Информатика и ЭВМ
  • формат djvu
  • размер 4.72 МБ
  • добавлен 27 сентября 2011 г.
Бочарников В.П. Fuzzy-технологии. Математические основы
СПб., Наука РАН. 2001. - 328с.

Рассматривается подход к анализу нечётких данных на основе понятий нечёткой меры, как обобщения вероятностной меры, и нечёткого интегрального исчисления. Ставятся задачи идентификации, моделирования и оптимизации нечётких процессов. Описываются разработанные с участием автора программные продукты для анализа нечётких данных, приводятся примеры использования в экономических задачах.
Для специалистов по интеллектуальному анализу данных.
Смотрите также

Васильев В.Н., Павлов А.В. Оптические технологии искусственного интеллекта: Учебное пособие. Изд.2-е. в 2-х т. Том 1. Основы оптических информационных технологий и теории искусственных нейронных сетей

  • формат pdf
  • размер 1.05 МБ
  • добавлен 04 декабря 2010 г.
СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. - 81 с. В пособии представлены методические материалы по курсу "Оптические технологии искусственного интеллекта". Кратко изложены базовые сведения из области искусственного интеллекта, теории искусственных нейронных сетей, теории нечетких множеств, парадигмы когнитивной системы. Обсуждаются вопросы применения оптических технологий для реализации ряда моделей искусственных нейронных сетей, нечетких логик и когнитивных систем...

Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы

  • формат djvu
  • размер 4.76 МБ
  • добавлен 03 июня 2010 г.
1997 г. Изложены математические и алгоритмические основы интеллектуальных информационных систем: исчисление предиквтов первого порядка, модели представления знаний, выводы на знаниях, нечеткая информация и выводы, нейронные сети, новые методы эвристического поиска решений и приемы программирования задач в системе Турбо-Пролог.

Лекции по интелектуальным информационным системам

Статья
  • формат doc
  • размер 5.87 МБ
  • добавлен 22 июля 2009 г.
Дисциплина "Интеллектуальные информационные системы" (ИИС) рассматривает способы построения информационных систем для решения неформализованных задач в различных сферах творческой деятельности человека. Особое внимание уделяется вопросам построения экспертных систем, которые являются наиболее значительным результатом практической реализации теории искусственного интеллекта. Рассматриваются процедуры имитации мыслительной деятельности человека в о...

Лекции по системам искуственного интеллекта

Статья
  • формат doc
  • размер 175.4 КБ
  • добавлен 14 января 2006 г.
Искусственный интеллект. Слабоформализованные задачи. Сложная система. Свойства естественного интеллекта. Моторика. Мышление. История развития, исследования в области ИИ. Направления исследований в области ИИ. Нечеткая логика. Математические основы НЛ. Виды функций принадлежности. Выбор функции принадлежности. Основные свойства нечетких множеств. Определение операции фаззификации. Определение понятия лингвистическая переменная. Операции с нечетки...

Малышенко А.М. Лекции по искусственному интеллекту и нейросетевому управлению

  • формат doc
  • размер 859.04 КБ
  • добавлен 14 сентября 2011 г.
Курс лекций. - Томск: ТПУ. Курс Искусственный интеллект и нейросетевое управление входит в цикл дисциплин специализации. Он включен в учебные планы с целью усвоения студентами современных знаний в области использования элементов искусственного интеллекта для управления различного рода объектами и процессами современных промышленных производств. Изложение курса Искусственный интеллект и нейросетевое управление базируется в основном на курсах Инфо...

Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем

  • формат djvu
  • размер 5.34 МБ
  • добавлен 29 августа 2011 г.
М.: Финансы и статистика, Инфра-М, 2010. 432 с. - ISBN: 978-5-279-03412-3, 978-5-16-004033-2 Об авторе: Рыбина Галина Валентиновна - профессор кафедры кибернетики МИФИ. В учебном пособии даются основы теории и технологии построения современных интеллектуальных систем, основанных на знаниях, и интеллектуальных диалоговых систем, воспринимающих информацию на естественном языке. Рассматривается их архитектура, приводятся базовые понятия, определе...

Fritzsche P. (ed.) Tools in Artificial Intelligence

  • формат pdf
  • размер 7.79 МБ
  • добавлен 12 ноября 2011 г.
Издательство InTech, 2008, -498 pp. Artificial Intelligence (AI) is often referred to as a branch of science which deals with helping machines find solutions to complex problems in a more human-like fashion. It is generally associated with Computer Science, but it has many important links with other fields such as Maths, Psychology, Cognition, Biology and Philosophy. The AI success is due to its technology has diffused into everyday life. Neura...

Hunter A., Parsons S. (eds.) Applications of Uncertainty Formalisms

  • формат djvu
  • размер 3.44 МБ
  • добавлен 27 декабря 2011 г.
Издательство Springer, 1998, -480 pp. Managing uncertainty is one of the key questions in a diverse range of areas in computing. Many researchers in both universities and commercial organizations are seeking better information on applying uncertainty formalisms. There is a particular need for analyses comparing and contrasting different approaches to uncertainty formalisms and we hope that the papers in this book help to fill this need. The pap...

Matsopoulos George K (ed.). Self-organizing maps

  • формат pdf
  • размер 43.09 МБ
  • добавлен 30 сентября 2011 г.
Published by InTech. Janeza Trdine 9, 51000 Rijeka, Croatia. 2010. ISBN 978-953-307-074-2, Hard cover, 430 p. Первоисточник: . Contents: An adaptive fuzzy neural network based on self-organizing map (som) Learning the number of clusters in self organizing map Improvements quality of Kohonen maps using dimension reduction methods Partsom: a framework for distributed data clustering using SOM and K-MEANS Kohonen maps combined to k-means in a two...

Sincak P., Vascak J., Hirota K. (editors) Machine Intelligence: Quo Vadis?

  • формат pdf
  • размер 22.97 МБ
  • добавлен 07 января 2011 г.
World Scientific Publishing Company, 2004. - 476 pages. This book brings together the contributions of leading researchers in the field of machine intelligence, covering areas such as fuzzy logic, neural networks, evolutionary computation and hybrid systems. There is wide coverage of the subject from simple tools, through industrial applications, to applications in high-level intelligent systems which are biologically motivated, such as humanoid...