- Артикул:00-01031886
- Автор: Бураков М. В.
- ISBN: 978-5-392-31611-3
- Обложка: Мягкий переплет
- Издательство: Проспект (все книги издательства)
- Город: Москва
- Страниц: 432
- Формат: 60х90/16
- Год: 2020
- Вес: 542 г
- Серия: Учебное пособие для ВУЗов (все книги серии)
Развернуть ▼
Рассматриваются основные понятия, методы и алгоритмы систем искусственного интеллекта. Приведены теоретические основы экспертных систем, нечеткой логики, искусственных нейронных сетей и метаэвристических алгоритмов. Изложение теоретического материала подкреплено большим количеством примеров компьютерного моделирования.
Для бакалавров и магистров, обучающихся по направлению 27.00.00 «Управление в технических системах», а также других направлений, связанных с разработкой информационно-управляющих систем.
Оглавление
Введение
1. Предмет и методы искусственного интеллекта
1.1. Понятие искусственного интеллекта
1.2. Экспертные системы
1.3. Нечеткие системы
1.4. Искусственные нейронные сети
1.5. Метаэвристические алгоритмы
2. Механизмы работы экспертных систем
2.1. Представление знаний
2.2. Логика предикатов 1-го порядка
2.3. Принципы логического программирования
2.4. Использование теории вероятностей для учета неопределенности при логическом выводе
2.5. Эвристический подход к учету неопределенности
2.6. Извлечение знаний и динамические экспертные системы
3. Нечеткие системы
3.1. Нечеткие множества
3.2. Нечеткая логика
3.3. Нечеткие регуляторы
4. Искусственные нейронные сети
4.1. Базовые понятия
4.2. Нейронные сети прямого распространения
4.3. Динамические нейронные сети
5. Метаэвристические алгоритмы
5.1. Глобальная оптимизация и метаэвристические алгоритмы
5.2. Генетический алгоритм
5.3. Генетический алгоритм в MatLab
5.4. Метод роя частиц
5.5. Муравьиная оптимизация
5.6. Другие метаэвристические алгоритмы
Заключение
Библиографический список
Приложение 1
Приложение 2
Приложение 3
Рекомендуем
