350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №9 за 2016 г.
Статья в номере:
Структура гибридной интеллектуальной информационной системы на основе метаграфов
Ключевые слова: гибридная интеллектуальная информационная система (ГИИС) сознание и подсознание информационной системы многоагентный подход холоническая организация метаграф нейронные сети
Авторы:
В.М. Черненький - д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Системы обработки информации и управления», МГТУ им. Н.Э. Баумана. E-mail: iu5vmch@rambler.ru В.И. Терехов - к.т.н., доцент, кафедра «Системы обработки информации и управления», МГТУ им. Н.Э. Баумана. E-mail: terekchow@bmstu.ru Ю.Е. Гапанюк - к.т.н., доцент, кафедра «Системы обработки информации и управления», МГТУ им. Н.Э. Баумана. E-mail: gapyu@bmstu.ru
Аннотация:
Представлена структура гибридной интеллектуальной информационной системы (ГИИС) на основе многоагентного подхода. Рассмотрена обобщенная структура ГИИС на основе модулей сознания и подсознания. Приведены частные случаи структуры ГИИС для различных вариантов информационных систем.
Страницы: 3-13
Список источников

 

  1. Колесников А.В. Гибридные интеллектуальные системы. Теория и технология разработки. СПб: СПбГТУ. 2001.
  2. Колесников А.В., Кириков И.А., Листопад С.В. Гибридные интеллектуальные системы с самоорганизацией: координация, согласованность, спор. М.: ИПИ РАН. 2014. 189 с.
  3. Прикладные интеллектуальные системы, основанные на мягких вычислениях / Под ред. Н.Г. Ярушкиной. Ульяновск: УлГТУ. 2004. 139 с.
  4. Michal Bali. Dools JBoss Rules 5.0 Developer-s Guide. PACKT publishing, 2013. 338 p.
  5. Джарратано Д., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. Изд. 4-е. М.: ИД «Вильямс». 2006. 1152 с.
  6. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. М.: Эдиториал УРСС. 2002. 352 с.
  7. Xiao X., Zhang H., Hasegawa O. Density Estimation Method Based on Self-Organizing Incremental Neural Network and Error Estimation // Proceedings of the Neural Information Processing: 20th International Conference, ICONIP 2013. Daegu, Korea. 2013. Р. 43-50.
  8. Pugh J.K., Stanley K.O. Evolving Multimodal Controllers with HyperNEAT. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2013). New York, NY: ACM, 2013. 8 p.
  9. Самохвалов Э.Н., Ревунков Г.И., Гапанюк Ю.Е. Использование метаграфов для описания семантики и прагматики информационных систем // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2015. Вып. №1.
  10. Черненький В.М. Алгоритмическая модель описания дискретного процесса функционирования системы // technomag.edu.ru:Наука и Образование: электронное научно-техническое издание. 2011. Вып. 12. URL http://technomag.edu.ru/doc/292997.html.
  11. Чечкин А.В. Интеллектуальная информационная система на основе радикального моделирования как инструментальное средство обеспечения комплексного развития // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2015. Вып. № 5. С. 7-13.