Зміст
Введення
1. Аналіз предметної області і огляд використовуваних методів інструментальних засобів
1.1 Постановка завдання прогнозування
1.2 Короткий опис моделі подання знань
1.3 Опис інструментальних засобів
1.4 Побудова структури семантичної мережі
2. Реалізація експертної системи
2.1 Опис структури ПЗ
2.2 Основні рішення по інтерфейсах
2.3 Інструкції користувача ЕС
2.3.1 Умови роботи системи
2.3.2 Встановлення системи
2.3.3 Керівництво користувача - експерта
2.3.3 Керівництво кінцевого користувача
2.4 Опис контрольного прикладу. Результати випробувань
Висновок
Список використаних джерел
Програми
Введення
автоматизована нейронна мережа прогнозування
Одна з найбільш динамічно розвиваються областей сучасної теорії інтелектуальних обчислень (computational intelligence) пов'язана з побудовою і застосуванням штучних нейронних мереж. p align="justify"> Нейронні мережі - це розділ штучного інтелекту, в якому для обробки сигналів використовуються явища, аналогічні тим, що відбувається в нейронах живих істот.
Найважливіша особливість нейронної мережі, яка свідчить про її широкі можливості і величезний потенціал для вирішення обчислювальних завдань, полягає в паралельній обробці інформації всіма ланками ланцюга, що дозволяє прискорювати процес обробки інформації.
Інше не менш важливе властивість нейронної мережі - здатність до навчання та узагальненню накопичених знань. Нейронна мережа має риси штучного інтелекту. Натренований на обмеженій множині даних мережа здатна узагальнювати отриману інформацію і показувати хороші результати на даних, що не використовувалися в процесі навчання. p align="justify"> Різні способи об'єднання нейронів між собою та організації їх взаємодії привели до створення мереж різних структур. p align="justify"> Серед безлічі існуючих структур мереж в якості найважливіших можна виділити:
багатошаровий перцептрон,
радіальні мережі,
мережі з самоорганізацією в результаті конкуренції нейронів,
мережі з самоорганізацією кореляційного типу,
рекурентні мережі, в яких є сигнали зворотного зв'язку.
Штучні нейронні мережі в практичних додатках, як правило, використовуються в якості підсистеми управління або вироблення рішень, що передає виконавчий сигнал іншим підсистемам, які мають іншу методологічну основу. Завдання, які вирішуються за допомогою нейронних мереж, поділяються на кілька груп:
апрокси...
