В книге представлен современный подход к интеллектуальным вычислениям. Рассмотрены история развития и перспективы искусственного интеллекта, его приложения в каждодневной жизни человека. Обсуждаются методы представления знаний с использованием приближенных множеств и нечетких множеств типа 1 и типа 2, основные структуры и методы обучения нейронных сетей, эволюционные алгоритмы, методы группирования данных, а также различные нейро-нечеткие структуры. Особым достоинством книги является наличие в ней ряда примеров и иллюстраций описываемых методов, полезных для практического использования представленных алгоритмов. Среди прочего, книга представляет собой обобщение содержания лекций, читавшихся автором магистрантам Ченстоховского политехнического университета и Высшей гуманитарно-экономической школы в Лодзи, а также докторантам Института системных исследований Польской академии наук и может быть использована в качестве учебного пособия. Для широкого круга...
V knige predstavlen sovremennyj podkhod k intellektualnym vychislenijam. Rassmotreny istorija razvitija i perspektivy iskusstvennogo intellekta, ego prilozhenija v kazhdodnevnoj zhizni cheloveka. Obsuzhdajutsja metody predstavlenija znanij s ispolzovaniem priblizhennykh mnozhestv i nechetkikh mnozhestv tipa 1 i tipa 2, osnovnye struktury i metody obuchenija nejronnykh setej, evoljutsionnye algoritmy, metody gruppirovanija dannykh, a takzhe razlichnye nejro-nechetkie struktury. Osobym dostoinstvom knigi javljaetsja nalichie v nej rjada primerov i illjustratsij opisyvaemykh metodov, poleznykh dlja prakticheskogo ispolzovanija predstavlennykh algoritmov. Sredi prochego, kniga predstavljaet soboj obobschenie soderzhanija lektsij, chitavshikhsja avtorom magistrantam Chenstokhovskogo politekhnicheskogo universiteta i Vysshej gumanitarno-ekonomicheskoj shkoly v Lodzi, a takzhe doktorantam Instituta sistemnykh issledovanij Polskoj akademii nauk i mozhet byt ispolzovana v kachestve uchebnogo posobija. Dlja shirokogo kruga...
