Название: Искусственный интеллект и распознавание образов Автор: Арзамасцев А.А., Зенкова Н.А. Издательство: Тамбов: Издательский дом ТГУ им. Г. Р. Державина Год: 2010 Формат: pdf/djvu Страниц: 196 Размер: 12 mb Язык: русский
Пособие написано на основе лекционного и лабораторного курсов, которые.один из авторов ведет в Институте математики, физики и информатики ТГУ имени Г. Р. Державина. Оно предназначено для студентов, обучающихся по специальностям «Прикладная математика и информатика» и «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем», но может быть также использовано для самостоятельной подготовки студентами других специальностей.
Предисловие Благодарности Введение Литература для самостоятельного изучения Часть 1. Искусственный интеллект (ИИ) - повторение алгоритмов Природы? 1.1. Основные понятия и определения 1.2. Сферы применения систем ИИ и краткий исторический очерк 1.3. Что привело к разработке ИНС? 1.4. Мозг человека - прототип ИНС 1.5. Формальный аппарат искусственных нейронных сетей (ИНС) 1.6. Обучение ИНС 1.7. Существующие структуры ИНС 1.8. Свойства ИНС 1.9. Проблема представимости в ИНС 1.10. Выбор структуры ИНС Литература к части 1 Часть 2. Примеры систем искусственного интеллекта, разработанные на кафедре компьютерного и математического моделирования 2.1. Использование аппарата ИНС в психологии 2.1.1. ИНС-моделирование психологических тестов 2.1.2. Методика идентификации трудноформализуемых понятий 2.1.3. Идентификация уровня готовности абитуриентов к обучению в вузе 2.1.4. Идентификация уровней готовности студентов к трудовой деятельности 2.1.5. Другие идеи 2.2. Прогнозирование временных рядов на основе ИНС-моделей и практические применения 2.2.1. Теоретические основы 2.2.2. Программный комплекс и вычислительные эксперименты 2.3. Системы распознавания речи 2.3.1. Существующие подходы 2.3.2. Подход к построению систем распознавания речи на основе математической модели органа слуха 2.4. Информационная технология построения экспертной системы (ЭС) с интеллектуальным ядром на основе искусственных нейронных сетей 2.4.1. Области применения экспертных систем и основные достижения 2.4.2. Структура и принципы функционирования традиционных экспертных систем 2.4.3. Технология разработки и условия применения экспертных систем 2.4.4. Инструментальных средства для реализации экспертных систем и их типы 2.4.5. Экспертные системы с веб-интерфейсом 2.4.6. Сравнение современных способов представления знаний и механизмов принятия решений в экспертных системах 2.4.7. Реализация технологии разработки ЭС 2.5. Использование методов математического моделирования и искусственного интеллекта для оценки деятельности научных работников Литература к части 2 Часть 3. Лабораторные работы 3.1. Лабораторная работа 1. Знакомство с программой моделирования искусственных нейронных сетей NNC (Neural Network Constructor) 3.2. Лабораторная работа 2. Восстановление внутренней структуры объекта аддитивного типа по обучающей выборке с помощью ИНС-модели 3.3. Лабораторная работа 3. Восстановление внутренней структуры объекта мультипликативного типа по обучающей выборке с помощью ИНС-модели 3.4. Лабораторная работа 4. Построение ИНС-модели и прогнозирование временного ряда (случай одного наблюдаемого базового фактора) 3.5. Лабораторная работа 5. Построение ИНС-модели и прогнозирование временного ряда (случай наблюдаемых базового и нескольких независимых факторов) 3.6. Лабораторная работа 6. Распознавание текстовой информации, представленной в виде изображения Литература к части
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.