004.8Искусственный интеллект. Экспертные системы. Интеллектуальные САПР и АСУП
← назад

Свободный доступ

Ограниченный доступ
Автор: Цуканова Н. И.
Горячая линия – Телеком: М.
Рассмотрены теоретические основы логического программирования. Даны примеры и описание предметной области с помощью логических моделей. Показана связь базовых понятий логики предикатов и основных конструкций языка логического программирования Пролог. Изложены основы логического программирования на примере языка Visual Prolog 7. Рассмотрены структура программы, алгоритм работы интерпретатора, ввод - вывод, приемы и средства организации интерактивных программ, вопросы недетерминированного программирования и управления выполнением программы, различные структуры данных и предикаты работы с ними. Книга содержит многочисленные примеры, а также контрольные вопросы и практические задания. Пособие будет полезно при изучении курса "Функциональное и логическое программирование".
Предпросмотр: Теория и практика логического программирования на языке Visual Prolog 7.pdf (0,4 Мб)
Предпросмотр: Теория и практика логического программирования на языке Visual Prolog 7 (1).pdf (0,7 Мб)
Автор: Неделько В. М.
Изд-во НГТУ
В учебном пособии излагаются основы теории и методов машинного обучения в вероятностной постановке. Под машинным обучением понимается анализ данных, при котором выявляются закономерности или строятся модели, описывающие данные. Дисциплина базируется на методах математической статистики.
Предпросмотр: Основы статистических методов машинного обучения.pdf (0,3 Мб)
Автор: Сырецкий Г. А.
Изд-во НГТУ
Третья часть пособия посвящена краткому изложению основных положений агентной проблематики, на которых возможно построение и моделирование систем разнообразного назначения: свойств и принципов построения и моделирования агентов и мультиагентных систем различных классов, инструментальных средств агентных вычислений, а также базовых принципов организации и функционирования объектов роевого интеллекта и искусственных иммунных систем, в том числе базирующихся на агентах.
Предпросмотр: Моделирование систем. Часть 3.pdf (0,2 Мб)
Автор: Цильковский И. А.
Изд-во НГТУ
Приведен системный подход к определению типа и шкал переменных, произведена классификация методов по целям решаемых задач и типам используемых переменных. Рассмотрены различные подходы к решению задачи распознавания образов и классификации наблюдений. Среди них представлены как классические (дискриминантный анализ, логистическая регрессия, кластерный анализ), так и относящиеся к области Data Mining исследования данных (деревья решений и нейронные сети). Кроме того, изложены важные в практических приложениях методы факторного анализа, которые могут использоваться как для снижения размерности, так и для структуризации множества исходных переменных. Рассмотрены возможности прогнозирования для различных типов зависимой переменной с использованием целого спектра методов. Проведен их сравнительный анализ, рассмотрены особенности, указаны способы верификации качества полученных результатов.
Предпросмотр: Методы анализа знаний и данных .pdf (0,3 Мб)