Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

Книги фонда НБ СГЮА - результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Найдено в других БД:

Диссертации (1)

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Поисковый запрос: (<.>K=когнитивистика<.>)

Общее количество найденных документов : 1

6
Р90

    Рутковский, Лешек.
    Методы и технологии искусственного интеллекта [Текст] / Л. Рутковский ; пер. с польск. И. Д. Рудинского. - М. : Горячая линия - Телеком, 2010. - 520 с. : ил. - ISBN 978-5-9912-0105-6 : 672.98 р.
    Содержание:
Предисловие . - С .5
Предисловие к российскому изданию . - С .8
1. ВВЕДЕНИЕ . - С .10
2. ИЗБРАННЫЕ ЗАДАЧИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА . - С .15
2.1. Введение . - С .15
2.2. История искусственного интеллекта . - С .16
2.3. Экспертные системы . - С .18
2.4. Роботика . - С .19
2.5. Преобразование речи и естественного языка . - С .22
2.6. Эвристики и поисковые стратегии . - С .24
2.7. Когнитивистика . - С .26
2.8. Интеллект муравьев . - С .27
2.9. Искусственная жизнь . - С .29
2.10. Боты . - С .31
2.11. Перспективы развития искусственного интеллекта . - С .32
2.12. Примечания . - С .34
3. МЕТОДЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРИБЛИЖЕННЫХ МНОЖЕСТВ . - С .35
3.1. Введение . - С .35
3.2. Основные понятия . - С .37
3.3. Аппроксимация множества . - С .45
3.4. Аппроксимация семейства множеств . - С .54
3.5. Анализ таблиц решений . - С .57
3.6. Использование программы LERS . - С .65
3.7. Примечания . - С .72
4. МЕТОДЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ ТИПА 1 . - С .73
4.1. Введение . - С .73
4.2. Основные понятия и определения теории нечетких множеств . - С .73
4.3. Операции на нечетких множествах . - С .87
4.4. Принцип обобщения . - С .95
4.5. Нечеткие числа . - С .99
4.6. Треугольные нормы и отрицания . - С .108
4.7. Нечеткие отношения и их свойства . - С .120
4.8. Нечеткий вывод . - С .126
4.9. Системы нечеткого вывода . - С .136
4.10. Применение нечетких множеств . - С .148
4.11. Примечания . - С .170
5. МЕТОДЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ ТИПА 2 . - С .171
5.1. Введение . - С .171
5.2. Основные определения . - С .172
5.3. След неопределенности . - С .175
5.4. Выделенные нечеткие множества . - С .178
5.5. Основные операции на нечетких множествах типа 2 . - С .180
5.6. Нечеткие отношения типа 2 . - С .185
5.7. Понижение типа . - С .188
5.8. Системы нечеткого вывода типа 2 . - С .193
5.9. Примечания . - С .201
6. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И АЛГОРИТМЫ ИХ ОБУЧЕНИЯ . - С .202
6.1. Введение . - С .202
6.2. Нейрон и его модели . - С .203
6.3. Однонаправленные многослойные сети . - С .223
6.4. Рекуррентные сети . - С .247
6.5. Сети с самоорганизацией и конкуренцией . - С .254
6.6. Сети типа ART . - С .264
6.7. Радиальные сети . - С .269
6.8. Вероятностные нейронные сети . - С .275
6.9. Примечания . - С .278
7. ЭВОЛЮЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ . - С .279
7.1. Введение . - С .279
7.2. Задачи оптимизации и эволюционные алгоритмы . - С .280
7.3. Виды алгоритмов, относимых к эволюционным . - С .281
7.4. Особые технологии в эволюционных алгоритмах . - С .326
7.5. Применение эволюционных алгоритмов для проектирования нейронных сетей . - С .339
7.6. Эволюционные алгоритмы и нечеткие системы . - С .348
7.7. Примечания . - С .359
8. МЕТОДЫ ГРУППИРОВАНИЯ ДАННЫХ . - С .363
8.1. Введение . - С .363
8.2. Четкие и нечеткие декомпозиции . - С .365
8.3. Меры удаленности . - С .368
8.4. Алгоритм НСМ . - С .371
8.5. Алгоритм FCM . - С .372
8.6. Алгоритм РСМ . - С .374
8.7. Алгоритм Густафсона-Кесселя . - С .375
8.8. Алгоритм FMLE . - С .377
8.9. Критерии качества группирования . - С .379
8.10. Иллюстрация функционирования алгоритмов группирования данных . - С .380
8.11. Примечания . - С .382
9. НЕЙРО-НЕЧЕТКИЕ СИСТЕМЫ ТИПА МАМДАНИ, ТАКАГИ-СУГЕНО И ЛОГИЧЕСКОГО ТИПА . - С .383
9.1. Введение . - С .383
9.2. Описание тестовых задач . - С .384
9.3. Нейро-нечеткие системы типа Мамдани . - С .387
9.4. Нейро-нечеткие системы логического типа . - С .404
9.5. Нейро-нечеткие системы типа Такаги-Сугено . - С .424
9.6. Алгоритмы обучения нейро-нечетких систем . - С .431
9.7. Оценивание функционирования нейро-нечетких систем . - С .449
9.8. Примечания . - С .460
10. ЭЛАСТИЧНЫЕ НЕЙРО-НЕЧЕТКИЕ СИСТЕМЫ . - С .461
10.1. Введение . - С .461
10.2. Мягкие треугольные нормы . - С .461
10.3. Параметризованные треугольные нормы . - С .464
10.4. Триггерные треугольные нормы . - С .469
10.5. Эластичные системы . - С .474
10.6. Алгоритмы обучения . - С .477
10.7. Решение тестовых задач . - С .492
10.8. Примечания . - С .502
Литература . - С .503
Предметный указатель . - С .515

УДК

681.322

ББК 30.17
Рубрики: Техника--Вычислительная техника
Кл.слова (ненормированные):
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Аннотация: В книге представлен современный подход к интеллектуальным вычислениям. Рассмотрены история развития и перспективы искусственного интеллекта, его приложения в каждодневной жизни человека. Обсуждаются методы представления знаний с использованием приближенных множеств и нечетких множеств типа 1 и типа 2, основные структуры и методы обучения нейронных сетей, эволюционные алгоритмы, методы группирования данных, а также различные нейро-нечеткие структуры. Особым достоинством книги является наличие в ней ряда примеров и иллюстраций описываемых методов, полезных для практического использования представленных алгоритмов. Среди прочего, книга представляет собой обобщение содержания лекций, читавшихся автором магистрантам Ченстоховского политехнического университета и Высшей гуманитарно-экономической школы в Лодзи, а также докторантам Института системных исследований Польской академии наук и может быть использована в качестве учебного пособия. Для широкого круга специалистов в области математики, физики, информатики, электроники, телекоммуникаций, экономики, управления и смежных областей знаний. Будет полезна студентам и аспирантам.

Держатели документа:
НБ СГЮА

Доп.точки доступа:
Рудинский, И. Д. \пер.\
Экземпляры всего: 30
ч/з1 (1), ч/з6 (1), н/а (1), уч/а (27)
Свободны: ч/з1 (1), ч/з6 (1), н/а (1), уч/а (27)
Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)