Поспелов Д.А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта

Опубликовал: pvi777 в категорию Материалы по нейронным сетям и нечёткой логике - Дата добавления: 16.12.2018, 18:45


Рассматривается применение аппарата теории нечетких множеств к таким областям математики, как теория матриц и отношений, логика, теория автоматов и алгоритмов, модели принятия решений и др. Описывается применение полученных формальных методов к кластерному анализу, распознаванию образов, задачам рационального выбора, экспертным оценкам, экономическим прогнозам, описанию биологических и социальных процессов, моделированию поведения человека-оператора, к системам планирования и представления знаний в системах искусственного интеллекта, алгоритмам управления роботами и технологическими процессами, допускающим нечеткие инструкции.

Для специалистов в области кибернетики, управления, робототехники, биологии, социологии.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Предисловие редактора
Введение

Глава 1. Способы формализации нечеткости
1.1. Два основных подхода к формализации нечеткости
1.2. Виды областей значений функций принадлежности
1.3. Гетерогенные нечеткие множества
1.4. Виды областей определения функций принадлежности
1.5. Нечеткие операторы

Глава 2. Нечеткие отношении и их применение в анализе сложных систем
2.1. Определение нечетких отношений
2.2. Операции над нечеткими отношениями
2.3. Свойства нечетких отношений
2.4. Декомпозиция нечетких отношений
2.5. Транзитивное замыкание нечетких отношений
2.6. Классификация нечетких отношений
2.7. Отношения сходства и различия
2.8. Порядки и слабые порядки
2.9. Приложения теории нечетких отношений к анализу систем

Глава 3. Показатели размытости нечетких множеств
3.1. Основные виды показателей размытости
3.2. Аксиоматический подход к определению показателей размытости НМ
3.3. Метрический подход к определению показателей размытости НМ
3.4. Связь показателя размытости с алгебраическими свойствами решетки НМ
3.5. Другие подходы к определению показателей размытости

Глава 4. Нечеткие меры и интегралы
4.1. Методические замечания
4.2. Нечеткие меры
4.3. Особенности аппроксимации нечетких
4.4. Нечеткие интегралы
4.5. Применение нечетких мер и интегралов для решения слабо структурированных задач

Глава 5. Нечеткие числа, уравнения и аппроксимация лингвистических значений
5.1. Свойства нечетких чисел
5.2. Нечеткие числа (L – R)-типа
5.3. Решение уравнений с нечеткими числами
5.4. Некоторые области применения нечеткой арифметики
5.5. Логико-лингвистическое описание сложных систем и (L – R)-аппроксимация
5.6. Методы точной интерпретации
5.7. Особенности лингвистической аппроксимации
5.8. Обратная задача для нечетких отношений
5.9. Практическое использование логико-лингвистических моделей

Глава 6. Нечеткая логика и приближенные рассуждения
6.1. Специальная нечеткая логика
6.2. Многозначные и нечеткозначная
6.3. Теория приближенных рассуждений
6.4. Анализ методов приближенных рассуждений

Глава 7. Порождение и распознавание нечетких языков
7.1. Нечеткий язык и его свойства
7.2. Нечеткие грамматики и их свойства
7.3. Порождение языков нечеткими грамматиками
7.4. Описание нечетких регулярных языков регулярными выражениями
7.5. Определение нечеткого автомата
7.6. Распознавание языков нечеткими автоматами
7.7. Нечеткие регулярные грамматики и автоматы
7.8. Реализация нечеткими автоматами временных соотношений

Глава 8. Нечеткие алгоритмы
8.1. Определение нечеткого алгоритма
8.2. Способы выполнения нечетких алгоритмов
8.3. Представление нечеткого алгоритма в виде графа
8.4. Алгоритмы обучения
8.5. Описание простейших нечетких алгоритмов

Глава 9. Нечеткие модели оптимизации и принятия решений
9.1. Модели нечеткого математического программирования
9.2. Модели нечеткой ожидаемой полезности
9.3. Нечеткие модели коллективных решений
9.4. Нечеткие модели многокритериальных задач
9.5. Динамические модели принятия решения
9.6. Лингвистические модели принятия решений

Глава 10. Методы построения функции принадлежности
10.1. Основные группы методов
10.2. Прямые методы для одного эксперта
10.3. Косвенные методы для одного эксперта
10.4. Прямые методы для группы экспертов
10.5. Косвенные методы для группы экспертов
10.6. Методы построения терм-множеств

Основные обозначения
Список литературы
Предметный указатель


Скачать:


  • Теги:

Комментарии:


Оставить комментарий

Вход на сайт

Информация о проекте

Настоящий сайт представляет собой информационный портал, содержащий материалы по проблеме бизнес-аналитики, раскрывающие особенности использования современных подходов и методов анализа и обработки данных, что в условиях современной информатизации общества представляется весьма актуальным при исследовании различных проблем социально-экономического характера.
Настоящий портал содержит материалы познавательного, учебно-методического и научно-исследовательского характера, демонстрирующие современное состояние развития проблемы бизнес-аналитики, проблемы анализа и обработки данных. Особое внимание на страницах сайта уделено методическому и аналитическому инструментарию рассматриваемых проблем. Наряду с теоретическими и аналитическими материалами сайт содержит пакеты программных продуктов, представляющих собой прикладной инструментарий, способный автоматизировать научно-практические исследования в области бизнес-аналитики и бизнес-статистики.

Контакты