Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем, Назаров А.В., Лоскутов А.И., 2003

Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем, Назаров А.В., Лоскутов А.И., 2003.

В данной книге подробно описано использование нейросетевых и генетических алгоритмов для решения задач прогнозирования и оптимизации сложных систем. Рассмотрено множество различных методов и подходов, даны их анализ, оценка эффективности и особенности применения. Сформулированы задачи прогнозирования (в нейросетевом базисе) и описаны алгоритмы их решения. Отдельно обсуждается вопрос создания экспертных систем. Специальный раздел книги посвящен обзору и развитию известных результатов использования нейроподобных сетей и эволюционных вычислений для решения дискретных оптимизационных задач. Изложение материала построено системно и последовательно. Используется множество поясняющих примеров Причем, все приведенные примеры основаны на опыте авторов, имеют реальное практическое значение и взяты из различных областей производства, машиностроения, нефтяной промышленности, космической отрасли, экономики, социологии. Помимо обзорно-обобщающего материала в книге содержатся сведения, являющиеся научными разработками авторов и публикуемые впервые в мире. Книга предназначена для студентов, инженеров, аналитиков, а также всех, кому интересны вопросы практического применения теории нейронных сетей и генетических алгоритмов.





Предисловие.

Современный этап эксплуатации и обслуживания сложных систем различных сфер жизнедеятельности характеризуется потребностью обеспечить растущие требования к их использованию (управлению технических систем или предсказанию параметров социальной сферы) в условиях существенного ограничения на выделяемые ресурсы. В рамках указанного противоречия на первый план выходит проблема разработки и внедрения ресурсосберегающих технологий в системах эксплуатации и обслуживания. Под сложной системой понимается система, в реальной действительности существования которой проявляется один или несколько видов ее сложности [101]: структурная сложность, сложность функционирования, сложность выбора поведения в многоальтернативных ситуациях и сложность развития, определяемая характеристиками соответствующих эволюционных и скачкообразных процессов.

СОДЕРЖАНИЕ.

ПРЕДИСЛОВИЕ.
ЧАСТЬ I. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ МЕТОДАМИ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ.
ЧАСТЬ II. ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ОПТИМИЗАЦИЯ ЭКСПЛУАТАЦИИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ.
Приложение. Список и описание авторских программных продуктов, доступных с сайта издательства.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем, Назаров А.В., Лоскутов А.И., 2003 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать djvu
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу


Скачать - djvu - Яндекс.Диск.




Хештеги: #Назаров :: #Лоскутов :: #2003 :: #нейросеть :: #алгоритм