Искусственный интеллект
Метод представления знаний при проектировании модели. Требования к качеству восприятия информации, отображаемой на дисплеях. Схема простой многослойной искусственной нейронной сети. Неформальное определение когнитивной карты. Искажения изображения.
Подобные документы
Понятие искусственного интеллекта и направления его развития. Данные и знания. Продукционная, фреймовая и формальные логические модели представления знаний, их возможности, достоинства и недостатки. Семантические сети, специальные языки их реализации.
презентация, добавлен 31.10.2016История создания искусственной нейронной сети. Перцептрон как одна из первых моделей нейросети. Архитектура когнитрона, его иерархическая многослойная организация. Классификация нейронных сетей по характеру обучения, основные сферы их применения.
курсовая работа, добавлен 16.12.2016Основные направления развития систем искусственного интеллекта. Математическая модель, программное и аппаратное воплощение искусственной нейронной сети. Выявление сложных зависимостей между входными и выходными данными и выполнение их обобщения.
статья, добавлен 25.03.2019Искусственная нейронная сеть как метод анализа и распознавания образов. Обработка изображения и создание множества обучающих примеров с ошибками. Обучение нейронных сетей с использованием математического пакета Octave. Отбор и тест оптимальной сети.
лабораторная работа, добавлен 14.12.2019Модели представления знаний как одно из важнейших направлений исследований в области искусственного интеллекта. Информация, с которой имеют дело ЭВМ. Особенности применения моделей представления знаний при создании систем искусственного интеллекта.
статья, добавлен 17.07.2018Процесс формирования параметров изменяемого пользовательского интерфейса. Возможность применения методов нейронных сетей для обработки характеристик и классификации категорий пользовательских интерфейсов; структура искусственной нейронной сети.
статья, добавлен 08.03.2019Опыт и перспективы применения систем искусственного интеллекта для решения задач автоматизированного управления в нефтегазовой отрасли. Модели представления знаний (семантические сети, фреймы). Модель представления знаний на основе логики предикатов.
учебное пособие, добавлен 14.11.2013Решение прямой и обратной задач с помощью многослойной нейронной сети прямой передачи сигнала. Операторы отбора особей в новую популяцию. Нахождение глобального минимума функции одной переменной и двух аргументов с помощью генетических алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 21.02.2019Составление базы данных почасового электропотребления. Адаптация входных данных для обучения искусственной нейронной сети. Выбор алгоритма обучения нейронной сети. Выбор архитектуры нейронной сети. Трудности для прогнозирования электропотребления.
статья, добавлен 27.07.2017Анализ системы искусственного интеллекта. Описание моделей представления знаний как одного из важнейших направлений исследований в области искусственного интеллекта. Продукционная, фреймовая и логическая модели, семантические сети; экспертные системы.
реферат, добавлен 04.05.2014Структура искусственной нейронной сети и принципы ее работы. Нейросетевая классификация. Создание программы, которая используя технологии нейронных сетей, сможет распознавать рукописные буквы. Центрирование изображения. Пример работы с приложениями.
статья, добавлен 30.05.2013Рассмотрение задачи фильтрации спама и наиболее распространенных подходов к ее решению в сравнении с методами искусственного интеллекта. Развитие средств защиты от спама. Решение задачи защиты от спама на основе списка адресов, сигнатур, теоремы Байеса.
статья, добавлен 19.05.2018На базе информации о векторе состояния нелинейной модели и его производной формирование статической нейронной сети, аппроксимирующей правую часть уравнений динамики. Линеаризация сети, в результате которой определение коэффициентов линейной модели судна.
статья, добавлен 28.10.2018Конкретизация понятия "искусственный интеллект". Аспекты представления знаний. Рефлексия как составляющая интеллектуальной деятельности. Проблема искусственного интеллекта. Способность пополнения имеющихся знаний. Использование символического языка.
реферат, добавлен 07.05.2012Разработка Розенблаттом математической и компьютерной модели восприятия информации мозгом на основе двухслойной обучающейся нейронной сети. Алгоритм параллельной распределённой обработки данных в середине 1980 годов. Основы нейросетевых технологий.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018Этапы исторического развития искусственного интеллекта. Разработки Советского Союза и России в области механизации умственной деятельности. Проблемы представления знаний в программной среде. Различные подходы к построению интеллектуальных систем.
реферат, добавлен 03.12.2015Решение задач классификации бинарных входных векторов с использованием искусственной нейронной сети Хэмминга. Расчет матрицы весовых коэффициентов нейронов первого слоя. Сигналы нейронной сети Хэмминга, получаемые на протяжении полного цикла расчета.
статья, добавлен 12.06.2018Понятие искусственных нейронных сетей, способы обработки информации человеческим мозгом. Разработка концепции гомеостатической искусственной нейронной сети на основе представлений о гомеостатических механизмах обработки информации в естественных системах.
статья, добавлен 30.05.2017Сущность и структура простой рефлекторной нейронной сети, ее главные консонанты и функциональные особенности. Биологическая изменчивость и закономерности обучения. Классификация и формы данных сетей, типы используемой информации, применяемые модели.
контрольная работа, добавлен 27.11.2014Требования, предъявляемые к криптографической защите информации. Шифры простой замены: полибианский квадрат, система Цезаря, таблицы Трисемуса, биграммный шифр Плейфейра. Использование комбинации шифров простой и сложной замены для телефонной сети.
курсовая работа, добавлен 16.08.2010Основные направления исследований в области искусственного интеллекта. Искусственный интеллект, как научное направление. Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод. Генерация и распознавание речи. Обработка визуальной информации.
реферат, добавлен 14.06.2016Обзор принципов организации и функционирования биологических нейронных сетей. Расширенная модель искусственного нейрона. Обучение нейронной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки. Определение входного сигнала нейрона. Карты признаков Кохонена.
курсовая работа, добавлен 04.12.2012Разработка математической модели потенциала конкурентоспособности кафедры на основе искусственной нейронной сети и ее адаптация к различным траекториям и уровням управления. Определение рейтинга объекта социальной системы на примере кафедры вуза.
автореферат, добавлен 13.08.2018Искусственный интеллект как новая информационная революция. Некоторые сведения о мозге. Основы теории нейроподобных сетей. Схема строения нейрона как элементарного звена. Нейроподобный элемент, который используется при моделировании нейронных сетей.
контрольная работа, добавлен 21.10.2017Особенности систем искусственного интеллекта и его совершенствование. Аспекты представления знаний. Кибернетика и сознание, появление перцептрона. Искусственный интеллект и естественный язык. Проблема обработки естественного языка, распознавание речи.
реферат, добавлен 18.10.2010