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.
Книга посвящена комплексному моделированию процессов протекающих в различных системах, с помощью цифровых вычислительных машин. Рассмотрены численные методы моделирования непрерывных процессов, высокоточного дифференцирования, интегрирования, разработки оптимальных фильтров. Дан анализ численного моделирования, который приводит к дискретной динамической системе.
Книга предназначена для инженеров и научных работников, занимающихся моделированием процессов.
В монографии рассматриваются вопросы моделирования систем с применением аппарата функциональных разложений Винера - Вольтерра. Представлены методы белошумовой идентификации динамических систем. Описаны алгоритмы для создания тестирующих сигналов с требуемыми статистическими характеристиками. Рассмотрен вопрос влияния качества тестирующих сигналов на результаты испытаний и адекватность моделей. Для специалистов в области разработки, создания и применения автоматизированных систем управления, автоматизированных систем обработки информации и экспериментальных исследований; для студентов и магистрантов соответствующих направлений подготовки.
В монографии описывается процесс очистки оборудования на пищевом предприятии, который хоть и является вспомогательном технологическим процессом, однако крайне необходимо, особенно при производстве молока и кисломолочных продуктов, в котором она производится ежесуточно. Во время очистки останавливается основной процесс производства продукции, поэтому время на проведение очистки необходимо сокращать без потери качества очистки. В англоязычной литературе очистка без разбора оборудования, а именно такой тип очистки применяют на производстве, называется CIP - cleaning in place. В процессе подготовки чистящих жидкостей необходимо отслеживать многочисленные параметры процесса подготовки для сокращения времени подготовки и общей энергоэффективности процесса очистки оборудования на производстве.
В данной работе решалась задача разработки и внедрения автоматизированной системы управления очисткой трубопроводов на пищевом производстве ООО «Устюженский агропромышленный комбинат». На данном предприятии процесс очистки трубопровода производится путём пропускания через оборудование чистящих жидкостей без предварительного процесса разборки оборудования - метод CIP. На производстве уже существует система трубопровода для подготовки чистящих жидкостей, баки для хранения (выполнено из нержавеющей стали марки AISI-316L) и система пневмовентилей, однако процессом полностью управляет человек.
