Искусственный интеллект
Информатика и вычислительная техника
  • формат doc, ppt
  • размер 1.95 МБ
  • добавлен 04 апреля 2010 г.
Буховец А.Г. Математическое моделирование структур многомерных данных в классификационных задачах
Дисс. на соиск. уч. степени докт. техн. наук по спец. 05.13.18 "Математическое моделирование,
численные методы и комплексы программ". - Воронеж, 2006. -260 с.
Содержание
Введение
Методологические аспекты классификационной задачи Общие принципы построения классифиаций
Методологические аспекты классификационной задачи
Математическая формализация основных предположений классификационной задачи
Описания алгоритмов кластерного анализа
Итеративный алгоритм классификации «Форэль
Иерархические агломеративные алгоритмы
Алгоритм выделения локальных максимумов функции принадлежности
Градиентная процедура модального алгоритма кластерного анализа
Оценка классификационных результатов и их интерпретация
Сравнительный анализ алгоритмов классификации
Теоретическое сравнение классификационных алгоритмов
Тестирование работы классификационных алгоритмов
2.1.3 Комплексное использование алгоритмов классификации в задачах типологии
2.2 Определение числа классов путём имитационного моделирования
Системный анализ в задачах классификации
Основные принципы системного подхода в задачах классификации
Механизмы формирования ципфового распределения
Проверка выполнения ципфового распределения на разбиении совокупности объектов
Проблема неоднородности признакового пространства
Логическое обоснование формальной постановки
классификационной задачи в условиях неоднородности признакового пространства
Задача классификации как задача о собственных
значениях
О выборе формы потенциала в задаче классификации
Представление оценки плотности в задачах классификации
Фрактальный подход и моделирование структур многомерных данных в классификационных задачах
Сопоставление структурных особенностей исследуемых данных
Понятие фрактальной размерности
Моделирование фрактальных структур многомерных данных
Нахождение фрактальной размерности многомерных данных
Применения классификационных моделей при решении практических задач
Кластерный анализ и регрессионные модели с фиктивными
переменными в задачах моделирования урожайности
Применение системного подхода в задачах
классификации
Математическая модель механизма функционирования теневой экономической деятельности
Классификационная модель сортообразцов озимой пшеницы
Заключение
Список использованной литературы
Похожие разделы
Смотрите также

Бочарников В.П. Fuzzy-технологии. Математические основы

  • формат djvu
  • размер 4.72 МБ
  • добавлен 27 сентября 2011 г.
СПб., Наука РАН. 2001. - 328с. Рассматривается подход к анализу нечётких данных на основе понятий нечёткой меры, как обобщения вероятностной меры, и нечёткого интегрального исчисления. Ставятся задачи идентификации, моделирования и оптимизации нечётких процессов. Описываются разработанные с участием автора программные продукты для анализа нечётких данных, приводятся примеры использования в экономических задачах. Для специалистов по интеллектуаль...

Зайченко Ю.П. Основи проектування інтелектаульних систем. Навчальний посібник. 2004

  • формат djvu
  • размер 5 МБ
  • добавлен 05 января 2011 г.
В посібнику розглянуто актуальні напрямки робіт в області інтелектуальних систем. Розглянуто задачі і методи навчання та самонавчання в інтелектуальних системах. Велику увагу приділено важливому напрямку в області ІС- штучним нейронним мережам. Розглянуто та проаналізовано методи навчання нейромереж: генетичний, градієнтні методи, метод спряжених градієнтів та інші. Крім класичних нейромереж в посібнику розглянуто новий перспективний клас нейроме...

Косяков Ю.Б. Мой мозг. Строение, принципы работы, моделирование

  • формат djvu
  • размер 1.92 МБ
  • добавлен 08 января 2012 г.
Научное издание. Серия "Системы и проблемы управления". - М.: СИНТЕГ, 2001, 164 с Настоящая книга представляет собой краткое, но достаточно полное изложение основных принципов работы мозга человека и животных. В основе книги лежит теория функционально независимых структур - своего рода "таблица Менделеева" для наук о мозге. Впервые работа мозга наглядно показана как совокупность процессов, происходящих в конкретных структурах, что позволяет отв...

