Использование нечеткой математики при моделировании систем искусственного интеллекта
Отличительные черты нечеткого подхода к моделированию систем управления и распознавания. Развитие интеллектуальных систем обработки и представления знаний. Логический вывод в интеллектуальных системах. Мониторинг образовательного процесса вуза.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Предмет | Кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | О.А. Мелихова |
| Дата добавления | 18.01.2018 |
| Размер файла | 51,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Инструментальные средства проектирования интеллектуальных систем. Анализ традиционных языков программирования и представления знаний. Использование интегрированной инструментальной среды G2 для создания интеллектуальных систем реального времени.
контрольная работа [548,3 K], добавлен 18.05.2019Понятие искусственного интеллекта и интеллектуальной системы. Этапы развития интеллектуальных систем. Модели представления знаний, процедурный (алгоритмический) и декларативный способы их формализации. Построение концептуальной модели предметной области.
презентация [80,5 K], добавлен 29.10.2013Понятия в области метрологии. Представление знаний в интеллектуальных системах. Методы описания нечетких знаний в интеллектуальных системах. Классификация интеллектуальных систем, их структурная организация. Нечеткие системы автоматического управления.
курсовая работа [768,2 K], добавлен 16.02.2015Искусственный интеллект – научное направление, связанное с машинным моделированием человеческих интеллектуальных функций. Черты искусственного интеллекта Развитие искусственного интеллекта, перспективные направления в его исследовании и моделировании.
реферат [70,7 K], добавлен 18.11.2010Начальное представление систем нечеткого вывода: логический вывод, база знаний. Алгоритм Мамдани в системах нечеткого вывода: принцип работы, формирование базы правил и входных переменных, агрегирование подусловий, активизация подзаключений и заключений.
курсовая работа [757,3 K], добавлен 24.06.2011Эволюция систем искусственного интеллекта. Направления развития систем искусственного интеллекта. Представление знаний - основная проблема систем искусственного интеллекта. Что такое функция принадлежности и где она используется?
реферат [49,0 K], добавлен 19.05.2006Признаки и отличительные черты интеллектуальных информационных систем, их классификация и использование при разработке экономических и управленческих решений. Определение, назначение и области применения экспертных систем. Использование нейронных сетей.
курс лекций [1,7 M], добавлен 27.04.2009Информация, как сырье и как товар: абсолютная, относительная и аналитическая информация. Автоматизированные системы распознавания образов. Система искусственного интеллекта. Признаки и этапы жизненного цикла интеллектуальных информационных систем.
шпаргалка [60,4 K], добавлен 10.06.2009Понятие искусственного интеллекта как свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Экспертные системы в области медицины. Различные подходы к построению систем искусственного интеллекта. Создание нейронных сетей.
презентация [3,0 M], добавлен 28.05.2015Характеристика сущности искусственного интеллекта. Проблема создания искусственного интеллекта. Базовые положения, методики и подходы построения систем ИИ (логический, структурный, эволюционный, имитационный). Проблемы создания и реализация систем ИИ.
реферат [43,1 K], добавлен 19.07.2010
