Финаев В.И., Павленко Е.Н. Методы искусственного интеллекта в задачах организации водно-химического режима тепловых электростанций

Конспект лекций. - Челябинск: ЮУрГУ, кафедра систем управления, 2004. -85 с. В пособии рассмотрены теоретические и практические вопросы построения различных систем с элементами искусственного интеллекта; приведены логические модели и фреймы для представления знаний, примеры построения систем искусственного интеллекта; рассмотрены вопросы распознавания образов, приведены алгоритмы обработки изображений в системах технического зрения и моделях вос...

Учебное пособие. СПб: СПбГУ ИТМО, 2005. 99с В пособии представлены методические материалы по курсу «Оптические технологии искусственного интеллекта». Кратко изложены сведения из области искусственного интеллекта, обсуждаются вопросы применения оптических технологий для реализации интеллектуальной обработки. Рекомендовано УМО по образованию в области приборостроения и оптотехники в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений,...

СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. - 71 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...

Учеб. пособие: в 2-х. В части 1 настоящего пособия рассматриваются основные понятия искусственного интеллекта, прикладных систем искусственного интеллекта, методы представления и обработки знаний, вопросы построения экспертных систем, общие сведения о методах приобретения знаний и инструментарии для создания экспертных систем, дано краткое описание возможностей и особенностей инструментального ПО ESWin для создания экспертных систем. Учебное посо...

Учебное пособие. - М.: РГУ нефти и газа им.И.М.Губкина, 1998. Пособие предназначено для студентов кафедры АСУ, специализирующихся в области искусственного интеллекта (220205). В работе рассматриваются основные направления развития систем искусственного интеллекта, модели представления знаний. Более подробно описывается представление знаний на основе логики предикатов и декларативный язык Пролог. Анализируются примеры использования и перспективы...

Введение в искусственный интеллект: некоторые понятия искусственного интеллекта, основные направления исследований в области искусственного интеллекта. Методы эвристического программирования: направления эвристического программирования, эвристический поиск в пространстве состояний, эвристический поиск в пространстве задач, игровая модель эвристического поиска. Модели представления знаний: логическое представление знаний, представление знаний сема...

15 лекций: Определение интеллекта; цели искусственного интеллекта; теория объектов; объекты третьего порядка; построение искусственного интеллекта; нейронные сети; технологии нейронного управления; нейроконтроллеры; параллельные схемы управления; примеры нейронного управления; архитектура системы нечётких ассоциативных правил.

Ведение в системы искусственного интеллекта. Архитектура систем искусственного интеллекта. База знаний и данных. Машина вывода. Извлечение знаний и обучение. Обучение системы. Интерфейс с пользователем. Организация работы. Инструментальные средства создания систем искусственного интеллекта. База знаний. Методы извлечения знаний. Формальное описание понятий предметной области (ПО). Методы классификации. СОБЫТИЯ И ПРОЦЕССЫ. Системы продукций: струк...

Учебное пособие - Тамбов: Изд-во ГОУ ВПО ТГТУ, 2010. – 80 с. Рассматриваются общие сведения по структуре и составу экспертных систем, различные методы принятия решения в экспертных системах. Приводятся описание языка Пролог, примеры использования методов искусственного интеллекта в подсистемах САПР. Предназначено для студентов 5 курса дневного отделения специальности 230104 «Системы автоматизированного проектирования» и магистрантов направления...

Учебное пособие/ П.В. Сараев.– Липецк: ЛГТУ, 2007.– 64 с. В учебном пособии представлены структуры и алгоритмы применения нейронных сетей в задачах искусственного интеллекта. Основное внимание уделено нейронным сетям прямого распространения. Рассмотрены самоорганизующиеся карты Кохонена и их использование в задачах кластеризации объектов. Приведено описание нейронных сетей с обратными связями на примере сетей Хопфилда и их применение в задачах р...