SCI Библиотека

В учебном пособии рассмотрен комплекс проблем по разработке, функционированию и проектированию систем и технологий искусственного интеллекта. Изложены теоретические и прикладные вопросы представления знаний в информационных системах, идеология построения интеллектуальных систем и технологий. Раскрыт математический аппарат представления знаний.

Рассмотрены возможности и пути использования искусственного интеллекта при проектировании информационных систем, новые аспекты представления знаний на основе искусственных нейронных сетей, расчетно-логических систем, генетических алгоритмов, мультиагентных систем. Большое внимание уделено использованию прикладных интеллектуальных технологий. Приведены примеры построения интеллектуальных систем.

Рассматриваются методы достоверного (дедуктивного) и правдоподобного (абдуктивного, индуктивного) выводов в интеллектуальных системах различного назначения. Приводятся методы дедуктивного вывода на графовых структурах. Описываются как классические, так и немонотонные модальные логики: логики убеждения и знания, немонотонные логики Мак-Дермотта и Дойла, автоэпистемические логики Мура, логики умолчания Рейтера. Приводятся основы теории аргументации и методы абдуктивного вывода. Рассматриваются базовые принципы построения систем обучения и принятия решений и даются задачи обучения «без учителя» и «с учителем». Излагаются индуктивные методы для случая с неполной информацией и методы теории приближенных множеств.

Во 2-е издание добавлены главы об исчислении высказываний и об исчислении предикатов первого порядка, а также о работе с реальными «зашумленными» базами данных в задаче индуктивного формирования понятий.

Книга содержит материалы, посвященные интеллектуализации машиностроительного производства, в том числе общие сведения о методах искусственного интеллекта, определении параметров качества детали в механообработке на основе нейронных сетей, применении генетических алгоритмов для оптимизации управляющих воздействий.

Научно-художественная книга о проблемах, связанных с изучением мышления и творческой деятельности человека, с созданием интеллектуальных систем, способных стать достойными его партнерами в овладении окружающим миром. В основу повествования автор заложил идею, которая как бы подытоживает тот период в развитии кибернетики, когда многим казалось, что возможности этой науки безграничны, что вот-вот она создаст рукотворную систему, гораздо способнее и умнее человека.

Член-корреспондент АН СССР Г. С. Поспелов в предисловии к книге эту идею формулирует так: искусственный интеллект нельзя создать, не изучив интеллект естественный.

Для широкого круга читателей.

Изучаются способы формального описания синтаксической структуры предложения; такое описание необходимо для решения задач, связанных с автоматической переработкой естественно-языковой информации. Подробно излагаются «традиционные» способы, основанные на использовании деревьев синтаксического подчинения и систем составляющих, и вводится новый способ, основанный на использовании систем синтаксических групп, являющихся одновременным обобщением систем составляющих и деревьев синтаксического подчинения. Этот способ позволяет добиться большей гибкости и естественности описания. Возможности систем синтаксических групп иллюстрируются на многочисленных примерах.

Изложение ведется на материале русского языка.

Для специалистов по информационно-поисковым системам, проблемам искусственного интеллекта и различным вопросам, связанным с переработкой информации на естественном языке.

Рассматриваются методы дедуктивного вывода и обобщения в системах принятия решений. Дается описание двух классов формальных систем: исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка. Рассматриваются декларативные, процедурные и специальные модели представления знаний; особое внимание уделяется семантическим сетям. Приводятся дедуктивные методы вывода, где наряду с классическими типа принципа резолюции и его модификации излагаются методы дедуктивного вывода на семантических сетях; дается применение методов дедукции в системах управления сложными объектами. Рассматриваются методы обобщения понятий по признакам и по структурам и их реализация в системах управления. Излагаются методы обобщения с использованием нечетких переменных и иерархические методы кластеризации.

Для специалистов в области искусственного интеллекта, систем управления и принятия решений.

Рассматривается прикладной потенциал научного направления «мягкие вычисления». Описаны интеллектуальные системы моделирования. Показаны возможности мягких вычислений в современных информационных технологиях.

Книга будет полезна для специалистов по интеллектуальным информационным технологиям, а также в преподавании дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» для специальности «Прикладная информатика (в экономике)».

Книrа посвящена современным подходам к математическому и компьютерному моделированию нечеткости. Рассмотрены операции нечеткой лоrики и их обобщения. Широко представлен контекст современной теории нечетких систем: синерrетический искусственный интеллект, нечеткие нейронные и нечеткие эволюционные rибриды, возможностное проrраммирование.

Наряду с теоретическими вопросами в книrе описаны приложения теории нечетких rибридных систем к задачам портфельноrо, инвестиционноrо и рисковoro анализа, а также к задачам проектирования телекоммуникационных сетей.

Книrа будет полезна исследователям, аспирантам, всем интересующимся проблемами нетрадиционных лоrик и искусственноrо интеллекта. Студенты, изучающие интеллектуальные информационные системы, смогут освоить новейшие интеллектуальные технолоrии.

Излагаются эффективные аналитические методы малого параметра для приближенного решения широких классов задач оптимального управления, ориентированные на построение синтеза. Актуальность разработки приближенных методов в теоретическом и прикладном аспектах обусловлена важностью их для практики. Математический аппарат исследований получен сочетанием асимптотических методов нелинейной механики с методами теории оптимального управления.

Значительное внимание уделяется анализу управляемых колебательных движений, лежащих в основе многих процессов. Развитые подходы используются в задачах оптимального управления орбитальными движениями и при управлении космических аппаратов, движениями манипулирующих роботов, маятниковых систем, тел с внутренними степенями свободы и др.

Для специалистов в области механики, теории управления и прикладной математики.

В учебнике представлено систематизированное изложение основ теории представления знаний в системах искусственного интеллекта (СИИ). Даётся описание наиболее значимых в настоящее время моделей и технологических аспектов проектирования систем, основанных на знаниях (СОЗ). Особое внимание уделено проблемам инженерии знаний в СОЗ, а в качестве основного подхода к их решению рассматривается авторский метод ситуационного анализа и проектирования модели предметной области (БАЗЫ ЗНАНИЙ).

Для студентов и аспирантов специальностей, связанных с изучением СИИ, интеллектуальных информационных систем, научных работников, а также для всех интересующихся вопросами построения и применения СИИ.