| | Сделать стартовой | Добавить в избранное | | |  
Меню
Опрос на сайте
Архив новостей
Май 2024 (1)
Апрель 2024 (1107)
Март 2024 (1423)
Февраль 2024 (1339)
Январь 2024 (1276)
Декабрь 2023 (1442)
Реклама
Вы вошли как Гость. Добро пожаловать к нам на сайт!
Вход на сайт
Логин:
Регистрация
Пароль:
Напомнить
Закрыть окно



Метки и теги
Календарь
«    Май 2024    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
 

Ю.П. Зайченко - Нечеткие модели и методы в интеллектуальных системах

 (голосов: 0)
| rogas86 / | 19 сентября | 17:54
Ю.П. Зайченко - Нечеткие модели и методы в интеллектуальных системах


Книга посвящена одному из направлений в области искусственного интеллекта системам с нечёткой логикой и нечётким нейронным сетям и их применению в различных практических задачах. Описан сравнительно новый метод индуктивного моделирования. Рассмотрены многочисленные примеры применения НМГУА в задачах прогнозирования в макроэкономике и финансовой сфере, системы логического вывода с различными алгоритмами нечёткого вывода и нечёткие нейронные сети (ННС). Приводятся результаты их применения в задачах прогнозирования в макроэкономике и на фондовых рынках, дан сравнительный анализ их эффективности. Описана система нечёткой логики для задач классификации NEFClss, a также её новая модернизация.
Рассмотрено применение ННС NEFClass в актуальной практической задаче распознавания объектов электрооптических изображений в условиях помех. Рассмотрены задачи кластерного анализа в условиях неопределённости и описаны современные методы нечёткой кластеризации - k-средних и Густавссона - Кесселя, приводятся результаты их применения в задачах автоматической классификации в экономике.
Описана актуальная задача анализа инвестиционного портфеля в условиях неопределённости. Изложен современный нечётко - множественный подход для оптимизации инвестиционного портфеля - описаны примеры применения этого подхода для построения оптимального портфеля в условиях неполноты и неопределённости и проведен сравнительный анализ полученных решений с использованием как классического метода Марковитца, так и нечётко - множественной модели.
Книга ориентирована в первую очередь на студентов и преподавателей направлений "компьютерные науки" и "компьютерная инженерия", и может служить учебным пособием по курсу "Системы искусственного интеллекта". Она будет полезна также лицам, занимающимся разработкой, исследованием и применением интеллектуальных систем принятия решений, а также всем тем, кто интересуется современными направлениями в области искусственного интеллекта и его многочисленных приложений в задачах прогнозирования, распознавания образов, классификации и кластер - анализа.

Название: Нечеткие модели и методы в интеллектуальных системах
Автор: Зайченко Ю.П.
Жанр: Учебное пособие
Издательство: Слово
Год: 2008
Страниц: 344
Язык: Русский
Формат: pdf
Размер: 26,59 Mb

Download/Скачать : Ю.П. Зайченко - Нечеткие модели и методы в интеллектуальных системах

Для просмотра скрытого текста необходимо зарегистрироваться или войти на сайт.
Метки:
Похожие новости: {related-news}
Просмотров: 92
Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии в данной новости. Вы можете войти или зарегистрироваться на сайте.