Разработка нейросетевых методов разрешения неоднозначностей на основе реконструктивного покрытия и принципа аналогии

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ОБЗОР СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ
1.1. Проблема неоднозначности и методы е разрешения.
1.2. Реконструктивные свойства интеллекта.
1.3. Аналогия в искусственном интеллекте
1.4. Нейросетевые модели обработки информации.
1.5. Выводы к главе 1.
ГЛАВА 2. КОНЦЕ1ТУАЛБНЫЕ ОСНОВЫ РЕКОНСТРУКТИВНОГО ПОКРЫТИЯ.
2.1. Введение в проблему
2.2. Понятия универсума, отражения, модели
2.3. Взаимное структурирование объектов.
2.4. Реконструкция информации по модели универсума
2.5. Выводы к главе 2.
ГЛАВА 3. РАЗРЕШЕНИЕ НЕОДНОЗНАЧНОСТЕЙ В РЕКОНСТРУКТИВНОМ ПОКРЫТИИ
3.1. Математическая постановка заачи реконструктивного покрытия .
3.2. Оценка правдоподобия объектовпрототипов.
3.3. Бинарные трансформационные аналогии
3.4. Разрешение неоднозначностей покрытия с помощью
бинарной аналогии
3.5. Выводы к главе 3.
ГЛАВА 4. ОДНОРОДНЫЕ НЕЙРОПОДОБНЫЕ СЕТИ.
4.1. Представление модели универсума в виде однородной нейроподобной сети
4.2. Общие принципы функционирования однородных нейроподобных сетей.
4.3. Метод и алгоритм параллельного обратного возбуждения.
4.4. Реконструктивное покрытие в однородной нейроподобной сети
4.5. Место однородных нейроподобных сетей среди прочих коннекционистских подходов
4.6. Выводы к главе 4
ГЛАВА 5. ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ.
5.1. Тематическое реферирование текстовых документов.
5.2. Разрешение лексических неоднозначностей.
5.3. Общий вывод к главе 5.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