Нечеткие модели и сети, Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С., 2012

Нечеткие модели и сети, Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С., 2012.

   Книга посвящена исследованию нечетких моделей, используемых для описания, анализа и моделирования сложных слабо формализуемых систем и процессов, а также вопросам построения, обучения и использования. во-первых, нечетких нейронных сетей, реализующих нечеткие продукционные, реляционные и функциональные модели, во-вторых, нейронных нечетких сетей, характеризующихся введением нечеткости в различные компоненты традиционных нейронных сетей. Рассмотрены основные разновидности нечетких моделей систем и процессов, отображаемых структурами на основе графов. Особое внимание уделено анализу способов построения, моделирования и использования нечетких когнитивных карт, реализующих расширенные возможности по анализу и моделированию сложных систем.
Для специалистов в области информатики, вычислительной техники, анализа и моделирования сложных систем и процессов, занимающихся созданием и использованием интеллектуальных систем, а также для аспирантов и студентов соответствующих специальностей.




Классификация систем.
В настоящее время существует множество классификаций систем по различным признакам, наиболее общим из которых является классификация по происхождению.

По происхождению системы делятся на естественные (существующие в объективной действительности: живые: неживые экологические, социальные и др.); концептуальные или идеальные (продукт человеческого мышления: знания, теории, гипотезы и др.); искусственные (созданные человеком: орудия, механизмы, машины, роботы и др.); смешанные. т. е. объединяющие искусственные и естественные подсистемы: эргономические, биотехнические, автоматизированные, организационно-технические (в которых совместно функционируют человеческие коллективы и технические устройства) и др. [6, 71. С одной стороны, концептуальные системы можно отнести к искусственным. исходя из того, что они созданы человеком. С другой стороны, искусственными могут быть и системы, созданные другими организациями. Следовательно, справедливо разделение систем по форме их существования, независимо от того, кто их создал, на идеальные (абстрактные) и реальные.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
ВВЕДЕНИЕ.
ЧАСТЬ I. КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ И НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ.
Глава 1. ПОНЯТИЕ СИСТЕМЫ. КЛАССИФИКАЦИЯ И ХАРАКТЕРИСТИКА СИСТЕМ.
1.1. Понятие и определения системы.
1.2. Классификация систем.
Глава 2. КЛАССИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМ.
Глава 3. ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИЯ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ.
3.1. Области применения нечеткого моделирования.
3.2. Классификация нечетких моделей.
3.3. Интеграция нечетких и нейронных сетей.
ВЫВОДЫ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.
ЧАСТЬ II. НЕЧЕТКИЕ ПРОДУКЦИОННЫЕ И РЕЛЯЦИОННЫЕ МОДЕЛИ.
Глава 4. НЕЧЕТКИЕ ПРОДУКЦИОННЫЕ МОДЕЛИ.
4.1. Компоненты нечетких продукционных моделей.
4.2. Способы нечеткого вывода.
4.3. Создание базы нечетких продукционных правил.
4.4. Введение нечеткости.
4.5. Агрегирование степени истинности предпосылок правил.
4.6. Активизация заключений правил.
4.7. Аккумулирование активизированных заключений правил.
4.8. Приведение к четкости.
4.9. Параметрическая оптимизация конечной базы нечетких правил.
Глава 5. АЛГОРИТМЫ НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА.
5.1. Алгоритм нечеткого вывода Мамдани.
5.2. Алгоритм нечеткого вывода Ларсена.
5.3. Алгоритм нечеткого вывода Цукамото.
5.4. Упрощенный алгоритм нечеткого вывода.
5.5. Алгоритм нечеткого вывода Такаги–Сугэно.
5.6. Алгоритм нечеткого вывода на основе нечеткой продукционной модели с адаптацией операций над нечеткими множествами.
5.7. Аппроксимационные свойства нечетких продукционных моделей.
