Методы и алгоритмы адаптивной нечеткой классификации сложных объектов

Введение
1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ПО КЛАССИФИКАЦИИ СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ.
1.1. Содержательная и математическая постановка задачи классификации.
1.1.1. Распознавание образов с учителем и без учителя
1.1.2. Признаки
1.1.3. Решающие правила и риск потерь
1.2. Классификация методов распознавания
1.2.1. Детерминистские методы
1.2.2. Статистические методы.
1.2.3. Лингвистические методы
1.2.4. Нейросетевые методы.
1.2.5. Методы с использованием теории нечетких множеств
1.2.6. Другие методы распознавания.
1.3. Постановка цели и задач исследований.
1.4. Выводы по главе
2. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ПОСТРОЕНИЯ НЕЧЕТКИХ АДАПТИВНЫХ КЛАССИФИКАТОРОВ
2.1. Предварительная обработка данных.
2.2.Методы построения адаптивного нечеткого классификатора
2.3. Свойства классификатора
2.4. Анализ погрешности классификации.
2.5. Выводы по главе
3. РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА ПРОГРАММ НЕЧЕТКОГО АДАПТИВНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ.
3.1. Архитектура и обобщенный алгоритм функционирования комплекса программ РиггускяБ
3.2. Универсальные программные средства.
3.3. Программа универсального классификатора РСЬАБМОЭ версия 1.0.
3.4. Выводы по главе
4. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКИХ АДАПТИВНЫХ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ
4.1. Общее описание геоинформационной системы города Смоленска
4.2. Структура МГИС как информационной системы.
4.3. Подсистема мониторинга МГИС
4.4. Муниципальная геоинформационная система Экология Строения.
4.5. Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