350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №3 за 2013 г.
Статья в номере:
Анализ возможности извлечения аналитических знаний из формальной модели информационной системы предметной области нейросетевыми методами
Ключевые слова: предметная область формальная математическая модель многомерные базы данных нечеткие знания нейросети методы нейроуправления
Авторы:
Г.Г. Куликов - д.т.н., профессор, зав. кафедрой АСУ, Уфимский государственный авиационный технический университет. E-mail: gennadyg_98@Yahoo.com В.В. Антонов - к.т.н., доцент, кафедра АСУ, Уфимский государственный авиационный технический университет. E-mail: boss@bashkortostan.ru Д.В. Антонов - аспирант, кафедра АСУ, Уфимский государственный авиационный технический университет. E-mail: antonov.d88@gmail.com
Аннотация:
Рассмотрены проблемы извлечения знаний, основанных на построении математических и информационных моделей предметной области для различных аспектов с учетом существующих нечеткостей описания объекта. Показано, что для описания кибернетических свойств объекта целесообразно использовать нейросетевые методы.
Страницы: 12-16
Список источников
  1. Антонов В.В., Куликов Г.Г., Антонов Д.В. Теоретические и прикладные аспекты построения моделей информационных систем. LAPLAMBERTAcademicPublishingGmbH & Co.KG. Germany. 2011.
  2. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления. Теория и практика: учеб. пособие. М.: Радиотехника. 2009.
  3. Клименко А.В., Бобряков А.В., Зернов М.М. Основные классы нечетких моделей и применяемые в них виды знаний //Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2011. № 8. С. 10-17.
  4. Чернодуб А.Н., Дзюба Д.А. Обзор методов нейроуправления // Проблемы программирования. 2011. № 2. С. 79-94.