма, показали хорошую точность в пределах 80-85%
для международной базы изображений лиц ORL (400 образов лиц по 10 образов в каждом классе - 40 разных людей).
Слайд 45Иерархическая архитектура сегментно-целостной системы коллективного распознавания речевых сигналов
Слайд 46Точность разработанной технологии распознавания
Тестирование проводилось на материале речевого корпуса TIMIT (640
дикторов, 5 часов слитной речи на 8 диалектах американского английского).
Достигнутая точность распознавания фонем: 70%
Для сравнения: точность распознавания американской системы HTK: 65%
Достигнутая точность распознавания фонем: 70%
Для сравнения: точность распознавания американской системы HTK: 65%
