Анализ возможности извлечения аналитических знаний из формальной модели информационной системы предметной области нейросетевыми методами
- 1 д.т.н., профессор, зав. кафедрой АСУ, Уфимский государственный авиационный технический университет
- 2 к.т.н., доцент, кафедра АСУ, Уфимский государственный авиационный технический университет
- 3 аспирант, кафедра АСУ, Уфимский государственный авиационный технический университет
Ключевые слова:
предметная областьформальная математическая модельмногомерные базы данныхнечеткие знаниянейросетиметоды нейроуправления
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.
Для цитирования
Куликов Г.Г., Антонов В.В., Антонов Д.В. Анализ возможности извлечения аналитических знаний из формальной модели информационной системы предметной области нейросетевыми методами // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 3. С. 12–16.
Список источников
- Антонов В.В., Куликов Г.Г., Антонов Д.В. Теоретические и прикладные аспекты построения моделей информационных систем. LAPLAMBERTAcademicPublishingGmbH & Co.KG. Germany. 2011.
- Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления. Теория и практика: учеб. пособие. М.: Радиотехника. 2009.
- 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.
- Чернодуб А.Н., Дзюба Д.А. Обзор методов нейроуправления // Проблемы программирования. 2011. № 2. С. 79-94.