Читать онлайн «Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике»
Автор А. В. Свиридов
М. Г. Матвеев, А. С. Свиридов, НА Алейникова
МОДЕЛИ И МЕТОДЫ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА. IE В ЭКОНОМИКЕ
Допущено
Учебно-методическим объединением
по образованию в области прикладной информатики
в качестве учебного пособия
для студентов высших учебных заведений,
обучающихся по специальности
"Прикладная информатика (по областям)"
и другим специальностям
Л
и. Нечаев);
С. Л. Блюмин,
доктор физико-математических наук, профессор
(Липецкий государственный технический университет)
Матвеев М. Г. МЗЗ Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике: учеб. пособие / М. Г. Матвеев, А. С. Свиридов, Н. А. Алейникова. - М. : Финансы и статистика;
ИНФРА-М, 2008. - 448 с: ил. ISBN 978-5-279-03279-2 (Финансы и статистика)
ISBN 978-5-16-003412-6 (ИНФРА-М)
Представлены теоретические основы искусственного интеллекта:
информационные аспекты, сведения о бинарной и нечеткой логике, а также
методы и модели актуальных направлений искусственного интеллекта,
экспертных систем, инженерии знаний, нейронных сетей и генетических алгоритмов. Подробно рассмотрены вопросы практической реализации интеллектуальных
систем. Приведено множество примеров, иллюстрирующих разработку и
применение рассматриваемых методов и моделей. Особое внимание уделено
экономическим задачам. Системы искусственного интеллекта в экономике ... 7
1. 1. Искусственный интеллект в проблеме принятия
решений 7
1.
2. Подходы к созданию систем искусственного
интеллекта 9
Гл а в а 2. Теоретические основы создания
систем искусственного интеллекта 21
2. 1. Информация и ее виды, измерение информации 21
2. 2. Основы теории неопределенности, нечеткие
множества 35
2. 3. Основы математической (бинарной) логики 59
2. 4. Логический вывод на основе алгебры логики 69
2. 5. Логический вывод на основе исчисления
высказываний и предикатов 89
2. 6. Нечеткая логика и нечеткий вывод 106
Контрольные вопросы и практические задания 115
Глава 3. Экспертные системы 121
3. 1. Понятие, назначение, структура 121
3. 2. Базы знаний и модели представления знаний 127
3. 3. Механизм работы со знаниями 145
Контрольные вопросы и практические задания 165
Глава 4. Инженерия знаний 166
4. 1. Классификация методов инженерии знаний 166
4. 2. Извлечение знаний (непосредственное
взаимодействие эксперта и инженера знаний) 168
4. 3.