Глава 6. НЕЧЕТКИЕ РЕЛЯЦИОННЫЕ МОДЕЛИ И РЕЛЯЦИОННОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ НЕЧЕТКИХ ПРОДУКЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ.
6.1. Нечеткие реляционные модели.
6.2. Реляционное представление нечеткого вывода с использованием отдельных правил.
6.3. Реляционное представление нечеткого вывода с использованием базы правил.
6.4. Подобие нечетких реляционных и продукционных моделей.
ВЫВОДЫ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.
ЧАСТЬ III. НЕЧЕТКИЕ НЕЙРОННЫЕ ПРОДУКЦИОННЫЕ СЕТИ.
Глава 7. НЕЧЕТКИЕ НЕЙРОННЫЕ ПРОДУКЦИОННЫЕ СЕТИ С ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИЕЙ ПРАВИЛ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ ОБУЧЕНИЯ.
7.1. Нечеткие нейронные продукционные сети типа ANFIS.
7.2. Нечеткая нейронная продукционная сеть Ванга–Менделя.
7.3. Нечеткая нейронная продукционная сеть Такаги–Сугэно–Канга.
Глава 8. НЕЧЕТКИЕ НЕЙРОННЫЕ ПРОДУКЦИОННЫЕ СЕТИ С РЕАЛИЗАЦИЕЙ КОМПОНЕНТОВ НЕЧЕТКИХ ПРОДУКЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВОЙ ТЕХНОЛОГИИ.
8.1. Построение функций принадлежности предпосылок и заключений нечетких продукционных правил.
8.2. Формирование предпосылок нечетких продукционных правил.
8.3. Формирование заключений нечетких продукционных правил.
8.4. Разбиение пространств входных переменных и формирование многомерных функций принадлежности предпосылок.
8.5. Нечеткие продукционные сети с представлением структуры в виде нейронных сетей.
ВЫВОДЫ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.
ЧАСТЬ IV. НЕЙРОННЫЕ НЕЧЕТКИЕ СЕТИ.
Глава 9. НЕЙРОННЫЕ НЕЧЕТКИЕ СЕТИ С ВВЕДЕНИЕМ НЕЧЕТКОСТИ В СТРУКТУРУ.
Глава 10. НЕЙРОННЫЕ НЕЧЕТКИЕ СЕТИ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ НЕЙРОНОВ.
Глава 11. ГИБРИДНЫЕ НЕЙРОННЫЕ НЕЧЕТКИЕ СЕТИ НА ОСНОВЕ НЕЙРОНОВ, РЕАЛИЗУЮЩИХ НЕЧЕТКИЕ ОПЕРАЦИИ.
11.1. Нейроны, реализующие нечеткие операции.
11.2. Примеры построения и использования гибридных нейронных нечетких сетей.
Глава 12. ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННЫХ НЕЧЕТКИХ СЕТЕЙ.
12.1. Использование нейронных сетей с обучением с обратным распространением ошибки для реализации нечетких моделей.
12.2. Обучение нейронных нечетких сетей типа 2 с нечеткими входами и выходами и четкими весами.
12.3. Обучение нейронных нечетких сетей типа 3 с нечеткими входами, выходами и весами.
Глава 13. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЧЕТКИХ ПРОДУКЦИОННЫХ СЕТЕЙ В НЕЙРОННЫХ СЕТЯХ.
ВЫВОДЫ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.
ЧАСТЬ V. НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ С ПРЕДСТАВЛЕНИЕМ НА ОСНОВЕ ГРАФОВ.
Глава 14. НЕЧЕТКИЕ АВТОМАТЫ.
14.1. Основные понятия, классификация нечетких автоматов.
14.2. Обучение нечетких автоматов.
Глава 15. НЕЧЕТКИЕ СЕТИ ПЕТРИ.
15.1. Основные понятия, классификация нечетких сетей Петри.
15.2. Нечеткие сети Петри с нечеткостью задания начальной маркировки.
15.3. Нечеткие сети Петри с нечеткостью задания начальной маркировки и срабатывания переходов.
15.4. Нечеткие сети Петри с нечеткостью задания начальной маркировки, времен задержки маркеров в позициях и времен срабатывания активных переходов.
15.5. Задачи анализа свойств нечетких сетей Петри.
Глава 16. НЕЧЕТКИЕ СИТУАЦИОННЫЕ СЕТИ.
16.1. Формирование нечеткой ситуационной сети.
16.2. Задачи моделирования процессов управления на основе нечетких ситуационных сетей.
Глава 17. НЕЧЕТКИЕ КОГНИТИВНЫЕ КАРТЫ.
17.1. Задачи построения и анализа когнитивных карт.
17.2. Обзор способов построения и анализа когнитивных карт.
17.3. Обучение нечетких когнитивных карт.
17.4. Динамическое моделирование с помощью когнитивных карт.
17.5. Требования к обобщенному представлению и анализу нечетких когнитивных карт.
17.6. Обобщенные нечеткие продукционные когнитивные карты.
17.7. Нечеткие реляционные когнитивные карты.
ВЫВОДЫ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Нечеткие модели и сети, Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С., 2012 - 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 :: Борисов :: Круглов :: Федулов