Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 505902)
Консорциум Контекстум Информационная технология сбора цифрового контента
"Уважаемые СТУДЕНТЫ и СОТРУДНИКИ ВУЗов, использующие нашу ЭБС. Рекомендуем использовать новую версию сайта."

Интеллектуальные системы (385,00 руб.)

0   0
Первый авторЯсницкий Л. Н.
ИздательствоМ.: Лаборатория знаний
Страниц224
ID443261
АннотацияВ учебнике приведена история становления научной области «искусственный интеллект». Освещены основные направления ее развития и сферы применения, выполнено сопоставление трех основных стратегических подходов к созданию интеллектуальных систем: технологии экспертных систем, технологии нейронных сетей и технологии эволюционного моделирования. Изложены теоретические основы и даны примеры разработки интеллектуальных систем, а также примеры их применения для интеллектуального анализа данных в промышленности, экономике, бизнесе, психологии, социологии и других областях. Книга является исчерпывающим руководством по освоению технологий создания интеллектуальных нейросетевых систем и их применению для решения широкого круга проблем, встречающихся во многих областях деятельности современного человека.
Кем рекомендованоУМО по классическому университетскому образованию в качестве учебника для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению ВПО 010300 «Фундаментальная информатика и информационные технологии»
Кому рекомендованоДля студентов высших учебных заведений технического профиля.
ISBN978-5-00101-417-1
УДК004.8
ББК32.813я73
Ясницкий, Л.Н. Интеллектуальные системы [Электронный ресурс] : учебник / Л.Н. Ясницкий .— эл. изд. — М. : Лаборатория знаний, 2016 .— 224 с. : ил. — (Учебник для высшей школы) .— Деривативное эл. изд. на основе печ. аналога (М.: Лаборатория знаний, 2016); Электрон. текстовые дан. (1 файл pdf : 224 с.); Систем. требования: Adobe Reader XI; экран 10" .— ISBN 978-5-00101-417-1 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/443261

