Аннотация: Учебное пособие по курсу «Математические и алгоритмические основы построения интеллектуальных систем» (часть 1) совмещает в себе конспект лекций и практикум в части модуля «Использование графовых и гиперграфовых моделей в интеллектуальных системах» и отражает состояние современных аспектов теории графов и гиперграфов с элементами научной новизны, а также возможности их применения для решения реальных практических задач. Пособие содержит теоретический, практический и методический материал по темам: «Основные понятия теории графов», «Виды графов», «Алгоритмы на графах», «Использование графов в интеллектуальных системах», «Гиперграфы» и «Специальные графы в интеллектуальных системах». Каждая тема завершается заданиями для самостоятельной работы студентов и списком вопросов для самоконтроля.Пособие предназначено для магистрантов всех форм обучения по направлению 09.04.01 – Информатика и вычислительная техника для образовательной программы «Технологии интеллектуальных автоматизированных систем».

Аннотация: Рассмотрены методы построения стохастических и имитационных моделей вычислительных систем с целью определения характеристик вычислительных процессов и параметров основных блоков ЭВМ и ВС. Приведены необходимые сведения из теории вычислительных систем, наборы заданий и методические рекомендации к их выполнению, контрольные вопросы, примеры расчетов по каждой лабораторной работе.Для студентов направлений подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», 10.05.03 «Информационная безопасность автоматизированных систем», 27.03.04 «Управление в технических системах».

Аннотация: Рассмотрены методы построения стохастических и имитационных моделей вычислительных систем с целью определения характеристик вычислительных процессов и параметров основных блоков ЭВМ и ВС. Приведены необходимые сведения из теории вычислительных систем, наборы заданий и методические рекомендации к их выполнению, контрольные вопросы, примеры расчетов по каждой лабораторной работе.Для студентов направлений подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», 10.05.03 «Информационная безопасность автоматизированных систем», 27.03.04 «Управление в технических системах».

Аннотация: В книге с общих позиций рассматривается широкий круг вопросов, касающихся проблем моделирования поведения, восприятия и мышления. Наряду с общими вопросами рассматриваются модели целенаправленного поведения, восприятия с «пониманием» и активных нейронных механизмов мозга, а также качественные модели репродуктивного и творческого мышления. В основе этих моделей лежит «принцип устойчивого неравновесия», принцип maxT и системные принципы целостности, целенаправленности и активности. Описывается также применение принципов целостности, целенаправленности и активности в системах распознавания рукописных текстов Графит, FineReader-рукопись и FormReader.Книга предназначена для специалистов в области распознавания образов и искусственного интеллекта, а также для широкого круга читателей, интересующихся проблемами создания автономных и активных искусственных систем.

Аннотация: В книге с общих позиций рассматривается широкий круг вопросов, касающихся проблем моделирования поведения, восприятия и мышления. Наряду с общими вопросами рассматриваются модели целенаправленного поведения, восприятия с «пониманием» и активных нейронных механизмов мозга, а также качественные модели репродуктивного и творческого мышления. В основе этих моделей лежит «принцип устойчивого неравновесия», принцип maxT и системные принципы целостности, целенаправленности и активности. Описывается также применение принципов целостности, целенаправленности и активности в системах распознавания рукописных текстов Графит, FineReader-рукопись и FormReader.Книга предназначена для специалистов в области распознавания образов и искусственного интеллекта, а также для широкого круга читателей, интересующихся проблемами создания автономных и активных искусственных систем.

Аннотация: Рассматриваются методы достоверного (дедуктивного) и правдоподобного (абдуктивного, индуктивного) выводов в интеллектуальных системах различного назначения. Приводятся методы дедуктивного вывода на графовых структурах. Описываются как классические, так и немонотонные модальные логики: логики убеждения и знания, немонотонные логики Мак-Дермотта и Дойла, автоэпистемические логики Мура, логики умолчания Рейтера. Приводятся основы теории аргументации и методы абдуктивного вывода. Рассматриваются базовые принципы построения систем обучения и принятия решений и даются задачи обучения «без учителя» и «с учителем». Излагаются индуктивные методы для случая с неполной информацией и методы теории приближенных множеств. Во 2-е издание добавлены главы об исчислении высказываний и об исчислении предикатов первого порядка, а также о работе с реальными «зашумленными» базами данных в задаче индуктивного формирования понятий.

Аннотация: Рассматриваются методы достоверного (дедуктивного) и правдоподобного (абдуктивного, индуктивного) выводов в интеллектуальных системах различного назначения. Приводятся методы дедуктивного вывода на графовых структурах. Описываются как классические, так и немонотонные модальные логики: логики убеждения и знания, немонотонные логики Мак-Дермотта и Дойла, автоэпистемические логики Мура, логики умолчания Рейтера. Приводятся основы теории аргументации и методы абдуктивного вывода. Рассматриваются базовые принципы построения систем обучения и принятия решений и даются задачи обучения «без учителя» и «с учителем». Излагаются индуктивные методы для случая с неполной информацией и методы теории приближенных множеств. Во 2-е издание добавлены главы об исчислении высказываний и об исчислении предикатов первого порядка, а также о работе с реальными «зашумленными» базами данных в задаче индуктивного формирования понятий.