Интеллектуальные информационные системы


1. РАЗВИТИЕ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА


1.1. Развитие искусственного интеллекта за рубежом


1.2. Развитие искусственного интеллекта в России


1.3. Особенности интеллектуальных информационных систем


1.4. Классификация интеллектуальных информационных систем


2. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ


2.1. Строение биологического нейрона


2.2. Структура и свойства искусственного нейрона


2.3. Классификация нейронных сетей


2.4. Персептроны


A


2.5. Алгоритмы обучения нейронных сетей с учителем


2.6. Нейронные сети: обучение без учителя


2.7. Сети встречного распространения


Введение в сети встречного распространения


Структура сети


Нормальное функционирование


Обучение слоя Кохонена


Обучение слоя Гроссберга


Сеть встречного распространения полностью


Обсуждение


2.8. Рекуррентные нейронные сети: нейронные сети Хопфилда и Хэмминга


Нейронная сеть Хопфилда


Нейронная сеть Хэмминга


2.9. Нейронные сети с радиальными базисными функциями


3. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ СГЛАЖИВАНИЯ, ФИЛЬТРАЦИИ И ПРОГНОЗА С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ


3.1. Постановка и решение задачи нерекуррентного линейного оценивания


3.2. Синтез алгоритмов нейросетевого оценивания


3.3. Пример оценивания экспоненциально-коррелированного процесса


Заключение к разделу 3


4.



НЕЧЕТКИЕ СИСТЕМЫ


4.1. Нечеткие множества


Основные характеристики нечетких множеств


Примеры нечетких множеств


4.2. Операции над нечеткими множествами


Логические операции


Наглядное представление операций над нечеткими множествами


Алгебраические операции над нечеткими множествами


Расстояние между нечеткими множествами


4.3. Нечеткая и лингвистическая переменные


Нечеткие числа


Операции над нечеткими числами


Нечеткие числа (L-R)-типа


4.4. Нечеткие отношения


Носитель нечеткого отношения


Операции над нечеткими отношениями


4.5. Нечеткие высказывания и нечеткие модели систем


Нечеткие высказывания


Правила преобразований нечетких высказываний


Правило преобразования высказываний импликативной формы


Нечеткие модели систем


4.6. Нечеткий логический вывод


Методы приведения к четкости


Основные типы функций принадлежности


5. СИНТЕЗ НЕЧЕТКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ


5.1. Основные понятия и определения нечетких нейронных сетей


5.2. Алгоритмы обучения и использования нечетких нейронных сетей


5.3. Генерация нечетких правил


6. ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ


6.1. Естественный отбор в природе


6.2. Понятие генетического алгоритма


6.3. Обучение нечетких нейронных сетей на основе генетических алгоритмов


6.4. Особенности генетических алгоритмов