Статические и динамические экспертные системы
Роль экспертных систем в исследованиях по искусственному интеллекту. Сопоставление инструментальных средств с типами проблемных сред. Состояние работ в области естественно-языковых систем, нейронных сетей. Использование семантических сетей и фреймов.
Подобные документы
Характеристика мультиагентных систем на примере конкретной робототехнической системы. Анализ основных логических вычислений рассмотренной мультиагентной системы, которые выполняются при помощи нейронных сетей. Изучение задачи исследования местности.
статья, добавлен 29.07.2018Обзор информационных систем различных классов, используемых для проектирования и поддержки инженерных сетей. Исследование критериев практической пригодности систем и их совместная оценка. Информационная поддержка экспертных оценок и принятия решений.
статья, добавлен 27.02.2017Основные понятия, особенности и история развития экспертных систем, их классификация и структура. Преимущества и недостатки экспертных систем перед человеком-экспертом. Примеры экспертных систем (MOLGEN, STRIPS), их сравнение и практическое применение.
курсовая работа, добавлен 11.10.2012Основные направления, в которых на данный момент происходит активное развитие нейронных технологий и их практическое применение. Конкретные примеры использования нейронных сетей. Возможности и перспективы развития подобных систем на современном этапе.
статья, добавлен 28.03.2022Основные направления, в которых на данный момент происходит активное развитие нейронных технологий и их практическое применение. Конкретные примеры использования нейронных сетей; возможности и перспективы развития подобных систем на современном этапе.
статья, добавлен 10.04.2023Классификация искусственных нейронных сетей по различным признакам. Структура простейшей и гексагональной однослойной регулярной сети. Определение направлений связи между нейронами. Предобработка данных, основные технологии. Оптимизация нейронных сетей.
лекция, добавлен 26.09.2017Определение экспертных систем, достоинство, назначение, области применения. Законы теории вероятностей. Использование Байесовых сетей. Пример построения простейшей байесовской сети. Представление сети Байеса в программе Netica. Расчет в байесовской сети.
курсовая работа, добавлен 14.07.2012Особенности, характеристики и типы задач экспертных систем. Структура и режимы использования ЭС. Приобретение знаний и решение задач как режимы работы экспертных систем. Организация знаний в ЭС. Отличия языков программирования экспертных систем.
лекция, добавлен 23.07.2015Теоретические основы нейронных сетей: применение, топология, обучения. Полезные свойства систем содержащих нейронные сети. Содержательная сущность поддержки принятия решений. Оценка возможностей нейронных сетей в системе поддержки принятия решений.
курсовая работа, добавлен 22.05.2018Различные типы знаний и их представления в существующих информационных системах. Понятие и назначение скриптов, фреймов и семантических сетей (графов). Способы использования знаний и доступ к ним. Метазнание стратегий и объектов окружающего мира.
курсовая работа, добавлен 24.05.2015Повышение эффективности процесса построения экспертных систем путем разработки информационной технологии. Использование развивающейся системы представления знаний на базе модели искусственных нейронных сетей, системы распределенного сетевого ввода данных.
автореферат, добавлен 01.09.2018Понятие искусственных нейронных сетей. Модель и архитектура технического нейрона. Обучение нейронных сетей. Основные функциональные возможности программ моделирования нейронных сетей. Однослойный и многослойный персептроны. Принцип работы сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 19.11.2015Изучение нейросетевых технологий с помощью симулятора нейронных сетей. Обзор существующих симуляторов нейронных сетей и оценка пригодности их использования в учебном процессе. Авторская разработка учебного нейросимулятора для использования его в ВУЗе.
статья, добавлен 26.04.2019Получение гибридной системы посредством применения технологий экспертных систем и искусственных нейронных сетей. Описание базы данных экспертной системы экологической безопасности гидросферы, создаваемой на основе предыдущих протестированных баз данных.
статья, добавлен 30.04.2018- 40. Разработка методов и алгоритмов оценки надежности сетей телекоммуникации на основе нейронных сетей
Рассмотрение существующих методов для оценки надежности. Оценка надежности сети на основе нейронных сетей. Архитектура нейронной сети Кохонена. Реализация алгоритма и программы оценки надежности телекоммуникационных сетей с помощью нейронных сетей.
диссертация, добавлен 24.05.2018 Разработка прогнозирующих систем: понятие прогноза и цели его использования, методы прогнозирования, модели временных последовательностей. Модели нейронных сетей: Маккалоха, Розенблата, Хопфилда. Нейронные сети и алгоритм обратного распространения.
курсовая работа, добавлен 30.11.2009Анализ применения нейронных сетей для моделирования социальных или биологических систем с помощью программного пакета моделирования. Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей. Формулы для обучения методом наискорейшего спуска.
презентация, добавлен 03.12.2013Моделирование поведения живых существ в процессе исследований в области искусственного интеллекта. Особенности искусственного нейрона и структура нейронных сетей. Осуществление диагностики с помощью использования пакета Statistica Neural Networks.
статья, добавлен 29.01.2016Сущность и предназначение исследований по искусственному интеллекту. Теорема поиска в пространстве состояний, эвристика и комбинаторный взрыв. Разработки компьютерного интеллекта, понимающего человеческий язык. Программное создание экспертных систем.
лекция, добавлен 26.08.2010Термины, используемые для описания многих видов абстрактных данных в информатике и в теории искусственного интеллекта. Понятие ассоциативных сетей, анализ их адекватности. Механизм представления знаний - системы фреймов. Сравнение сетей и фреймов.
реферат, добавлен 31.05.2012Анализ принципов обучения нейронных сетей, их классификация. Описание алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей: правило Хебба и Кохонена, дельта-правило, обратного распространения ошибки, стохастические алгоритмы, машины Больцмана и Коши.
лекция, добавлен 21.09.2017Понятие кредита, его структура и функции. Основные принципы кредитования, их характеристика. Определение экспертных систем, достоинство и назначение. Сущность Байесовых сетей, их порядок использование. Представление сети Байеса в программе Netica.
курсовая работа, добавлен 14.12.2012Экспертные системы как системы искусственного интеллекта, предназначенные для решения задач в определенных проблемных областях, на основе заложенных в них знаний специалистов-экспертов. Три основные разновидности исполнения, внутренняя структура и роль.
реферат, добавлен 26.04.2022Свойства биологического нейрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Обучение с учителем. Виды нейронных сетей и их свойства и преимущество. Разработка системы тестирования. Выбор программных средств для разработки. Структура базы данных и системы.
дипломная работа, добавлен 07.08.2018- 50. Нейрокомпьютеры
Понятие и принцип работы нейронных сетей. Типы нейронов и их функциональные особенности: биологические и искусственные. Базовые архитектуры нейронных сетей, их структура и элементы. Этапы программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений.
контрольная работа, добавлен 14.10.2013