МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
Государственное образовательное учреждение высшего
профессионального образования
«Оренбургский государственный университет»
Н.А. СОЛОВЬЕВ, А.М. СЕМЕНОВ
ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ
Рекомендовано Ученым советом государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет» в качестве учебного пособия для студентов, обучающихся по программам высшего профессионального образования специальности 230105.65 – Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем Оренбург 2007 УДК ББК Д Рецензент Доктор экономических наук, кандидат технических наук, профессор В.Н. Шепель.
Соловьев Н.А, Семенов А.М.
Д Экспертные системы: учебное пособие для студентов. - Оренбург:
ГОУ ОГУ, 2007. - 231 с.
ISBN ……..
В пособии рассмотрены теоретические основы классических экспертных систем и экспертного оценивания, механизмы логического вывода, особенности экспертных систем и алгоритмы вывода в условиях неопределенности, адаптивные системы нейронечеткого вывода.
Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по программам высшего профессионального образования по специальности 230105.65 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем»
2. Уткин В.Б. и др. Информационные системы и технологии в экономике.
Изд-во журнала «Юнити», ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 335 с.
3. Рогожкин И. Это емкое слово – контент / И. Рогожкин // – 2004. - № 11. - С. 72-73.
4. Мак-Каллок У.С., Питтс У. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной деятельности.- М.: ИЛ, 1956.
5. Попов Э.В. и др Статические и динамические экспертные системы:
Учеб. пос.:-М.: Финансы и статистика, 1996.-320 с.
6. П. Джексон. Введение в экспертные системы.: пер. с англ.: Уч. пос.М.: издательский дом «Вильямс»,2001.- 624с.
7. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем / - СПб.: Питер,2001.-384 с.
8. Джордж Ф. Люгер. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. Пер. с англ-М.: Издательский дом «Вильямс».с.
9. Девятков В.Е. Системы искусственного интеллекта.: МГТУ, 2001.- 10. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с англ./ Под редакцией Р.Форсайта, - М.: Радио и связь, 1987.-224 с.
11. Андрейчиков А.В. Интеллектуальные информационные системы [Текст] / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 424 с.
12. Хабаров С. Экспертные системы.: Уч. пос.- Кафедра Информатики и Информационных Систем, ФЭУ, С-Пб. ЛТА 13. Вентцель В. С. Теория вероятностей: Учебник для вузов. М.: Высш.
шк., 2001. 575 с.
14. Заде Л.А. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных / интеллектуальных систем [Электронный ресурс].
http://zadeh.narod.ru/ZADEH_Rol_mjagkikh_vychislenij.html 15. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. – СПб.: БХВ-Петербург, 2003.- 736с.
16. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику [Электронный ресурс].
http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/2.php 17. Пивкин В. Я., Бакулин Е. П., Кореньков Д. И. Нечеткие множества в системах управления. /Под редакцией доктора технических наук, профессора Ю.Н. Золотухина /.Уч. пособ. НГУ [Электронный ресурс].
18. Г.Э. Яхъяева. Нечеткие множества и нейронные сети: Учеб. пос.-М.:
Интернет-Университет информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний,2006 - 316 с.
19. Нейропроект. Нейронные сети [Электронный ресурс].
http://www.neuroproject.ru/neuro.htm 20. Круглов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика [Текст]. М.: Горячая линия - Телеком, 2002. - 382 с.
21. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: Учеб.
Пособие [Текст]. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 320 с.
22. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы [Текст] / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. - М.: Горячая линия-Телеком, 2006. – 452 с.
23. Семенов А.М., Семенова Л.А. Модель адаптивной системы нейронечеткого вывода для решения задач прогнозирования. – Современные информационные технологии в науке, образовании и практике.: Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2006. 44 - 48 с.
24. Бирюков Е.И. Практическая реализация нечеткой нейронной сети при краткосрочном прогнозировании электрической нагрузки [Электронный ресурс]. / Е.И. Бирюков, М.С. Корнев.
www.techno.edu.ru:16001/db/msg/19338.html 25. Петрова И.Ю. Прогнозирование энергопотребления с помощью нейро-нечеткой системы [Электронный ресурс].
www.techno.edu.ru:16001/db/msg/ 29605.html.
26. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации [Текст]. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
27. Сотник С. Л. Конспект лекций по курсу «Основы проектирования систем искусственного интеллекта». [Электронный ресурс].
http://www.neuroproject.ru/neuro.htm.
28. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.
29. Ходашинский И.А. Оценивание величин: подход на основе мягких вычислений [Текст]. // Информационные технологии, 2006 №4, с.13-21.
Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.