[
Введите текст]
Содержание
84
СИСТЕМЫИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.
ОПТИМИЗАЦИЯ БАЗ ЗНАНИЙ НЕЧЕТКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
13.
Заде, Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к
принятию приближенных решений / Л. А. Заде. – М.: Мир, 1976. – 167 с.
14.
Колмогоров, А. Н. О представлении непрерывных функций нескольких
переменных суперпозициями непрерывных функций меньшего числа
переменных / А. Н. Колмогоров //Докл. АН СССР, 1956. Т. 108. №2.
С. 179–182.
15.
Круглов, В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика /
В. В. Круглов, В. В. Борисов. – М.: Горячая линия – Телеком, 2001. –
382
с.
16.
Леоненков, А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy-
TECH / А. В. Леоненков. – СПб.: БХВ-Петербург, 2003. – 736 с.
17.
Минаев, Ю. Н.Методы и алгоритмы решения задач идентификации и
прогнозирования в условиях неопределенности в нейросетевом логиче-
ском базисе / Ю. Н. Минаев[и др.] – М.: Горячая линия – Телеком, 2003.
– 205
с.
18.
Назаров, А. В.Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации
систем / А. В. Назаров, А. И. Лоскутов. – СПб.: Наука и Техника, 2003. –
384
с.
19.
Нейроинформатика / А. Н. Горбань [и др.] – Новосибирск: Наука. Си-
бирское предприятие РАН, 1998. – 296 с.
20.
Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации; пер. с поль-
ского И. Д. Рудинского / С. Осовский. – М.: Финансы и статистика, 2002.
– 344
с.
21.
Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие
системы;пер. с польск. И. Д. Рудинского / Д. Рутковская[и др.] – М.: Го-
рячая линия – Телеком, 2004. – 452 с.
22.
Усков, А. А. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные
нейронные сети и нечеткая логика / А. А. Усков, А. В.Кузьмин. – М.:
Горячая линия – Телеком, 2004. – 143 с.
23.
Царегородцев, В. Г. Взгляд на архитектуру и требования к нейроимита-
тору для решения современных индустриальных задач /
В. Г. Царегородцев// Материалы XI Всероссийского семинара "Нейро-
информатика и ее приложения". – Красноярск, 2003. С. 171–175.
1...,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85 87,88