Представление знаний в информационных системах, Громов Ю.Ю., Иванова О.Г., Серегин М.Ю., Дидрих В.Е., 2012

Представление знаний в информационных системах, Громов Ю.Ю., Иванова О.Г., Серегин М.Ю., Дидрих В.Е., 2012.

   Рассмотрены основные понятия и определения теории нечетких множеств, нечеткие отношения, нечеткая и лингвистическая переменные, нечеткие высказывания и нечеткие модели систем, алгоритм нечеткого вывода на основе нечеткой продукционной модели с адаптацией операций над нечеткими множествами и другие вопросы.
Предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальностям 090105 комплексное обеспечение информационной безопасности автоматизированных систем», 090303 «Информационная безопасность автоматизированных систем», 230201 «Информационные системы и технологии», 230104 «Системы автоматизированного проектирования» направлений подготовки 230200 «Информационные системы», 230400 «Информационные системы и технологии», 220100 «Системный анализ и управление», 230100 «Информатика и вычислительная техника» и СПО -230105 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем».




ОСОБЕННОСТИ НЕЧЕТКИХ РЕЛЯЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ.
В нечетких реляционных моделях входные нечеткие переменные отображаются на выходные нечеткие переменные с помощью нечетких отношений, определяемых, например, реляционными матрицами. Эти модели позволяют предварительно зафиксировать лингвистические термы входных и выходных нечетких переменных и затем настроить нечеткие отображения, реализуемые моделями, посредством изменения элементов нечетких отношений [23].

Нечеткие реляционные модели получили распространение в задачах кластеризации и классификации [38], идентификации и управления нелинейными динамическими объектами и системами [39], а также в ряде других задач, требующих решения систем нечетких уравнений [40].

Оглавление.
ВВЕДЕНИЕ.
1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ.
1.1. Расстояние между нечеткими множествами, индексы нечеткости.
1.2. Оценка нечеткости через энтропию.
1.3. Принцип обобщения.
Вопросы для самопроверки.
2. НЕЧЕТКИЕ ОТНОШЕНИЯ.
2.1. Определение нечеткого отношения.
2.1.1. Носитель нечеткого отношения.
2.2. Операции над нечеткими отношениями.
2.3. Условные нечеткие подмножества.
2.4. Нечеткие подмножества, последовательно обусловливающие друг друга.
Вопросы для самопроверки.
3. НЕЧЕТКАЯ И ЛИНГВИСТИЧЕСКАЯ ПЕРЕМЕННЫЕ.
3.1. Понятие нечеткой и лингвистической переменных.
3.2. Нечеткие числа.
3.3. Операции над нечеткими числами.
3.4. Нечеткие числа (L-R)-типа.
Вопросы для самопроверки.
4. НЕЧЕТКИЕ ВЫСКАЗЫВАНИЯ И НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ СИСТЕМ.
4.1. Высказывания на множестве значений фиксированной лингвистической переменной.
4.2. Правила преобразований нечетких высказываний.
4.3. Способы определения нечеткой импликации.
4.4. Логико-лингвистическое описание систем, нечеткие модели.
4.5. Модель управления паровым котлом.
4.6. Полнота и непротиворечивость правил управления.
Вопросы для самопроверки.
5. АЛГОРИТМ НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ПРОДУКЦИОННОЙ МОДЕЛИ С АДАПТАЦИЕЙ ОПЕРАЦИЙ НАД НЕЧЕТКИМИ МНОЖЕСТВАМИ.
Вопросы для самопроверки.
6. НЕЧЕТКИЕ РЕЛЯЦИОННЫЕ МОДЕЛИ.
6.1. Особенности нечетких реляционных моделей.
6.2. Реляционное представление нечеткого вывода с использованием отдельных правил.
6.3. Реляционное представление нечеткого вывода с использованием базы правил.
6.4. Подобие нечетких реляционных и продукционных моделей.
Вопросы для самопроверки.
7. ПОНЯТИЕ СИСТЕМЫ. КЛАССИФИКАЦИЯ И ХАРАКТЕРИСТИКА СИСТЕМ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ.
7.1. Понятие и определения системы.
7.2. Классификация систем.
Вопросы для самопроверки.
8. КЛАССИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМ.
Вопросы для самопроверки.
9. ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИЯ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ.
9.1. Области применения нечеткого моделирования.
9.2. Классификация нечетких моделей.
9.3. Интеграция нечетких и нейронных сетей.
Вопросы для самопроверки.
10. НЕЧЕТКИЕ ПРОДУКЦИОННЫЕ МОДЕЛИ.
10.1. Компоненты нечетких продукционных моделей.
10.2. Способы нечеткого вывода.
10.3. Создание базы нечетких продукционных правил.
10.4. Введение нечеткости.
10.5. Агрегирование степени истинности предпосылок правил.
10.6. Активизация заключений правил.
10.7. Аккумулирование активизированных заключений правил.
10.8. Приведение к четкости.
10.9. Параметрическая оптимизация конечной базы нечетких правил.
Вопросы для самопроверки.
11. ТРАДИЦИОННЫЕ СПОСОБЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ЗНАНИЙ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ.
11.1. Отличия знаний от данных.
11.2. Типичные модели представления знаний.
11.3. Традиционные способы обработки знаний.
11.4. Примеры разработки интеллектуальных систем с применением типичных моделей представления знаний.
Вопросы для самопроверки.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Представление знаний в информационных системах, Громов Ю.Ю., Иванова О.Г., Серегин М.Ю., Дидрих В.Е., 2012 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать файл № 1 - pdf
Скачать файл № 2 - djvu
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу


Скачать - djvu - Яндекс.Диск.

Скачать - pdf - Яндекс.Диск.




Хештеги: #учебник по информатике :: #информатика :: #компьютеры :: #Громов :: #Иванова :: #Серегин :: #Дидрих