350 руб
Журнал «Информационно-измерительные и управляющие системы» №6 за 2013 г.
Статья в номере:
Один из классов синергических интеллектуальных систем: некоторые итоги и перспективы
Ключевые слова: образное мышление немонотонные логики временные логики активные логики синергия рассуждения интеллектуальный агент инженерия образов неклассические меры
Авторы:
И.Б. Фоминых - д.т.н., профессор, Российский НИИ информационных технологий и систем автоматизированного проектирования. E-mail: igborfomin@mail.ru
Аннотация:
Рассмотрен один из классов синергических интеллектуальных систем - понятийно-образные системы, основанные на синергическом взаимодействии образных и символьно-логических механизмов принятия решения. Для реализации символьно- логических механизмов предложены немонотонные логические модели на основе формализмов активной логики, для реализации образной компоненты - нейро-нечеткие модели.
Страницы: 20-28
Список источников

 

  1. Тарасов В. Б. От нечетких множеств к мягким оценкам и синергетическому искусственному интеллекту // Сб. докладов Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2005). СПб: СПбГЭТУ. 2005. С. 32 - 41.
  2. Perlis D., Purang K., Purushothaman D., Andersen C., Traum D. Modeling time and meta-reasoning in dialog via active logic // Working Notes of AAAI Fall Symposium on Psychological Models of Communication. 2005. Р. 84 - 93.
  3. Виньков М. М. Активная логика с точки зрения фундированной семантики логических программ с приоритетами. // Сб. трудов IХ нац. конф. по искусственному интеллекту с междунар. участием. КИИ-2004. М.: Физматлит. 2004. Т. 1. С. 78 - 87.
  4. Виньков М. М., Фоминых И. Б.Моделирование рассуждений интеллектуального агента, решающего задачи в условиях жёстких временных ограничений: базовые принципы. // Сб. трудов XIIIнац. конф. по искусственному интеллекту КИИ-2012. Белгород: Изд. БГТУ. 2012. Т. 1. С. 59 - 66.
  5. Беженишвили М. Н. Логика модальностей знания и мнения / Предисл. В.К. Финна. М.: КомКнига. 2007. 288 с.
  6. Elgot-Drapkin J. Step Logic: Reasoning situated in time. PhD thesis. Department of computer science, University of Maryland, Colledge-Park, Maryland. 1988. 128 p.
  7. PurangK., PurushothamanD., TraumD., AndersenC., TraumD., Perlis D.Practical Reasoning and Plan Executing with Active Logic. 1999. Proceedings of the IJCAI\'99 Workshop on Practical Reasoning and Rationality. Р. 243 - 256.
  8. Виньков М. М. Время, как внешняя сущность при моделировании рассуждений рационального агента с ограниченными ресурсами // Труды XI нац. конф. по искусственному интеллекту с междунар. участием «КИИ-2008». М.: Физматлит. 2008. С. 312 - 319.
  9. Голицын Г. А., Петров В. М. Информация - поведение ? творчество. М.: Наука. 1991. 224 с.
  10. Голицын Г. А., Фоминых И. Б. Нейронные сети и экспертные системы: перспективы интеграции // Новости искусственного интеллекта. М.: 1996. № 4. С. 121 - 145.
  11. Фоминых И. Б. Интеграция нейронных и символьно-логических моделей в интеллектуальных технологиях. // Сб. науч. трудов VII нац. конф. с междунар. участием «Искусственный интеллект - 2000». Переславль-Залесский: 2000. Т. 2. С. 588 - 596.
  12. Тарасов В. Б. Неклассические меры - основа развития синергетических информационных технологий // Вычислительная математика, дифференциальные уравнения, информационные технологии. Материалы Междунар. конф. (Улан-Удэ-Байкал, август2009 г.). Улан-Удэ: Изд-воВСГТУ. 2009. С. 349 - 362.
  13. Sugeno M. Fuzzy Measures and Fuzzy Integrals: a Surwey // Fuzzy Automata and Decision Processes / Ed. by M. M. Gupta, G. Saridis, B. R. Gaines. Amsterdam: North-Holland Publishing Company. 1977. Р. 89 - 102.
  14. Luca de D., Termini S. A Definition of Non-Probabilistic Entropy in the Setting of Fuzzy Sets Theory // Information and Control. 1972. V. 20. Р.301 - 312.