Лекции по системам искуственного интеллекта

Статья
  • формат doc
  • размер 1.56 МБ
  • добавлен 19 апреля 2007 г.
Базовые понятия ИИ. Цель преподавания дисциплины. Терминология. Философские аспекты проблемы систем ИИ (возможность существования, безопасность, полезность). История развития систем ИИ. Архитектура и основные составные части систем ИИ. Различные подходы к построению систем ИИ. Вспомогательные системы нижнего уровня (распознавание образов зрительных и звуковых, идентификация, моделирование, жесткое программирование) и их место в системах ИИ. Систе...

Рубан А.И. Методы анализа данных. Практикум

Практикум
  • формат pdf
  • размер 528.93 КБ
  • добавлен 31 января 2012 г.
Учебное пособие по циклу расчетно-графических работ. - Красноярск: СФУ, 2007. - 59с. Учебное пособие содержит описание ряда расчетно-графических работ позволяющих студентам реализовать несколько современных методов анализа данных в виде программных стендов и тем самым получить реальный практический опыт в анализе данных и закрепить полученные на лекциях теоретические сведения. Теоретический материал сопровождается примерами. Предназначено для ст...

Сараев П.В. Нейросетевые методы искусственного интеллекта

  • формат pdf
  • размер 477.58 КБ
  • добавлен 07 ноября 2011 г.
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...

Сотник С.Л. Конспект лекций по курсу Основы проектирования систем искусственного интеллекта

  • формат pdf
  • размер 950.12 КБ
  • добавлен 18 января 2011 г.
М. 1997-1998. Содержание Базовые понятия ИИ Цель преподавания дисциплины Терминология Философские аспекты проблемы систем ИИ (возможность существования, безопасность, полезность). История развития систем ИИ Архитектура и основные составные части Систем ИИ Различные подходы к построению систем ИИ Вспомогательные системы нижнего уровня (распознавание Образов зрительных и звуковых, идентификация, моделирование, Жесткое программирование) и их ме...

Феоктистова Н. (ред.) Число и мысль. Сборник. Выпуск 1

  • формат djvu
  • размер 2.76 МБ
  • добавлен 30 сентября 2011 г.
-М.: Знание, 1977. 176 с. Сборник содержит материалы, в научно-популярной форме (но на достаточно серьёзном уровне) рассказывающие о процессе математизации знаний, о применении математических методов в науках и о некоторых вопросах математического моделирования. Краткое содержание: Дородницын А.А., академик Математика и описательные науки; Карпова Н.И. Математизация знаний: проблемы и следствия; Иваницкий Г.Р., д.ф.-м.н., Куниский А.С., к.т.н. В...

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

  • формат pdf
  • размер 3.55 МБ
  • добавлен 17 августа 2011 г.
Монография. - Таганрог, ТРТУ, 2004. - 148 с. В книге рассмотрены задачи организации и искусственного интеллекта в задачах организации водно-химического режима тепловых электростанций. Монография посвящена разработке моделей систем принятия решений для проектирования автоматизированной системы управления ВХР при нечетком задании параметров и критериев ВХР.

Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект

  • формат pdf, htm
  • размер 40.08 МБ
  • добавлен 03 июня 2009 г.
Учеб. пособие для ВУЗов. – М.: Изд. центр «Академия», 2005. –176 с. Изложены два основных подхода, применяемые при создании систем искусственного интеллекта: технология экспертных систем и нейросетевые технологии. Освещены вопросы их практического использования при решении задач распознавания образов, прогнозирования, диагностики, оптимизации и т. д. Рассмотрены проблемы применения интеллектуальных систем в экономике бизнесе, финансах, машиност...