Искусственный интеллект
Информатика и вычислительная техника
Статья
  • формат doc
  • размер 9.62 МБ
  • добавлен 03 октября 2011 г.
Лекции по интеллектуальным технологиям в управлении
НУК, 2011 г.

История развития интеллектуальных технологий и их применений в различных отраслях производства.
Основные понятия и определения интеллектуальных технологий, признаки и свойства интеллектуальных объектов, определения искусственного интеллекта и интеллектуальных задач, примеры.
Философские аспекты и проблематика интеллектуальных технологий и систем, возможность существования, изучения, реализации, безопасность, полезность.
Архитектура и составные части искусственной интеллектуальной системы, подходы к построению интеллектуальных систем.
Типы задач, возлагаемых на искусственные интеллектуальные системы и их элементы: распознавание образов, экспертные системы, адаптивное управление различными объектами и процессами, аппроксимация, интерполяция, экстраполяция, идентификация объектов.
Искусственный нейрон, предпосылки его создания, функции активации, реализация в виде алгоритма либо структуры.
Персептрон Розенблатта, свойства, возможности обучения и применения.
Правила обучения Хебба и Видроу-Хоффа, примеры.
Искусственная нейронная сеть прямого распространения, математическое формализованное описание, алгоритмическая реализация.
Алгоритмы программной реализации функций принадлежности – интерполяционный и вычислительный.
Алгоритм обратного распространения ошибки, примеры.
Градиентные методы обучения искусственной нейронной сети, достоинства и недостатки, пути преодоления проблем обучения.
Создание искусственной нейронной сети в Матлабе и ее обучение.
Особенности формирования обучающих данных искусственных нейронных сетей, переобучение, оценка ошибок, критерии правильности обучения.
Система Neural Network Toolbox, возможности, порядок работы, перенос результатов в модель Симулинка и работа со схемой.
Сети Хопфилда и Хемминга, особенности распознавания образов, расчет параметров сетей и порядок работы.
Практическое применение искусственных нейронных сетей в системах авторегулирования.
Практическое применение искусственных нейронных сетей в задачах аппроксимации.
Практическое применение искусственных нейронных сетей в системах принятия решений.
Нечеткие множества, переменные, лингвистические переменные, область их значений, способы описания.
Нечеткие отношения.
Нечеткие выводы, база правил, действия с функциями принадлежности.
Алгоритм Мамдани.
Алгоритм Цукамото.
Алгоритм Сугено.
Методы приведения к четкости.
Система Fuzzy Logic Toolbox, возможности, порядок работы.
Структура блока нечеткой логики.
Применение нечеткой логики в системах автоматики.
Похожие разделы
Смотрите также

Аверкин А.Н., Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. Толковый словарь по искусственному интеллекту

  • формат htm
  • размер 48.15 КБ
  • добавлен 19 ноября 2008 г.
Словарь содержит около 550 терминов Авторы-составители: А.Н.Аверкин, М.Г.Гаазе-Рапопорт, Д.А.Поспелов Специальная терминология по искусственному интеллекту и интеллектуальным системам начала формироваться в 60-е годы ХХ в. Первый этап формирования терминологии всегда отличается наличием многих синонимических терминов, которые используют различные школы и группы специалистов. На этом этапе термины быстро возникают и часть из них также быстро исче...

Гольдштейн Б.С, Ехриель И.М., Рерле Р.Д. Интеллектуальные сети

  • формат djvu
  • размер 2.06 МБ
  • добавлен 30 декабря 2009 г.
Книга посвящена одной из самых интересных телекоммуникационных концепций - интеллектуальным сетям связи. Именно эта концепция оказалась сегодня на острие революционных изменений технологий и услуг связи. Для инженеров и научных работников, занятых исследованием, разработкой и эксплуатацией телекоммуникационных систем. Книга будет полезна студентам и аспирантам соответствующих специальностей. Еще одна задача книги - помочь руководителям операторск...

Лекции - Система искусственного интеллекта

Статья
  • формат doc
  • размер 1003 КБ
  • добавлен 10 февраля 2010 г.
Введение. Лекции 2-3: Модели и методы решения задач. Представление знаний в интеллектуальных системах. Представление знаний в интеллектуальных системах (часть 2). Планирование задач. Лекции 7-8: Экспертные системы. Методы работы со знаниями. Системы понимания естественного языка. Системы машинного зрения. Тенденции развития систем искусственного интеллекта.

Лекции по Интеллектуальным системам

Статья
  • формат ppt
  • размер 889.46 КБ
  • добавлен 13 мая 2010 г.
Основные понятия интеллектуальных систем. Знания. Модели представления знаний. Экспертные системы. Нечеткие множества. Нечеткая логика. Нечеткие системы логического вывода. Нейронные сети. (с) Липецкий Государственный Технический Университет, факультет Автоматизации и информатики

Лекции по СИИ

Статья
  • формат doc
  • размер 892 КБ
  • добавлен 25 января 2011 г.
Оренбург: ГОУ ОГУ, 2009г. - Курс лекция по предмету "Системы искуственного интеллекта", специальность МОС. Лекции вулючают в себя следующие разделы: Введение. Общие сведения о системе ИИ Системы, основанные на знаниях. Нейронные сети Распознавание образов

Луценко Е.В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем)

  • формат doc
  • размер 32.88 МБ
  • добавлен 18 мая 2009 г.
Монография (научное издание). – Краснодар: КубГАУ, 2002. –605 с. В работе излагаются теоретические основы и технология применения нового междисциплинарного научного направления, получившего название "Автоматизированный системно-когнитивный анализ" (АСК-анализ), в котором с единых позиций теории информации изучаются процессы познания и труда (в форме управления предметом труда). Рассматриваются вопросы применения АСК-анализа для рефлексивного уп...

Луценко Е.В. Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам

  • формат doc
  • размер 7.12 МБ
  • добавлен 18 мая 2009 г.
Учебное пособие. 2-е изд., перераб. и доп. – Краснодар: КубГАУ, 2006. –318 с. Данное пособие представляет собой 2-й том двухтомного комплекта учебной литературы и включает в себя "Лабораторный практикум" и "Программу самостоятельной работы студентов". Лабораторный практикум базируется на универсальной когнитивной аналитической системе "Эйдос", разработанной автором данного учебного пособия, и включает 10 лабораторных работ. Программа самосто...

Юдин Д.Б., Юдин А.Д. Число и мысль. Выпуск 8

  • формат djvu
  • размер 1.72 МБ
  • добавлен 30 сентября 2011 г.
-М.: Знание, 1985. 192 с. Данный выпуск содержит книгу, в которой рассматриваются проблемы и методы применения математики в планировании и управлении с позиций теории сложности. Краткое содержание: Что такое категория "сложность" и зачем она нужна?; Алгоритмическая сложность; Вычислительная сложность; Информационная сложность; Сложность статистической обработки информации; Категория "сложность" и искусственный интеллект.

Ярушкина Н.Г. Прикладные интеллектуальные системы, основанные на мягких вычислениях

  • формат pdf
  • размер 2.6 МБ
  • добавлен 12 ноября 2009 г.
Рассматривается прикладной потенциал научного направления «мягкие вычисления». Описаны интеллектуальные системы моделирования. Показаны возможности мягких вычислений в современных информационных технологиях. Книга будет полезна для специалистов по интеллектуальным информационным технологиям, а также в преподавании дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» для специальности 352400 «Прикладная информатика (в экономике)».