СОДЕРЖАНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ
ВВЕДЕНИЕ
1. ФОРМИРОВАНИЕ БАЗ ЗНАНИЙ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ.
1.1. Экспертные системы
1.1.1. Структура, состав экспертных систем и их характеристики.
1.1.2. Стратегии получения знаний для экспертных систем
1.2. Обнаружение знаний в базах данных.
1.3. Нейронечткая модель формирования баз знаний экспертных систем
1.3.1. Структура и алгоритм обучения нечткой нейронной сети.
1.3.2. Анализ возможностей нечткой нейронной сети.
1.3.3. Проблема гранулирования информации и выбора оптимальных форм функций принадлежности нечтких множеств
1.3.4. Постановка задачи по разработке методики и алгоритмов преднастройки и оптимизации параметров нейронечткой модели.
1.4. Выводы
2. АЛГОРИТМЫ ПРЕДНАСТРОЙКИ И ОПТИМИЗАЦИИ ПАРАМЕТРОВ НЕЧТКОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
2.1. Методы кластеризации в задаче гранулирования информации.
2.1.1. Понятие однородности и задача кластеризации.
2.1.2. Анализ методов кластеризации.
2.2. Алгоритм нечткой кластеризации значений входных параметров нечткой нейронной сети.
2.2.1. Постановка задачи нечткой кластеризации значений входных параметров нечткой нейронной сети
2.2.2. Алгоритм нечеткой кластеризации.
2.3. Выбор оптимальных форм и начальных значений параметров функций принадлежности
2.3.1. Постановка задачи выбора оптимальной формы функции принадлежности
2.3.2. Анализ методов построения функции принадлежности
2.3.3. Алгоритм выбора оптимальной формы и инициализации параметров функций принадлежности
2.4. Методика преднастройки и оптимизации параметров нечткой нейронной сети
2.5. Выводы
3. ЧИСЛЕННОПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ.
3.1. Исследования в среде моделирования .
3.1.1. Описание среды моделирования
3.1.2. Анализ устойчивости алгоритма нечеткой кластеризации и оптимальности кластерного решения.
3.1.3. Временная сложность вычислений по нреднастройке и оптимизациипараметров нечткой нейронной сети
3.2. Исследования на базе программного комплекса Нечткая нейронная сеть.
3.2.1. Описание программного комплекса.
3.2.2. Анализ влияния преднастройки и оптимизации на скорость и качество обучения нечткой нейронной сети.
3.3. Выводы
4. ПРАКТИЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ФОРМИРОВАНИЯ БАЗ ЗНАНИЙ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ.
4.1. Формирование базы знаний экспертной системы предварительного выявления спама
4.1.1. Задача фильтрации спама и общее описание системы
4.1.2. Построение базы знаний экспертной системы фильтрации почтовых сообщений
4.1.3. Полученные практические результаты
4.2. Формирование базы знаний экспертной системы медицинской диагностики и реабилитации.
4.2.1. Особенности диагностического процесса в медицине
4.2.2. Построение базы знаний экспертной системы.
4.2.3. Полученные практические результаты.3.
4.3. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Київ+380960830922