Список литературы

1. Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская А.А., Фомина М.В. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. 704 с.

2. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия-Телеком. 2002. 382с.

3. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. М.: Издательский дом "Вильяме", 2006. 1408 с.

4. Бровкова М.Б. Системы искусственного интеллекта в машиностроении. Саратов. Саратовский ГТУ. 2004. 119 с.

5. Пономарев О.С. Нечеткие множества в задачах автоматизированного управления и принятия решения. Харьков. 2005. 232 с.

6. Анисимов Б. В. Распознавание и цифровая обработка изображений. - М: Высшая школа, 1983. - 295с.

7. Горелик А. Л., Скрипкин В. А. Методы распознавания. - М: Высшая школа, 1984. - 208с.

8. Гинзбург В. М. Формирование и обработка изображений в реальном времени. - М.: Радио и связь, 1986. - 232с.

9. Фомин В. Н. Математическая теория обучаемых опознающих систем. - Л.: Ленинградский ун-т, 1976. - 236с.

10. Меламед И. И. Нейронные сети и комбинаторная оптимизация. // Автоматика и телемеханика. - 1994. - №10. - С. 3-40.

11. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. -М.: Мир, 1985. – 376с.

12. Искусственный интеллект. Справочник в 3-х книгах. // Под ред. Поспелова Д. А. - М.: Наука, 1990.

13. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. – М.: Мир, 1976. – 464с.

14. Осовский С. Вычислительные нейронные сети. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344с.

15. Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: Стратегии и методы решения сложных проблем.: - М: Вильямс, 2003 г. 864 с.

16. Рутковскиая Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Радио и связь, 2004 - 383с.

17. Джонс М. Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. – М.: ДМК, 2004 - 311 с.

18. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М.: «Вильямс». 2006. 1104 с.

19. Капля В.И. и др. Системы искусственного интеллекта. Волгоград. «Политехник». 2006. 80 с.

20. Математическая энциклопедия. Том 4. Гл. ред. И.М. Виноградова.- М.: «Советская энциклопедия». 1984. 1216 с.

21. Джексон П. Введение в экспертные системы. М.:«Вильямс».2001. 624с.

22. Гурский Д.А., Турбина Е.С. Вычисления в MathCad 12. СПб.: «Питер», 2006. 544 с.

23. Братко И. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG. М.: «Вильямс». 2004. 640 с.

24. Малпас Дж. Реляционный язык Пролог и его применение. М.: Наука. 1990. 464 с.

Содержание

Введение 3

1. Основные направления исследования СИИ 4

2. Классификация ИС 4

2.1. Системы без обучения 5

2.2. Обучающиеся системы 6

2.3. Самообучающиеся системы 7

3. Средства и уровни понимания СИИ 8

4. Классификация типов поведения 10

5. Модель поступка. Мотивы и реализации 11

6. Машинное творчество, процедуры мышления 13

7. Модель формирования условных рефлексов 14

8. Корреляционная и пеленгационная характеристики изображений 15

9. Распознавание точечных изображений 19

10. Распознавание контурных изображений 20

11. Модель живого нейрона 23

12. Математическая модель нейрона и нейронных сетей 24

13. Алгоритм обучения персептрона 27

14. Топологические свойства однослойных, двухслойных и трехслойных НС. Теорема Минского 28

15. Свойства НС Хопфилда 31

16. Свойства НС Хемминга 34

17. Синхронные параллельные и последовательные НС с дискретными и непрерывными состояниями и временем 35

18. Метод обратного распространения ошибки 36

19. Матричная форма МОРО 38

20. Самообучение НС методом Хебба 39

20. Генетический алгоритм обучения НС 42

21. Сходимость алгоритмов обучения 44

22. Самоорганизующаяся коммуникация в системе с нейросетевым управлением 44

23. Структура микросхем, реализующих НС элементы 46

24. Распознавание образов на основе критерия Байеса 47

25. Распознавание образов с применением минимаксного критерия 49

26. Распознавание образов с применением критерия Неймана - Пирсона 50

27. Процедура последовательных решений в распознавании образов 51

28. Пример определения пороговых значений для вероятностных алгоритмов распознавания 52

29. Фонетическая и просодическая структуры речи. Распознавание речи 53

30. Основные определения исчисления предикатов 56

31. Высказывания. Кванторы и их свойства 56

32. Правила вывода. Унификация 57

33. Выполнимость и удовлетворимость ППФ 58

34. Алгоритм преобразования предикатов в предложения 58

35. Резолюция и резольвента 59

36. Система опровержения на основе резолюций 60

37. Стратегии управления процессом поиска доказательства методом резолюций. Стратегии упрощения при вычислении резолюций 63

38. Извлечение ответа из опровержения, основанного на резолюции. Этапы процесса извлечения ответа 64

39. Теоремы Гёделя, Тарского и Черча о неполноте формальных систем 66

40. Экспертные системы 66

41. Модели представления знаний 68

42. Элементы логики нечетких множеств 70

43. Операции на нечетких множествах 71

44. Нечеткие правила вывода 72

45. Нечеткие нейронные сети 72

46. Идентификация систем обучаемыми интеллектуальными системами 73

48. Нейросетевая обработка динамических процессов 74

49. Программные средства для разработки интеллектуальных систем 75

50. Моделирование процесса обучения нейронной сети 77

Список литературы 84

Учебное издание

Виктор Иванович Капля

Егор Викторович Капля

Владимир Андреевич Носенко

Ирина Сергеевна Мокрецова