Файл: Нечеткая логика и нейронные сети(История развития нейронных сетей).pdf
Добавлен: 14.03.2024
Просмотров: 62
Скачиваний: 0
СОДЕРЖАНИЕ
Глава 1. История развития нейронных сетей.
Глава 2. Аналогия с мозгом и биологическим нейроном.
Глава 3. Понятие искусственного нейрона.
Глава 5. Виды искусственных нейронных сетей.
5.1 Однослойные нейронные сети
5.2 Многослойные нейронные сети
5.3 Сети прямого распространения
Глава 5. Обучение нейронных сетей
Основным преимуществом методов нечеткого регулирования является способность описывать контролируемый процесс лингвистически (в устных логических правилах). Однако процесс разработки нечеткого регулятора, который требует значительного объема экспериментальных исследований, никоим образом не может считаться более простым, чем создание и настройка непрерывного или цифрового регулятора, поскольку эффективны формальные общие методы выбора оптимальных параметров регуляторов основанные на принципах нечеткой логики, в настоящее время не разработаны. Выбор этих параметров, по сути, является результатом решения довольно сложной задачи оптимизации.
Список Литературы
- Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH, СПб.: БХВ-Петербург, 2005, 736c.
- Матвеев М.Г., Свиридов А.С., Алейникова Н.А. Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике, М.: Финансы и статистика, 2011
- Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: Стратегии и методы решения сложных проблем / Люгер Джордж Ф.; Пер.с англ. Н.И.Галагана и др.; Под ред. Н.Н.Куссуль. - 4-е изд. - М.: Вильямс, 2005. - 864с.: ил. - Библиогр.:с.809.- Алф.указ.авторов:с.841.-Предм.указ.:с.848. - ISBN 5-8459-0437-4. ]
- Биологические нейронные сети. URL:
https://studfile.net/preview/3499343/page:64/