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Ясницкий ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ Электронное издание Рекомендовано УМО по классическому университетскому образованию в качестве учебника для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению ВПО 010300 «Фундаментальная информатика и информационные технологии» Москва Лаборатория знаний 2016 УДК 004.8 ББК 32.813я73 Я82 С е р и я о с н о в а н а в 2009 г. Р е ц е н з е н т ы: зав. кафедрой информационных технологий Пермского государственного национального исследовательского университета, д-р физ.-мат. наук, проф. <...> ISBN 978-5-00101-417-1 В учебнике приведена история становления научной области «искусственный интеллект». <...> Сигмоидная активационная функция и обобщенное дельтаправило . <...> Многослойный персептрон и алгоритм его обучения . <...> Алгоритм интеллектуального анализа данных методом нейросетевого математического моделирования. <...> Нейросетевые технологии и методы регрессионного анализа 194 9.4. <...> Нейросетевые технологии и метод математического моделирования . <...> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220 ПРЕДИСЛОВИЕ В последнее время руководители системы высшего профессионального образования уделяют внимание изучению методов создания интеллектуальных систем, включая в учебные программы вузов дисциплины под названиями: • «Интеллектуальные информационные системы»; • «Системы искусственного интеллекта»; • «Нейронные сети»; • «Интеллектуальные системы»; • «Интеллектуальные системы и технологии»; • «Интеллектуальные технологии»; • «Основы искусственного интеллекта»; • «Прикладные методы искусственного интеллекта»; • «Интеллектуальный анализ данных». <...> В ходе разработки и исследований нейросетевой системы диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы методами искусственного интеллекта выявлены новые медицинские знания, в результате чего, после обсуждений с авторитетными врачами-экспертами, сделан вывод3) о необходимости корректировки существующей практики профилактики и лечения <...>
Интеллектуальные_системы_учебник_—_Эл._изд..pdf
УДК 004.8 ББК 32.813я73 Я82 С е р и я о с н о в а н а в 2009 г. Р е ц е н з е н т ы: зав. кафедрой информационных технологий Пермского государственного национального исследовательского университета, д-р физ.-мат. наук, проф. Е. К. Хеннер; зав. кафедрой прикладной математики и информатики Пермского государственного национального исследовательского университета, д-р физ.-мат. наук, проф. С. В. Русаков; профессор кафедры математического моделирования систем и процессов Пермского национального исследовательского политехнического университета, д-р техн. наук, проф. В. Ю. Столбов. Ясницкий Л. Н. Я82 Интеллектуальные системы [Электронный ресурс] : учебник / Л. Н. Ясницкий.—Эл. изд.—Электрон. текстовые дан. (1 файл pdf : 224 с.).—М. : Лаборатория знаний, 2016.—(Учебник для высшей школы).—Систем. требования: Adobe Reader XI ; экран 10". ISBN 978-5-00101-417-1 В учебнике приведена история становления научной области «искусственный интеллект». Освещены основные направления ее развития и сферы применения; выполнено сопоставление трех основных стратегических подходов к созданию интеллектуальных систем: технологии экспертных систем, технологии нейронных сетей и технологии эволюционного моделирования. Изложены теоретические основы и даны примеры разработки интеллектуальных систем, а также примеры их применения для интеллектуального анализа данных в промышленности, экономике, бизнесе, психологии, социологии и других областях. Книга является исчерпывающим руководством по освоению технологий создания интеллектуальных нейросетевых систем и их применению для решения широкого круга проблем, встречающихся во многих областях деятельности современного человека. Для студентов высших учебных заведений технического профиля. УДК 004.8 ББК 32.813я73 Деривативное электронное издание на основе печатного аналога: Интеллектуальные системы : учебник / Л. Н. Ясницкий.—М. : Лаборатория знаний, 2016.—221 с. : ил.—(Учебник для высшей школы).— ISBN 978-5-906828-73-6. В оформлении обложки использован фрагмент иллюстрации Герда Альтмана с сайта pixabay.com В соответствии со ст. 1299 и 1301 ГК РФ при устранении ограничений, установленных техническими средствами защиты авторских прав, правообладатель вправе требовать от нарушителя возмещения убытков или выплаты компенсации ISBN 978-5-00101-417-1 ○ Лаборатория знаний, 2016 c
Стр.3
ОГЛАВЛЕНИЕ Предисловие. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Благодарности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 9 Глава 1. Прошлое и настоящее искусственного интеллекта и интеллектуальных систем . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.1. Исторический очерк . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.2. Основные стратегии . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.3. Лидирующая научная отрасль . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.4. Основные сферы применения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 Контрольные вопросы и задания. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Глава 2.Модели представления знаний . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.1. Данные и знания . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.2. Продукционная модель . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.3. Фреймовая модель . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.4. Сетевая модель . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.5. Логическая модель . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.6. Синаптическая модель . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 Контрольные вопросы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 Глава 3. Экспертные системы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.1. Предметные области . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.2. Структура и режимы работы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.3. Этапы и технология разработки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3.4. Программный инструментарий . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 3.5. Инженерия знаний . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 Контрольные вопросы и задания. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 Глава 4. Понятие о классической нейронной сети . . . . . . . . . . . . . . . 42 4.1.Мозг и компьютер. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 4.2.Математический нейрон Мак-Каллока—Питтса . . . . . . . . . . . . 44 Контрольные вопросы и задания к § 4.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 4.3. Персептрон Розенблатта и его обучение. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 Контрольные вопросы и задания к § 4.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4.4. Распознавание букв . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 Контрольные вопросы и задания к § 4.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 4.5. Сигмоидная активационная функция и обобщенное дельтаправило . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 Контрольные вопросы и задания к § 4.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 4.6. Ограниченность однослойного персептрона . . . . . . . . . . . . . . . . 63 Контрольные вопросы и задания к § 4.6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 4.7. Персептрон со скрытым слоем нейронов . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 Контрольные вопросы и задания к § 4.7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 4.8.Многослойный персептрон и алгоритм его обучения . . . . . . 69 Контрольные вопросы и задания к § 4.8 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
Стр.4
4 Глава 5. Возможности и сферы применения нейронных сетей . . . 76 5.1. Возможности интеллектуального анализа данных . . . . . . . . . . 76 5.2. Диагностика заболеваний человека . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 Контрольные вопросы и задания к § 5.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 5.3. Диагностика технических устройств . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 Контрольные вопросы и задания к § 5.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 5.4. Диагностика экономического состояния предприятий . . . . . . 88 5.5. Управление кибернетическим объектом. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 5.6. Прогнозирование политических событий . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 Контрольные вопросы и задания к § 5.6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.7. Выявление способности человека к бизнесу . . . . . . . . . . . . . . . 98 5.8. Выявление способности человека к научной деятельности . 101 5.9. Свойства нейронных сетей, унаследованные от мозга . . . . . . 106 Контрольные вопросы и задания к § 5.9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 5.10. Круг задач, решаемых при помощи нейронных сетей. . . . . . 110 Контрольные вопросы и задания к § 5.10 . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 Глава 6. Оптимальное проектирование и обучение нейронных сетей . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 6.1. Теоремы существования. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 6.2.Методы проектирования нейронных сетей. . . . . . . . . . . . . . . . . 115 Контрольные вопросы и задания к § 6.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 6.3.Методы обучения нейронных сетей . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 6.4. Генетические алгоритмы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 6.5. Дополнительные рекомендации по проектированию и обучению персептронов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 6.6. Алгоритм интеллектуального анализа данных методом нейросетевого математического моделирования. . . . . . . . . . . . . . . . 141 Этап 1. Постановка задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 Этап 2. Формирование примеров . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 Этап 3. Первоначальное проектирование сети. . . . . . . . . . . . . . 143 Этап 4. Обучение сети . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 Этап 5. Проверка и оптимизация сети. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 Этап 6. Исследование предметной области—интеллектуальный анализ данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 Контрольные вопросы и задания к § 6.6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 Глава 7. Неклассические нейронные сети . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 7.1. Сеть каскадной корреляции Фальмана—Либьера . . . . . . . . . . . 150 7.2. Радиально-базисные сети. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 7.3. Рекуррентные сети на базе персептрона . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 7.4. Рекуррентная сеть Хопфилда . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 7.5. Самообучающиеся и гибридные сети . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 7.6. Интеллектуальный нейрон Вальцева . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169 Контрольные вопросы и задания . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 Глава 8. Компьютерное творчество . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174 8.1. Философские аспекты творчества . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174 8.2. Творчество в музыкальной сфере. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177 8.3. Творчество в поэзии . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 8.4. Творчество в науке . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 Контрольные вопросы и задания . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 О г л ав л е н и е
Стр.5
О г л ав л е н и е 5 Глава 9. Настоящее и будущее искусственного интеллекта и интеллектуальных систем . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190 9.1. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы. . . . 190 9.2. Нейронные сети и экспертные системы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191 9.3. Нейросетевые технологии и методы регрессионного анализа 194 9.4. Нейросетевые технологии и метод математического моделирования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197 9.5. Философские проблемы искусственного интеллекта. . . . . . . . 200 9.6. Прогнозы на будущее. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202 Контрольные вопросы и задания . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207 Список литературы. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209 Приложение. Отзывы рецензентов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217 Рецензия 1 на книгу Л. Н. Ясницкого «Интеллектуальные системы» . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217 Рецензия 2 на книгу Л. Н. Ясницкого «Интеллектуальные системы» . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220
Стр.6

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически