Интеллектуальные системы управления, Теории и практика, Васильев В.И., Ильясов Б.Г., 2009

Интеллектуальные системы управления, Теории и практика, Васильев В.И., Ильясов Б.Г., 2009.

   Дана общая характеристика основных направлений в области систем искусственного интеллекта, моделей и методов представления знаний; рассмотрены цели и задачи интеллектуального управления; показана целесообразность построения интеллектуальных систем управления (ИСУ) сложными динамическими объектами в классе многоуровневых иерархических систем; изложены теоретические основы построения ИСУ с использованием нечеткой логики, нейронных сетей, нечетких когнитивных карт, генетических алгоритмов, мягких вычислений; приведено большое число примеров, иллюстрирующих особенности и преимущества практического применения указанных методов для различных технических объектов. Особое внимание уделено вопросам автоматизации проектирования ИСУ, а также анализу современного состояния программной и аппаратной реализации алгоритмов интеллектуального управления.
Для студентов вузов, обучающихся по специальностям 230301 «Моделирование и исследование операций в организационно-технических системах» и 230103 «Авиационные приборы и измерительно-вычислительные комплексы», а также по направлениям «Системный анализ и управление», «Информатика и вычислительная техника». Может быть полезно аспирантам, научным и инженерно-техническим работникам, занимающимся проблемами управления сложными динамическими объектами в условиях неопределенности.




Понятие «искусственный интеллект».
Прежде чем рассмотреть понятие «искусственный интеллект» и родственное ему понятие «вычислительный (или машинный) интеллект», выясним, что же собой представляет собственно интеллект.

Данное понятие имеет глубокий философский смысл и не поддается строгому определению. Как отмечается в Большом энциклопедическом словаре [1], термин интеллект (англ - intelligence) происходит от латинского intellectus - «познание, понимание, рассудок». Согласно известному «Словарю английского языка» Вебстера (Webster, 1956), «Интеллект - это:
способность успешно реагировать на любую, особенно новую ситуацию путем надлежащих корректировок поведения;
способность понимать взаимосвязи между фактами действительности для выработки действий, ведущих к достижению поставленной цели».

В большинстве существующих определений интеллект выступает как внутреннее свойство человеческой личности (или искусственной системы), позволяющее ей принимать правильные (осмысленные, разумные) решения в условиях неопределенности внешней среды или самой решаемой задачи.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ СОКРАЩЕНИЯ.
ВВЕДЕНИЕ.
1. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ. ПРОБЛЕМА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ И ПОЛУЧЕНИЯ ЗНАНИЙ.
1.1. Понятие об искусственном интеллекте.
1.2. Системы искусственного интеллекта. Экспертные системы.
1.3. Модели представления знаний.
1.4. Инженерия знаний. Data Mining.
Контрольные вопросы.
Литература.
2. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ.
2.1. Идея интеллектуального управления.
2.2. Иерархическая организация интеллектуальных систем управления.
2.3. Энтропия как мера качества процессов управления.
2.4. Оптимизация процессов управления и принятия решений на различных уровнях иерархии ИСУ.
Контрольные вопросы.
Литература.
3. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ.
3.1. Нечеткая логика: история проблемы.
3.2. Нечеткие множества и лингвистические переменные.
3.3. Операции над нечеткими множествами.
3.4. Нечеткие алгоритмы.
3.5. Общие принципы построения нечетких алгоритмов управления динамическими объектами.
3.6. Процедура синтеза нечетких регуляторов.
3.7. Синтез адаптивной САУ с эталонной моделью на основе нечеткой логики.
3.8. Нечеткий регулятор Такаги - Сугено.
3.9. Устойчивость систем с нечеткими регуляторами.
3.10. Практические примеры построения интеллектуальных систем управления с нечеткими регуляторами.
3.10.1. Задача управления «перевернутым маятником».
3.10.2. Управление движением подъемного крана.
3.10.3. Управление процессом шлифовки внутренних поверхностей.
3.10.4. Управление полетом самолета.
3.11. Программная и аппаратная реализация нечетких регуляторов.
Контрольные вопросы.
Литература.
4. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ.
4.1. Искусственные нейронные сети: история проблемы.
4.2. Моделирование нейронов мозга.
4.3. Многослойные персептроны.
4.3.1. Структура нейронной сети, алгоритмы обучения.
4.3.2. Задача аппроксимации функции.
4.4. Другие архитектуры нейронных сетей.
4.4.1. Радиально-базисные сети.
4.4.2. Нейронные сети Хопфилда.
4.4.3. Нейронные сети Кохонена.
4.4.4. Рекуррентные нейронные сети.
4.5. Нечеткие нейронные сети.
4.6. Общие принципы построения нейросетевых систем управления динамическими объектами.
4.7. Применение нейронных сетей в задачах идентификации динамических объектов.
4.8. Синтез структуры многорежимного нейросетевого регулятора.
4.8.1. Пример синтеза нейросетевого регулятора минимальной сложности.
4.8.2. Задача синтеза многомерного нейросетевого регулятора.
4.9. Примеры построения нейросетевых систем управления динамическими объектами.
4.9.1. Нейросетевая модель системы управления ГТД.
4.9.2. Нейросетевая система управления ГТД.
4.9.3. Адаптивная нейросетевая система управления полетом ЛА.
4.10. Программная и аппаратная реализация нейронных сетей.
Нейрокомпьютеры.
Контрольные вопросы.
Литература.
5. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКИХ КОГНИТИВНЫХ КАРТ.
5.1. Когнитивное моделирование: основные понятия.
история проблемы.
5.2. Построение и анализ устойчивости нечетких когнитивных карт.
5.3. Принятие решений по управлению на основе нечетких когнитивных карт.
5.4. Практические примеры построения интеллектуальных систем управления с использованием нечетких когнитивных карт.
5.4.1. Задача управления химико-технологическим процессом.
5.4.2. Управление в чрезвычайных ситуациях.
5.5. Управление проектами в малых научных группах.
5.6. Программное обеспечение процедуры когнитивного моделирования.
Контрольные вопросы.
Литература.
6. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ.
6.1. Понятие о генетическом алгоритме: история проблемы.
6.2. Стандартный генетический алгоритм.
6.2.1. Пример оптимизации с помощью генетического алгоритма.
6.3. Модификации генетических алгоритмов, особенности их применения.
6.4. Генетическое программирование.
6.4.1. Особенности реализации генетического программирования.
6.5. Практические примеры построения систем управления с использованием генетических алгоритмов.
6.5.1. Задача управления перевернутым маятником.
6.5.2. Синтез оптимального по быстродействию управления с помощью генетического программирования.
6.5.3. Выбор оптимального маршрута движения автономной мобильной системы.
6.5.4. Парето-оптимизация параметров регулятора.
6.5.5. Оптимизация параметров нечеткой системы управления ГТД с помощью многоцелевого генетического алгоритма.
6.6. Особенности программной и аппаратной реализации генетических алгоритмов. Эволюционные вычисления.
Контрольные вопросы.
Литература.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
Литература.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Интеллектуальные системы управления, Теории и практика, Васильев В.И., Ильясов Б.Г., 2009 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу


Скачать - pdf - Яндекс.Диск.




Теги: учебник по информатике :: информатика :: компьютеры :: Васильев :: Ильясов