Глава 4. Методы обработки знаний в интеллектуальных системах. Нечеткие знания

Содержание

• Введение
• Глава 1. Интеллектуальные информационные системы
• Основные направления в искусственном интеллекте
• Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии.
• Мультиагентные (многоагентные) системы.
• 1.2. Данные и знания
• Эволюция развития информационных систем
• 1.4. Основные разновидности иис и характеристики решаемых задач
• 1.5. Классификация иис
• Глава 2. Структура и этапы проектирования экспертных систем
• 2.1. Структура статической и динамической эс
• 2.2. Характеристики, стадии существования и этапы проектирования статических эс
• Глава 3. Модели представления знаний
• 3.1. Продукционная модель
• 3.2. Формально-логическая модель
• 3.3. Фреймовая модель
• 3.4. Семантические сети
• Глава 4. Методы обработки знаний в интеллектуальных системах. Нечеткие знания
• 4.1. Интерпретатор правил и управление выводом
• 4.2. Нечеткие знания и нечеткая логика
• Глава 5. Теоретические основы инженерии знаний
• 5.1. Процедура извлечения знаний
• 5.2. Основные аспекты извлечения знаний
• 5.3. Методы извлечения знаний
• Глава 6. Нейронные сети
• 6.1. Искусственный нейрон и функции активации
• 6.2. Нейронные сети с прямой связью
• 6.3. Алгоритмы обучения нейронных сетей
• Глава 7. Технология создания экономических советующих систем
• 7.1. Определение и виды информационных технологий
• 7.2. Технология «Ресурс – Обучение – Цель»
• 7.3. Определение коэффициента важности целей
• Глава 8. Программный инструментарий разработки систем, основанных на знаниях
• 8.1. Цели и принципы технологии разработки программных средств
• 8.2. Технология и инструментарий разработки программных средств
• Глава 9. Интеллектуальные интернет-технологии
• 9.1. Интеллектуальные агенты
• 9.2. Мультиагентные системы
• Мультиагентные системы различного функционального назначения
• Глава 10. Новые тенденции инженерии знаний,
• 10.1. Методы извлечения глубинных пластов экспертного знания
• 10.2. Хранилища данных
• 10.3. Управление знаниями
• 10.4. Технология создания систем управления знаниями
• Глава 11. Интеллектуальные информационные системы в условиях неопределенности и риска
• 11.1. Понятие риска в сппр слабоструктурированных проблем
• 11.2. Реализация эс инвестиционного проектирования
• * Эс определения целей инвестирования капитала.
• Глава 12. Системы, ориентированные на естественно-языковые запросы. Машинное обучение
• 12.1. Естественно-языковые интерфейсы
• 12.2. Машинное обучение
• Глава 13. Современные методы исследования,
• 13.1. Интеллектуальные методы проектирования сложных систем
• 13.2. Эвристические методы синтеза сложных систем
• 13.3. Интегрированные, гибридные и синергетические системы
• Библиографический список
• Оглавление
• Николай Александрович Семенов Интеллектуальные информационные системы
• 170026, Г. Тверь, наб. Афанасия Никитина, 22