ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение.
Глоссарий.
Глава I. Современное состояние исследований в области интеллектуальных систем и основные тенденции развития
1.1. Классификация интеллектуальных систем
1.2. Виды неопределенности задач принятия решений.
1.3. Подходы к принятию решений.
1.4. Методы принятия решений
1.5. Коллективные методы принятия решений.
1.6. Построение функций принадлежности
1.7. Основные положения и классификация нейронных сетей
1.8. Классификация методов обучения.
1.9. Тенденции развития исследований и разработок в области интеллектуальных систем и основные выводы
Глава 2. Моделирование задачи анализа предметной области с использованием лингвистического подхода, теории нечетких множеств и нейронных сетей.
2.1. Структурная и математическая модель предметной области.,
2.2. Комплексный подход к решению задачи анализа.
2.2.1. Предобработка
2.2.2. Исходные данные в виде нечетких высказываний.
2.2.3. Метод деффазификации нечетких данных.
2.2.4. Методика нормировки и центрирования входного вектора
2.2.5. Модель искусственной нейронной сети
2.2.6. Методы обучения искусственной нейронной сети.
2.2.7. Интерпретация результатов.
2.3. Основные выводы и результаты.
Глава 3. Экспертные системы как инструмент автоматизации задач анализа из различных предметных областей
3.1. Архитектура и функционирование экспертной системы
3.2. Компонента взаимодействия с пользователем
3.3. Компонента приобретения знаний.
3.4. База знаний
3.5. Механизм логическою вывода.
3.6. Компонента объяснения выводов
3.7. Основные выводы и результаты.
Глава 4. Практические приложения экспертной системы анализа.
4.1. Общие принципы работы экспертной системы.
4.2. Экспертная система ЭКО
4.2. Экспертная система Композиционный материал
4.3. Экспертная система Объект.
4.4. Основные выводы и результаты
Заключение.
Список использованных источников
- Киев+380960830922