Choice of metadata IPR SMART
Page 3, Results: 45
Report on unfulfilled requests: 0
21.
Подробнее
Пятаева, А. В.
Интеллектуальные системы и технологии : учебное пособие / Пятаева А. В. - Красноярск : Сибирский федеральный университет, 2018. - 144 с. - ISBN 978-5-7638-3873-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- информация -- нейронная сеть -- эволюционный алгоритм -- экспертная система
Аннотация: Изложены основные направления развития интеллектуальных систем. Рассмотрены модели представления знаний, основные компоненты экспертной системы и ее особенности, этапы разработки экспертных систем. Дано описание нейронных сетей. Представлен теоретический материал, посвященный эволюционным методам принятия решений. Приведен пример разработки и использования эволюционных алгоритмов. Предназначено для студентов, обучающихся по направлению 09.03.02 «Информационные системы и технологии».
Доп.точки доступа:
Раевич, К. В.
Пятаева, А. В.
Интеллектуальные системы и технологии : учебное пособие / Пятаева А. В. - Красноярск : Сибирский федеральный университет, 2018. - 144 с. - ISBN 978-5-7638-3873-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- информация -- нейронная сеть -- эволюционный алгоритм -- экспертная система
Аннотация: Изложены основные направления развития интеллектуальных систем. Рассмотрены модели представления знаний, основные компоненты экспертной системы и ее особенности, этапы разработки экспертных систем. Дано описание нейронных сетей. Представлен теоретический материал, посвященный эволюционным методам принятия решений. Приведен пример разработки и использования эволюционных алгоритмов. Предназначено для студентов, обучающихся по направлению 09.03.02 «Информационные системы и технологии».
Доп.точки доступа:
Раевич, К. В.
22.
Подробнее
Рунова, Л. П.
Методы бизнес-прогнозирования : учебное пособие / Рунова Л. П. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2018. - 109 с. - ISBN 978-5-9275-2553-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65.23
Кл.слова (ненормированные):
бизнес-менеджмент -- верификация прогноза -- матричный метод -- метод бизнес-прогнозирования -- метод дельфи -- нейронная сеть -- прогнозная интерполяция -- регрессионная модель -- экономическая модель -- экспертный метод
Аннотация: Учебное пособие содержит основы теории и практики бизнес-прогнозирования. При этом делается упор на возможность применения математических методов и моделей для решения задач прогнозирования бизнес-процессов. Пособие разработано на основе нормативных документов Министерства образования и науки Российской Федерации, теории образовательной квалиметрии и современных технологий дидактического обеспечения учебного процесса. Адресовано студентам, магистрантам, аспирантам, работникам высшей школы, специализирующимся в области бизнес-информатики, экономики и менеджмента.
Рунова, Л. П.
Методы бизнес-прогнозирования : учебное пособие / Рунова Л. П. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2018. - 109 с. - ISBN 978-5-9275-2553-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
бизнес-менеджмент -- верификация прогноза -- матричный метод -- метод бизнес-прогнозирования -- метод дельфи -- нейронная сеть -- прогнозная интерполяция -- регрессионная модель -- экономическая модель -- экспертный метод
Аннотация: Учебное пособие содержит основы теории и практики бизнес-прогнозирования. При этом делается упор на возможность применения математических методов и моделей для решения задач прогнозирования бизнес-процессов. Пособие разработано на основе нормативных документов Министерства образования и науки Российской Федерации, теории образовательной квалиметрии и современных технологий дидактического обеспечения учебного процесса. Адресовано студентам, магистрантам, аспирантам, работникам высшей школы, специализирующимся в области бизнес-информатики, экономики и менеджмента.
23.
Подробнее
Трухин, М. П.
Моделирование сигналов и систем. Сетевые модели : учебное пособие / Трухин М. П. - Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2018. - 204 с. - ISBN 978-5-7996-2503-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.84
Кл.слова (ненормированные):
компьютерная модель -- математическая модель -- нейронная сеть -- сетевая модель -- сигнал -- телекоммуникационная система -- транспортная сеть
Аннотация: В пособии приведены методология и технология компьютерного моделирования систем с помощью сетевых моделей. Рассмотрены теоретические и практические вопросы приложений формализма транспортных сетей, сетей Петри и E-сетей, а также нейронных сетей для разработки и анализа математических моделей сложных систем, в том числе в среде MATLAB. Учебное пособие предназначено для студентов, изучающих вопросы системного моделирования и обработки сигналов, в том числе программные и аппаратные методы защиты информации в телекоммуникационных системах.
