Информационные технологии, ИИ / ТГУ 2025

Пособие содержит основные сведения по вопросу надежности информационных систем. Изложены основные понятия и определения теории надежности. Рассмотрены случаи анализа статистических данных, аналитического определения характеристик надежности, последовательного соединения элементов в систему, постоянного резервирования, невосстанавливаемых систем и систем с восстановлением. Приведены примеры расчета надежности систем. Пособие содержит набор индивидуальных заданий и лабораторных работ.

Монография посвящена вопросам прогнозирования электрических нагрузок ЭЭС с использованием аппарата искусственных нейронных сетей. Предложена математическая нейросетевая модель прогнозирования ожидаемых объемов потребления электроэнергии потребителем, отличающаяся возможностью работы с аддитивным потребителем активной и реактивной электроэнергии. Предложена нейросетевая система прогнозирования активной и реактивной электроэнергии.

Автор книги «Наиболее эффективное использование C++» предлагает 35 новых способов улучшения ваших программ. Основываясь на своем многолетнем опыте, С. Мейерс объясняет, как писать наиболее эффективные программы: надежные, совместимые, переносимые и пригодные для повторного использования, то есть программы, безупречные во всех отношениях. Настоящая книга описывает приемы, которые позволяют значительно повысить производительность программ, выбрав оптимальное соотношение затрат времени/памяти на различные операции. Здесь вы найдете примеры обработки исключений и анализ их влияния на структуру и поведение классов и функций C++, а также варианты практического применения новых возможностей языка, таких как тип bool, ключевые слова mutable и explicit, пространства имен, шаблоны функций членов, стандартная библиотека шаблонов и многое другое.

Приведены краткие теоретические сведения, примеры с подробными объяснениями, задачи для самостоятельного решения. Представлено введение в теорию нейронных сетей. Задачи рассматриваются с позиций нейрокомпьютерной математики к постановке физических задач. Учебное пособие поможет студентам старших курсов овладеть методами нейросетевых технологий, которые широко используются при решении задач прикладного характера.

В учебном пособии рассмотрены такие основные разделы теории нечетких множеств, как нечеткие отношения, нечеткие числа, нечеткий логический вывод, а также прикладные разделы, связанные с применением нечеткой математики в анализе данных (нечеткая регрессия, нечеткая кластеризация, нечеткая классификация) и принятии решений (нечеткая оптимизация, многокритериальные методы принятия решений с нечеткими данными, ранжирование нечетких данных, нечеткое моделирование). Каждая глава заканчивается разделом задач для самостоятельного решения. Поэтому данное пособие можно использовать не только как учебник, но и как задачник на семинарских занятиях или для самостоятельной подготовки. Учебное пособие адресовано студентам, обучающимся по образовательным программам, связанным с анализом данных и принятием решений («Прикладная математика и информатика», «Экономика», «Экономика и статистика», «Бизнес-информатика» и др.).

Рассматриваются основные понятия и определения искусственных нейронных сетей, представлен обзор методов обучения нейронных сетей, где наибольшее внимание уделено многослойному персептрону. Показано применение традиционных и нейросетевых методов для прогнозирования электрической нагрузки и оценки потерь мощности в электрических сетях.

Учебное пособие имеет целью ознакомить учащихся с компонентами интеллектуальных систем, а именно искусственные нейронные сети. Предусмотрено рассмотрение принципов построения интеллектуальных информационных систем и их «настройке». Затрагивается вопрос применения инструментальных средств поддержки проектирования и построения нейросетей.

Изложена методика синтеза многослойных нейросетей различной структуры: с полными и неполными последовательными связями, перекрестными и обратными связями, функционирующими в режимах обучения, самообучения, обучения с учителями, обладающими конечной квалификацией. Приведены этапы исследования надежности и диагностики нейронных сетей. Представлены основные постановки задач перспективных исследований в области теории нейронных сетей.