Искусственный интеллект. Экспертные системы. Интеллектуальные САПР и АСУП

Рассмотрены вопросы автоматизированного проектирования баз данных информационных систем с учетом требований защиты персональных данных. Обобщены основные научные результаты, полученные в рамках решения поставленной научно-технической проблемы разработки эффективных алгоритмов категорирования персональных данных с применением искусственных нейронных сетей и нечетких систем вывода.

Практикум предназначен для студентов технических вузов направления и специальности «Автоматизация технологических процессов и производств» (в машиностроении), а также может быть полезен специалистам в области моделирования и проектирования современных локальных и распределенных мультиагентных систем и систем автоматизации технологических процессов.

Вторая часть пособия посвящена моделированию интеллектуальных систем, в основе функционирования которых лежат методы составляющих концепции мягких вычислений – фазиматематика и нейроматематика.

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.

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.

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.

Основы нейроинформатики. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)

Автоматические линии и комплексы кузнечно-штамповочного производства. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)

Информационные технологии в промышленном производстве. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)

Основы теории автоматического управления. Гриф. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)

Основы автоматизации конструирования и технологической подготовки при производстве изделий методами статического деформирования. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)