Доп.точки доступа:
Иванова, В. Э. \ред.\
Трухин, М. П.
Моделирование сигналов и систем. Сетевые модели : учебное пособие / Трухин М. П. - Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2018. - 204 с. - ISBN 978-5-7996-2503-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
компьютерная модель -- математическая модель -- нейронная сеть -- сетевая модель -- сигнал -- телекоммуникационная система -- транспортная сеть
Аннотация: В пособии приведены методология и технология компьютерного моделирования систем с помощью сетевых моделей. Рассмотрены теоретические и практические вопросы приложений формализма транспортных сетей, сетей Петри и E-сетей, а также нейронных сетей для разработки и анализа математических моделей сложных систем, в том числе в среде MATLAB. Учебное пособие предназначено для студентов, изучающих вопросы системного моделирования и обработки сигналов, в том числе программные и аппаратные методы защиты информации в телекоммуникационных системах.
Доп.точки доступа:
Иванова, В. Э. \ред.\
24.
Подробнее
Доросинский, Л. Г.
Основы теории принятия решений и еe применение для оптимальной обработки сигналов в РСА : учебное пособие / Доросинский Л. Г. - Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2018. - 204 с. - ISBN 978-5-7996-2483-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
генетический алгоритм -- имитационная модель -- нейронная сеть -- помеха -- радиолокационная система
Аннотация: В учебном пособии рассмотрены современные методы распознавания образов: классический байесовский подход, параметрические и непараметрические методы классификации, нейронные сети, генетические алгоритмы и методы имитационного моделирования. Особое внимание уделено практическим вопросам приложения теории к решению задач классификации радиолокационных изображений, формируемых в радиолокационных системах с синтезированной апертурой (РСА), а также оптимальной обработке сигналов в РСА при действии помех. Пособие предназначено для студентов и аспирантов, изучающих современные методы цифровой обработки сигналов и изображений.
Доп.точки доступа:
Папуловская, Н. В.
Круглова, В. Н. \ред.\
Доросинский, Л. Г.
Основы теории принятия решений и еe применение для оптимальной обработки сигналов в РСА : учебное пособие / Доросинский Л. Г. - Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2018. - 204 с. - ISBN 978-5-7996-2483-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
генетический алгоритм -- имитационная модель -- нейронная сеть -- помеха -- радиолокационная система
Аннотация: В учебном пособии рассмотрены современные методы распознавания образов: классический байесовский подход, параметрические и непараметрические методы классификации, нейронные сети, генетические алгоритмы и методы имитационного моделирования. Особое внимание уделено практическим вопросам приложения теории к решению задач классификации радиолокационных изображений, формируемых в радиолокационных системах с синтезированной апертурой (РСА), а также оптимальной обработке сигналов в РСА при действии помех. Пособие предназначено для студентов и аспирантов, изучающих современные методы цифровой обработки сигналов и изображений.
Доп.точки доступа:
Папуловская, Н. В.
Круглова, В. Н. \ред.\
25.
Подробнее
Сергеев, А. П.
Введение в нейросетевое моделирование : учебное пособие / Сергеев А. П. - Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2017. - 128 с. - ISBN 978-5-7996-2124-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
биологический прототип -- вычислительная система -- искусственный нейрон -- нейронная сеть -- перцептрон
Аннотация: Учебное пособие содержит начальные сведения о моделировании на базе искусственных нейронных сетей. Разобраны биологические принципы построения и алгоритмы создания искусственного нейрона (типа «перцептрон») и сетей на его основе. Издание рекомендуется исследователям, преподавателям, аспирантам, студентам, а также всем, кто интересуется современным состоянием дел в области искусственных нейронных сетей и моделирования.
Доп.точки доступа:
Тарасов, Д. А.
Сергеева, А. П. \ред.\
Сергеев, А. П.
Введение в нейросетевое моделирование : учебное пособие / Сергеев А. П. - Екатеринбург : Издательство Уральского университета, 2017. - 128 с. - ISBN 978-5-7996-2124-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
биологический прототип -- вычислительная система -- искусственный нейрон -- нейронная сеть -- перцептрон
Аннотация: Учебное пособие содержит начальные сведения о моделировании на базе искусственных нейронных сетей. Разобраны биологические принципы построения и алгоритмы создания искусственного нейрона (типа «перцептрон») и сетей на его основе. Издание рекомендуется исследователям, преподавателям, аспирантам, студентам, а также всем, кто интересуется современным состоянием дел в области искусственных нейронных сетей и моделирования.
