Зарегистрироваться
Восстановить пароль
FAQ по входу

Лекции по системам искусственного интеллекта

  • Добавлен пользователем , дата добавления неизвестна
  • Отредактирован
Лекции по системам искусственного интеллекта
Искусственный интеллект. Слабоформализованные задачи. Сложная система. Свойства естественного интеллекта. Моторика. Мышление. История развития, исследования в области ИИ. Направления исследований в области ИИ. Нечеткая логика. Математические основы НЛ. Виды функций принадлежности. Выбор функции принадлежности.
Основные свойства нечетких множеств.
Определение операции фаззификации.
Определение понятия лингвистическая переменная.
Операции с нечеткими множествами
Ряд полезных операций.
Нечеткие отношения.
Нечеткие алгоритмы.
Методы нечеткого логического вывода.
Методы дефаззификации.
Области применения нечетких систем.
Методология проектирования экспертных систем.
Обобщенная структура основных этапов разработки прототипов ЭС.
Идентификация.
Концептуализация.
Формализация.
Программирование.
Основные положения теории нейронных сетей.
Некоторые сведения о мозге.
Модель искусственного нейрона.
Определение искусственной нейронной сети.
Модели НС.
Однослойный персептрон Розенблата.
Многослойный персептрон.
Понятие обучения.
Процедура обучения.
Алгоритм обратного распространения ошибки.
Классы задач, решаемых нейросетями.
Классификация нейронных сетей.
С точки зрения топологии.
По типам структур нейронов.
По видам сигналов, которыми оперируют нейронные сети.
По методу обучения.
Типовые структуры и решаемые задачи.
Сети Кохонэна.
Обучение «без учителя».
Алгоритм кластеризации.
Обучение сети Кохонэна.
Традиционный способ.
Метод выпуклой комбинации.
Модифицированные алгоритмы.
Алгоритм обучения Хобба (без учителя).
Самоорганизующиеся карты на основе сети Кохонэна.
Self-organizing maps (SOM).
Построение карт.
Основные этапы нейросетевого анализа.
Генетические алгоритмы.
Сущность естественного отбора в природе.
Механизм генетического наследования.
Основные понятия генетических алгоритмов.
Отличие генетических алгоритмов от традиционных методов оптимизации.
Сквозной пример.
Гибридные интеллектуальные системы.
Нечеткие нейронные сети.
  • Чтобы скачать этот файл зарегистрируйтесь и/или войдите на сайт используя форму сверху.
  • Регистрация