Список использованных сокращений

ВВЕДЕНИЕ: А, Б

А. Основные понятия, термины и определения современной математики, используемые в нечетких технологиях информационных систем

Б. Элементы теории множеств, операции над множествами, кванторы

Часть 1.

Глава 1. Математические основы формализации и методов описания

интеллектуальных технологий информационных систем

1.1. Представления композиции отношений матрицами и графами

1.2. Формализация объекта и парадигмы

1.3. Множества и перечень базовых операций над множествами

1.4. Области определения функций

1.5. Мера и нечеткая мера

1.6. Нечеткие множества: определение и формы записи в операциях и методах

представления знаний

1.7.Функции доверия и правило Демпстера

1.8. Нормировка функций в теории нечётких множеств

1.9. Нечёткие отношения: прямая и обратная задачи

Часть 2.

Глава 2. Методы представления знаний с использованием

приближенных множеств

2.1. Нечеткие вычислительные технологии

2.2. Семантика объекта: определение и типизация

2.3. Создание Базы знаний: постановка, семантика, прагматика

2.4. Сопоставление объектов: постановка, семантика, прагматика

2.5. Распознавание объектов: постановка, семантика, прагматика

2.6. Управление процессом представления знаний

2.7. Нечёткие множества: субъективность и неточность

2.8. Нечеткая алгебра

2.9. Нечеткие иерархические отношения

2.10. Естественность операций max и min

2.11. Нечеткая статистика

2.12. Совместимость и нечеткое ожидание

Контрольные вопросы и задания для самостоятельной работы по главам 1 и 2.

Часть 3.

Глава 3. Интеллектуальные технологии создания информационных систем. Способы получения информации и ее реализации для оценивания состояния агрегатов

3.1. Формализация диагностического эксперимента и требования к измерениям

3.2. Обработка нечетких данных как неопределенных чисел

3.2.1. Методология представления агрегата в виде комплексного механизма

3.2.2. Описание исходной информации на языке размытых множеств

3.3. Выбор состава множеств распознающих параметров

3.3.1. Методы группирования данных, классификации и кластеров

3.3.2. Размытость интервалов, ограничений, критериев и целей управления

в эксплуатации и диагностике

3.3.3. Размытые ограничения, цели и оптимизация работы механизма в условиях

нечеткой информации о состоянии

3.3.4. Распознавание образов и сходства

3.4. Анализ информации для диагностики и оценивания состояния механизмов

3.5. Оценки погрешностей измерений и наблюдений за состоянием агрегатов

3.6. Влияние погрешностей исходных данных на погрешности диагноза

Контрольные вопросы и задания для самостоятельной работы по главе 3.

Часть 4.

Глава 4. Источники информации и причины возникновения ее неопределенности

4.1. Переработка и использование информации в реальных условиях функционирования агрегатов

4.2. Управление и идентификация объектов в условиях неопределенности

информации на основе знаний, получаемых при функциональной диагностике

4.3. Представление и использование четких и размытых знаний в математических

моделях оценивания состояния на основе функциональной диагностики

4.3.1. Формализация решения задачи оценивания состояния

4.3.2. Особенности решения задач контроля и функционирования агрегата

Контрольные вопросы и задания для самостоятельной работы по главе 4.

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