Доп.точки доступа:
Тарасов, Д. А.
Сергеева, А. П. \ред.\
26.
Подробнее
Кадырова, Г. Р.
Интеллектуальные системы : учебное пособие / Кадырова Г. Р. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2017. - 114 с. - ISBN 978-5-9795-1745-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.1
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронная сеть -- экспертная система
Аннотация: В пособии рассматриваются основные понятия, касающиеся теории искусственного интеллекта (ИИ) и интеллектуальных систем (ИС). Типичными примерами интеллектуальных систем являются экспертные системы и искусственные нейронные сети. Большое внимание уделяется общим вопросам построения экспертных систем, их архитектуре, режимам работы, этапам разработки. Рассматривается взаимосвязь таких понятий, как ИИ, машинное обучение и искусственные нейронные сети. Рассматриваются принципы построения искусственных нейронных сетей и перспективы их применения. Учебное пособие предназначено для студентов дневной формы обучения, обучающихся по направлению «Прикладная математика», при подготовке к занятиям по курсам «Интеллектуальные системы» и «Методы искусственного интеллекта», а также для самостоятельного изучения теории интеллектуальных систем. Пособие подготовлено на кафедре «Прикладная математика и информатика».
Кадырова, Г. Р.
Интеллектуальные системы : учебное пособие / Кадырова Г. Р. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2017. - 114 с. - ISBN 978-5-9795-1745-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронная сеть -- экспертная система
Аннотация: В пособии рассматриваются основные понятия, касающиеся теории искусственного интеллекта (ИИ) и интеллектуальных систем (ИС). Типичными примерами интеллектуальных систем являются экспертные системы и искусственные нейронные сети. Большое внимание уделяется общим вопросам построения экспертных систем, их архитектуре, режимам работы, этапам разработки. Рассматривается взаимосвязь таких понятий, как ИИ, машинное обучение и искусственные нейронные сети. Рассматриваются принципы построения искусственных нейронных сетей и перспективы их применения. Учебное пособие предназначено для студентов дневной формы обучения, обучающихся по направлению «Прикладная математика», при подготовке к занятиям по курсам «Интеллектуальные системы» и «Методы искусственного интеллекта», а также для самостоятельного изучения теории интеллектуальных систем. Пособие подготовлено на кафедре «Прикладная математика и информатика».
27.
Подробнее
Пальмов, С. В.
Интеллектуальные системы и технологии : учебное пособие / Пальмов С. В. - Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. - 195 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм априори -- ассоциативное правило -- дерево решений -- интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- семантическая сеть -- топология сети -- экспертная система
Аннотация: Рассматриваются основы методов искусственно интеллекта, история возникновения области искусственного интеллекта и становления её как науки. Рассмотрены базовые алгоритмы (ассоциативные правила, деревья решений, нейронные сети и т.д.), позволяющие решать типичные задачи для вышеуказанной области: представление знаний и поиск. Предназначено в качестве учебного пособия для студентов направления подготовки 09.03.02. «Информационные системы и технологии» по дисциплине «Интеллектуальные системы и технологии».
Пальмов, С. В.
Интеллектуальные системы и технологии : учебное пособие / Пальмов С. В. - Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. - 195 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм априори -- ассоциативное правило -- дерево решений -- интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- семантическая сеть -- топология сети -- экспертная система
Аннотация: Рассматриваются основы методов искусственно интеллекта, история возникновения области искусственного интеллекта и становления её как науки. Рассмотрены базовые алгоритмы (ассоциативные правила, деревья решений, нейронные сети и т.д.), позволяющие решать типичные задачи для вышеуказанной области: представление знаний и поиск. Предназначено в качестве учебного пособия для студентов направления подготовки 09.03.02. «Информационные системы и технологии» по дисциплине «Интеллектуальные системы и технологии».
28.
Подробнее
Пальмов, С. В.
Интеллектуальный анализ данных : учебное пособие / Пальмов С. В. - Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. - 127 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
data mining -- анализ данных -- ассоциативные правила -- генетический алгоритм -- дерево решений -- интеллектуальный анализ -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- случайный лес
Аннотация: Рассматриваются основы методов искусственно интеллекта, история возникновения области искусственного интеллекта и становления её как науки. Рассмотрены базовые алгоритмы (ассоциативные правила, деревья решений, нейронные сети и т.д.), позволяющие решать типичные задачи для вышеуказанной области: представление знаний и поиск. Предназначено в качестве учебного пособия для студентов направления подготовки 09.04.02. «Информационные системы и технологии» по дисциплине «Интеллектуальный анализ данных».
