Искусственный интеллект
Информатика и вычислительная техника
degree
  • формат doc
  • размер 197.52 КБ
  • добавлен 24 августа 2009 г.
Дипломная работа - Технология извлечения знаний из нейронных сетей: апробация, проектирование по, Использование в психолингвистике
Введение.
Цель работы.
Основные задачи исследования.
Основные результаты работы, Полученные лично автором.
Апробация работы.
Публикации.
Проблема извлечения знаний и обзор методов извлечения знаний.
Знание и приобретение знаний.
"Знание".
Приобретение знаний.
Методы извлечения и приобретения знаний.
Приобретение знаний, обучение и обобщение по примерам в теории классических экспертных систем.
Трудности при разработке экспертных систем.
Методы извлечения знаний из таблиц данных.
Технология извлечения знаний из таблиц данных.
Таблица эмпирических данных.
статистические методы извлечения знаний из таблицы данных.
Методы идентификации систем.
Другие методы обработки данных.
Требования к технологии извлечения знаний.
Нейронные сети.
Коннекционизм.
Элементы нейронных сетей.
Основные архитектуры нейронных сетей.
Обучение нейронных сетей как минимизация функции ошибки.
Упрощение нейронной сети.
Что такое упрощение нейронной сети и зачем оно нужно.
Задача извлечения знаний из нейронной сети.
Методы упрощения нейронных сетей.
Контрастирование синапсов нейросети.
Контрастирование нейронов нейросети.
Контрастирование входных сигналов нейросети.
Бинаризация синапсов.
Упрощение нелинейных преобразователей нейронов.
Дополнительные модификации алгоритмов контрастирования.
Методы модификации структуры обученной сети.
Требования к процессу упрощения сети для извлечения знаний.
Упрощающие операции над нейронной сетью.
Процедура комплексного упрощения нейронной сети.
Методы извлечения знаний из искусственных нейронных сетей.
Существующие методы извлечения знаний из обученной нейросети.
Методы на основе квантования сигналов сети.
Методы извлечения знаний параллельно с обучением нейросети.
Методы извлечения знаний из обученной нейросети.
Методы извлечения знаний: Требования к методам.
Методология извлечения явных знаний, Использующая технологию комплексного упрощения нейросети.
Приемы повышения вербализуемости нейронной сети.
Добавление синдрома в набор входных симптомов.
Построение иерархии продукционных правил.
Ручное конструирование сети из фрагментов нескольких логически прозрачных сетей.
Нейросетевой анализ структуры индивидуального пространства смыслов.
Семантический дифференциал.
Man-Многообразия.
литература.
публикации автора по теме диплома.
приложение.
Плакаты для защиты диплома.
приложение.
Статья: Горбань п. А. Нейросетевой анализ структуры индивидуального пространства смыслов. "Нейрокомпьютеры": Разработка, Применение. 2002, No.
С.
Похожие разделы
Смотрите также

Бессмертный И.А. Искусственный интеллект

  • формат pdf
  • размер 1.41 МБ
  • добавлен 26 марта 2011 г.
Учебное пособие. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. - 132 с. Учебное пособие разработано в рамках дисциплины "Искусственный интеллект", преподаваемой на кафедре вычислительной техники СПбГУ ИТМО, и включает в себя основы программирования на языке Prolog, решение задач методом поиска, вероятностные методы, основы нейронных сетей, а также принципы представления знаний с помощью семантических сетей. Каждый из разделов учебного пособия обеспечен практическими...

Бровкова М.Б. Системы искусственного интеллекта в машиностроении

  • формат pdf
  • размер 5.39 МБ
  • добавлен 01 марта 2009 г.
2004г. 119 стр. Содержит материалы, посвященные интеллектуализации машиностроительного производства, определении параметров качества детали в механообработке на основе нейронных сетей, применении генетических алгоритмов для оптимизации управляющих воздействий.

