Экспертные системы. Нейронные сети
Основные понятия об естественных и искусственных нейронных сетях и нейронах. Архитектура экспертных систем, их характеристики, функции, средства построения и назначение компонент. Методы поиска решения в пространстве состояний. Нечеткая логика Заде.
Подобные документы
История 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 16.12.2016Методика разработки экспертных систем. Идентификация как этап осмысления задач и требований к ЭС. Анализ проблемной области и методы решения задач на этапе концептуализации. Характеристика этапов формализации, выполнения, тестирования и эксплуатации.
контрольная работа, добавлен 06.02.2010Мягкие вычисления - раздел науки синтетического интеллекта, в которой нечеткая логика, теория вероятностей, нейронные сети синергетически взаимодействуют для подражания процессам рассуждений. Предпосылки создания и развития интеллектуальных систем.
статья, добавлен 22.08.2020Определение экспертных систем, достоинство и назначение. Пример построения простейшей байесовской сети. Происхождение персональных компьютеров. Использование Байесовых сетей и их представление в программе Netica. Области применения экспертных систем.
курсовая работа, добавлен 14.07.2012Сетевые устройства - терминалы, которые соединяют в едином информационном пространстве гаджеты, используемые в повседневной деятельности. Расширенное машинное обучение, глубокие нейронные сети - основа создания автономных интеллектуальных систем.
контрольная работа, добавлен 15.03.2019Интеллектуальная технология антивирусного сканирования Stocona Antivirus. Комплексная защита компьютерных систем от несанкционированного доступа. Система интеллектуального информационного поиска Stocona Search. Сущность и функции экспертных систем.
контрольная работа, добавлен 02.02.2011Разработка 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 30.11.2009Определение, структура и режимы экспертных систем. Классификация экспертных систем по решаемой задаче, по связи с реальным временем, по степени интеграции с другими программами, по типу ЭВМ. Преимущества экспертных систем перед человеком-экспертом.
реферат, добавлен 25.12.2014История создания нейрокомпьютеров, их преимущества, недостатки и практическое применение. Понятие нейронных сетей, их сущность, основные элементы, особенности формирования, виды, функции, задачи и назначение. Проблемы создания искусственного интеллекта.
курсовая работа, добавлен 07.12.2009Особенности применения инновационных инструментов прогнозирования. В качестве основного метода, используемого для прогнозирования, применяются искусственные нейронные сети Хопфилда, представляющие собой нейронные сети на основе радиально-базисных функций.
статья, добавлен 15.12.2021Анализ основных способов представления информации в нейронных сетях. Общая характеристика теории адаптивного резонанса. Знакомство с современными нейросетевыми архитектурами. Рассмотрение особенностей моделей Липпмана-Хемминга, Хехт-Нильсена и Коско.
лекция, добавлен 07.08.2013Понятие и сущность искусственных нейронных сетей. Обучающий алгоритм Видрова-Хоффа. Образование основного стандарта нейроинформатики. Применение кодирования, декодирования и фильтрации. Активация эквивалента однослойной линейной сети, их мощность.
учебное пособие, добавлен 18.01.2014Искусственные нейронные сети в пропорционально-интегрально-дифференциальных регуляторах. Нелинейное отображение множества входных сигналов в выходные. Структура регулятора с блоком автонастройки. Процесс "обучения" нейронной сети, его длительность.
статья, добавлен 17.07.2013Развитие экспертных систем (ЭС) как значительный практический результат в применении методов искусственного интеллекта. ЭС - область внедрения алгоритмов нечеткой логики. Классификация экспертных систем, этапы их разработки и основные сферы применения.
курсовая работа, добавлен 28.01.2015Архитектура искусственных нейронных сетей, особенности их обучения с учителем и без него. Правило коррекции по ошибке. Обучение методом соревнования. Основные принципы генетического алгоритма. Анализ применения нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 23.02.2015Роль 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.
учебное пособие, добавлен 09.04.2015Общая характеристика инструментальных средств для построения экспертных систем. Оболочки экспертных систем. Языки программирования высокого уровня. Особенности использования инструментальных средств. Некоторые максимы разработки экспертных систем.
книга, добавлен 26.08.2010Основы нечеткой логики. Аппарат теории нечетких множеств. Методы построения функций принадлежности нечетких множеств. Операции над нечеткими множествами. Наглядное представление операций над нечеткими множествами. Нечеткая и лингвистическая переменные.
реферат, добавлен 19.06.2010Исследование и разработка методов и программных средств поиска решения на основе аналогий и прецедентов, повышающих эффективность и расширяющих интеллектуальные возможности современных компьютерных систем типа ИСППР РВ. Алгоритм системы поиска решения.
автореферат, добавлен 10.12.2013Основные базовые средства построения систем управления корпоративного уровня. Анализ архитектуры системы, реализация ее функций. Решения, используемые при разработке банковской автоматизированной системы. Межбанковские взаимодействия и коммуникации.
реферат, добавлен 17.11.2014- 71. Архитектура ЭВМ
Основные характеристики ЭВМ, ее возникновение, структура, архитектура, производительность, принципы построения, персональные ЭВМ. Индекс iCOMP, его назначение. Классификация средств электронно-вычислительной техники. Функции программного обеспечения.
реферат, добавлен 25.04.2009 Понятие 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 14.12.2012Функционирование нейронных сетей. Функции активации. Топология элементарного однонаправленного персептрона. Трехслойный персептрон. Процедура построения персептрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Топология элементарной ВР-нейронной сети.
презентация, добавлен 16.10.2013- 74. Применение нейро-нечеткого подхода для повышения надежности оптимальной работы компьютерной сети
Анализ существующих традиционных методов поиска оптимального маршрута при маршрутизации в корпоративных сетях. Прогнозирование выхода из строя жёсткого диска корпоративной сети. Структура сгенерированной системы нечеткого вывода (нейро-нечеткая сеть).
статья, добавлен 30.01.2016 Логика высказываний, имеющая дело с истинностью и ложностью простых утверждений. Множества и операции над ними. Нечеткие множества и лингвистические переменные. Нечеткий логический вывод. Общие свойства графов. Стратегии поиска в пространстве состояний.
курс лекций, добавлен 20.05.2012