Пальмов, С. В.
Интеллектуальный анализ данных : учебное пособие / Пальмов С. В. - Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. - 127 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
data mining -- анализ данных -- ассоциативные правила -- генетический алгоритм -- дерево решений -- интеллектуальный анализ -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- случайный лес
Аннотация: Рассматриваются основы методов искусственно интеллекта, история возникновения области искусственного интеллекта и становления её как науки. Рассмотрены базовые алгоритмы (ассоциативные правила, деревья решений, нейронные сети и т.д.), позволяющие решать типичные задачи для вышеуказанной области: представление знаний и поиск. Предназначено в качестве учебного пособия для студентов направления подготовки 09.04.02. «Информационные системы и технологии» по дисциплине «Интеллектуальный анализ данных».
29.
Подробнее
Павлова, А. И.
Информационные технологии: основные положения теории искусственных нейронных сетей : учебное пособие / Павлова А. И. - Новосибирск : Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», 2017. - 191 с. - ISBN 978-5-7014-0801-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.973
Кл.слова (ненормированные):
информационная система -- информационные технологии -- нейронная сеть
Аннотация: В учебном пособии рассмотрены основные положения теории искусственных нейронных сетей (архитектура, особенности функционирования биологического и искусственного нейрона, классификация нейронных сетей), а также наиболее известные методы обучения искусственных нейронных сетей, включая градиентные алгоритмы, радиальные базисные сети и самоорганизующиеся алгоритмы обучения. Предназначено для студентов очной формы обучения, изучающих дисциплину «Информационные технологии» по направлениям 09.03.02 «Информационные системы и технологии» и 02.03.02 «Фундаментальная информатика и информационные технологии».
Павлова, А. И.
Информационные технологии: основные положения теории искусственных нейронных сетей : учебное пособие / Павлова А. И. - Новосибирск : Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», 2017. - 191 с. - ISBN 978-5-7014-0801-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
информационная система -- информационные технологии -- нейронная сеть
Аннотация: В учебном пособии рассмотрены основные положения теории искусственных нейронных сетей (архитектура, особенности функционирования биологического и искусственного нейрона, классификация нейронных сетей), а также наиболее известные методы обучения искусственных нейронных сетей, включая градиентные алгоритмы, радиальные базисные сети и самоорганизующиеся алгоритмы обучения. Предназначено для студентов очной формы обучения, изучающих дисциплину «Информационные технологии» по направлениям 09.03.02 «Информационные системы и технологии» и 02.03.02 «Фундаментальная информатика и информационные технологии».
30.
Подробнее
Горожанина, Е. И.
Нейронные сети : учебное пособие / Горожанина Е. И. - Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. - 84 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- искусственный нейрон -- нейронная сеть -- самоорганизующаяся карта -- сеть кохонена -- сеть хемминга -- сеть хопфилда
Аннотация: Учебное пособие имеет целью ознакомить учащихся с компонентами интеллектуальных систем, а именно искусственные нейронные сети. Предусмотрено рассмотрение принципов построения интеллектуальных информационных систем и их «настройке». Затрагивается вопрос применения инструментальных средств поддержки проектирования и построения нейросетей. Учебное пособие подготовлено на кафедре «Экономические и информационные системы» ФГБОУ ВО ПГУТИ, предназначены для студентов всех форм обучения специальности 09.04.03 (Прикладная информатика). Могут быть полезны преподавателям смежных дисциплин.
Горожанина, Е. И.
Нейронные сети : учебное пособие / Горожанина Е. И. - Самара : Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2017. - 84 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
интеллектуальная система -- искусственный интеллект -- искусственный нейрон -- нейронная сеть -- самоорганизующаяся карта -- сеть кохонена -- сеть хемминга -- сеть хопфилда
Аннотация: Учебное пособие имеет целью ознакомить учащихся с компонентами интеллектуальных систем, а именно искусственные нейронные сети. Предусмотрено рассмотрение принципов построения интеллектуальных информационных систем и их «настройке». Затрагивается вопрос применения инструментальных средств поддержки проектирования и построения нейросетей. Учебное пособие подготовлено на кафедре «Экономические и информационные системы» ФГБОУ ВО ПГУТИ, предназначены для студентов всех форм обучения специальности 09.04.03 (Прикладная информатика). Могут быть полезны преподавателям смежных дисциплин.
Page 3, Results: 45