Васильев В.Н., Павлов А.В. Оптические технологии искусственного интеллекта: Учебное пособие. Изд.2-е. в 2-х т. Том 1. Основы оптических информационных технологий и теории искусственных нейронных сетей

  • формат pdf
  • размер 1.05 МБ
  • добавлен 04 декабря 2010 г.
СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. - 81 с. В пособии представлены методические материалы по курсу "Оптические технологии искусственного интеллекта". Кратко изложены базовые сведения из области искусственного интеллекта, теории искусственных нейронных сетей, теории нечетких множеств, парадигмы когнитивной системы. Обсуждаются вопросы применения оптических технологий для реализации ряда моделей искусственных нейронных сетей, нечетких логик и когнитивных систем...

Васильев В.Н., Павлов А.В. Оптические технологии искусственного интеллекта: Учебное пособие. Изд.2-е. в 2-х т. Том 2. Когнитивные системы и оптические логические процессоры

  • формат pdf
  • размер 1.34 МБ
  • добавлен 04 декабря 2010 г.
СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. - 71 с. В пособии представлены методические материалы по курсу "Оптические технологии искусственного интеллекта". Кратко изложены базовые сведения из области искусственного интеллекта, теории искусственных нейронных сетей, теории нечетких множеств, парадигмы когнитивной системы. Обсуждаются вопросы применения оптических технологий для реализации ряда моделей искусственных нейронных сетей, нечетких логик и когнитивных систем...

Гаврилов А.В. Гибридные интеллектуальные системы

  • формат pdf
  • размер 1.35 МБ
  • добавлен 14 мая 2011 г.
Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003. - 164 с. - ISBN 5-7782-0413-2 В монографии рассматриваются вопросы построения моделей и архитектур гибридных систем искусственного интеллекта, совмещающих в себе разные методы представления и обработки знаний, в том числе логические, эвристические и нейрокибернетические. Предлагаются такие модели и архитектуры, приводятся примеры прикладных гибридных систем искусственного интеллекта, разработанных автором. Некотор...

Казаков П.В., Шкаберин В.А. Основы искусственного интеллекта

  • формат pdf
  • размер 1.51 МБ
  • добавлен 13 мая 2009 г.
Введение в искусственный интеллект: некоторые понятия искусственного интеллекта, основные направления исследований в области искусственного интеллекта. Методы эвристического программирования: направления эвристического программирования, эвристический поиск в пространстве состояний, эвристический поиск в пространстве задач, игровая модель эвристического поиска. Модели представления знаний: логическое представление знаний, представление знаний сема...

Лекции - модели и методы представления знаний в ИС

Статья
  • формат doc
  • размер 592.4 КБ
  • добавлен 27 ноября 2008 г.
Подборка структурирована по модулям Методы извлечения знаний, Методы представления знаний (семантич. сети, фреймы, правила продукции, нечеткая логика), Экспертное оценивание, Структура экспертной системы, Жизненный цикл интеллектуальной системы и модуль Нейрокибернетика

Лекция - Технологии нейронного управления

Статья
  • формат doc
  • размер 50.63 КБ
  • добавлен 03 марта 2011 г.
В терминологии, моделях и функциях, используемых для искусственных нейронных сетей, многое заимствовано из биологических нейронных сетей. В то же время обучение в искусственных нейронных сетях во многом отличается от оответствующих процессов в биологических сетях. Искусственные нейронные сети обучаются на основе упрощённых алгоритмов, адаптирующих синаптические веса. Эти алгоритмы могут классифицироваться на алгоритмы управляемого и неуправляемог...

Осуги С., Саэки Ю. Приобретение знаний. Том 3

  • формат djvu
  • размер 2.68 МБ
  • добавлен 08 апреля 2010 г.
М. Мир, 1990. 304 с, ил. ISBN 5-03-001263-Х Книга является переводом третьего тома 10-томной серии по инженерии знаний ведущих японских специалистов в области искусственного интеллекта. Возможности технологических подходов в психологии Методы и проблемы извлечения знаний Приобретение знаний и обучение в диалоге Обучение при распознавании образов Приобретение знаний, хранящихся в базах данных Теория индуктивных выводов Синтез программ по примерам...

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...