Часть 5.

Глава 5. Введение в генетическое программирование

5.1. Введение в генетические и эволюционные алгоритмы

5.2. Сравительный анализ эволюционных алгоритмов

5.3. Генетическое программирование

5.4. Перспективные направления развития генетического программирования

Контрольные вопросы и задания для самостоятельной работы по главе 5.

Часть 6.

Глава 6. Введение в нейронные сети

6.1. Алгоритмы их обучение и эластичные нейро-нечеткие системы

6.2. Имитация нервных клеток

6.3. Математическая модель нейрона

6.4. Обучение нейронных сетей

6.5. Метод обратного распространения ошибки

6.6. Алгоритм настройки нейронной сети

Контрольные вопросы и задания для самостоятельной работы по главе 6.

Часть 7.

Глава 7. Другие методы нечетких технологий для построения

интеллектуальных технологий информатики

7.1. Введение в теорию возможностей и смысла

7.1.1. Неопределенность и неточность

7.1.2. Традиционные модели неточности и неопределенности

7.1.3. Меры неопределенности

7.1.4. Меры возможности и необходимости

7.1.5. Возможность и вероятность

7.2. Языки и технологии логического программирования PROLOG, LISP

Контрольные вопросы и задания для самостоятельной работы по главе 7.

Часть 8.

Глава 8. Послесловие

8.1. Эволюция ИИ для развития интеллектуальных технологий информационных

систем

8.2. Экспертные системы нового уровня

8.3. Роботика

8.4. Преобразование речи искусственного языка

8.5. Интеллект муравьев и его использование

8.6. Искусственная жизнь, мозг, познание, разум, память и мышление

8.7. Боты

8.8. Нечеткая оптимизация в задачах теплоэнергетики и промышленности

8.9. Роль искусственного интеллекта в архитектонике урбанизированного

пространства

Контрольные вопросы и задания для самостоятельной работы по главе 8.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