База данных: Каталог ЭБС IPR SMART
Страница 4, Результатов: 95
Отмеченные записи: 0
31.
Подробнее
Дьяконова, В. Е.
Пострефлекторная нейробиология поведения / Дьяконова В. Е. - Москва : Издательский Дом ЯСК, 2019. - 592 с. - ISBN 978-5-907117-52-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 28.6
Кл.слова (ненормированные):
мозг -- нейронный ансамбль -- нервная система -- поведенческий акт -- пострефлекторная нейробиология
Аннотация: Как формируются команды, которые мозг отдает исполнительным органам? Столетиями считалось, что нервная деятельность рефлекторна, то есть подчиняется простому и, казалось бы, самоочевидному правилу: стимул — ответ. Но внимательные исследователи давно подвергали это правило сомнению. Особенно ощутимый урон нанесли рефлекторной парадигме этологи (полевые зоологи), связавшие поведение животных со спонтанными (самопроизвольными, эндогенными) процессами в мозге. Начиная с 1960-х гг. постулаты этологии уверенно подтверждает проверка методами клеточной нейрофизиологии; родилась нейроэтология. Книга В. Е. Дьяконовой и Д. А. Сахарова выражает нейроэтологический взгляд на организацию и функционирование нервной системы. Опыт собственных исследований позволяет авторам уделить особое внимание центральным генераторам паттерна — нейронным ансамблям, ответственным за эндогенную генерацию упорядоченных поведенческих актов. Приложимы ли представления о центральных генераторах к механизмам психических актов? Авторы неминуемо вовлекают читателя в обсуждение перспектив пострефлекторной парадигмы. Книга рассчитана на специалистов, работающих в разных областях нейронауки. Исключение составляют тексты третьего раздела, адресованные менее подготовленному читателю — аспирантам, студентам и, возможно, старшим школьникам.
Доп.точки доступа:
Сахаров, Д. А.
Дьяконова, В. Е.
Пострефлекторная нейробиология поведения / Дьяконова В. Е. - Москва : Издательский Дом ЯСК, 2019. - 592 с. - ISBN 978-5-907117-52-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
мозг -- нейронный ансамбль -- нервная система -- поведенческий акт -- пострефлекторная нейробиология
Аннотация: Как формируются команды, которые мозг отдает исполнительным органам? Столетиями считалось, что нервная деятельность рефлекторна, то есть подчиняется простому и, казалось бы, самоочевидному правилу: стимул — ответ. Но внимательные исследователи давно подвергали это правило сомнению. Особенно ощутимый урон нанесли рефлекторной парадигме этологи (полевые зоологи), связавшие поведение животных со спонтанными (самопроизвольными, эндогенными) процессами в мозге. Начиная с 1960-х гг. постулаты этологии уверенно подтверждает проверка методами клеточной нейрофизиологии; родилась нейроэтология. Книга В. Е. Дьяконовой и Д. А. Сахарова выражает нейроэтологический взгляд на организацию и функционирование нервной системы. Опыт собственных исследований позволяет авторам уделить особое внимание центральным генераторам паттерна — нейронным ансамблям, ответственным за эндогенную генерацию упорядоченных поведенческих актов. Приложимы ли представления о центральных генераторах к механизмам психических актов? Авторы неминуемо вовлекают читателя в обсуждение перспектив пострефлекторной парадигмы. Книга рассчитана на специалистов, работающих в разных областях нейронауки. Исключение составляют тексты третьего раздела, адресованные менее подготовленному читателю — аспирантам, студентам и, возможно, старшим школьникам.
Доп.точки доступа:
Сахаров, Д. А.
32.
Подробнее
Березовская, Е. А.
Имитационное моделирование : учебное пособие / Березовская Е. А. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2018. - 76 с. - ISBN 978-5-9275-2426-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 65
Кл.слова (ненормированные):
агентное моделирование -- имитационная модель -- имитационное моделирование -- инвестиционный проект -- метамодель -- нейронная сеть -- программное обеспечение -- симулятор -- снижение риска
Аннотация: Учебное пособие содержит изложение основ и механизмов применения современных имитационных моделей для решения разнообразных задач в области экономики, бизнеса и управления. Теоретической основой курса являются знания, полученные обучающимися при изучении математики, информатики, теории систем и системного анализа. Раскрываются понятие и сущность имитационного моделирования, его роль и место в исследовании социально-экономических систем. Теоретический материал иллюстрируется многочисленными примерами, способствует развитию навыков самостоятельной исследовательской работы. Учебное 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.
Березовская, Е. А.
Имитационное моделирование : учебное пособие / Березовская Е. А. - Ростов-на-Дону, Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2018. - 76 с. - ISBN 978-5-9275-2426-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
агентное моделирование -- имитационная модель -- имитационное моделирование -- инвестиционный проект -- метамодель -- нейронная сеть -- программное обеспечение -- симулятор -- снижение риска
Аннотация: Учебное пособие содержит изложение основ и механизмов применения современных имитационных моделей для решения разнообразных задач в области экономики, бизнеса и управления. Теоретической основой курса являются знания, полученные обучающимися при изучении математики, информатики, теории систем и системного анализа. Раскрываются понятие и сущность имитационного моделирования, его роль и место в исследовании социально-экономических систем. Теоретический материал иллюстрируется многочисленными примерами, способствует развитию навыков самостоятельной исследовательской работы. Учебное 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.
33.
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.
34.
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.
35.
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.\
36.
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.\
37.
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.\
38.
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».
39.
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».
40.
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».
Страница 4, Результатов: 95