Главная    Ex Libris    Книги    Журналы    Статьи    Серии    Каталог    Wanted    Загрузка    ХудЛит    Справка    Поиск по индексам    Поиск    Форум   
blank
Авторизация

       
blank
Поиск по указателям

blank
blank
blank
Красота
blank
Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. — Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы
Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. — Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы



Обсудите книгу на научном форуме



Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter


Название: Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы

Авторы: Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л.

Аннотация:

Книга посвящена вопросам "интеллектуальных вычислений". Содержит базовые знания о генетических алгоритмах, эволюционном программировании, нечетких системах, а также о связях этих направлений с нейронными сетями.

Для научных и инженерно-технических работников в области информатики и вычислительной техники, занимающихся созданием и использованием интеллектуальных систем, а также аспирантов и студентов различных специальностей в области компьютерных технологий.


Язык: ru

Рубрика: Computer science/

Статус предметного указателя: Готов указатель с номерами страниц

ed2k: ed2k stats

Год издания: 2007

Количество страниц: 452

Добавлена в каталог: 03.03.2008

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID
blank
Предметный указатель
$\alpha$-разрез нечеткого множества      54
Адалайн (Adaptive Linear Neuron)      25
Аксон      19
Алгебраическое произведение (algebraic product) нечетких множеств      57
Алгоритм LMS (Least Mean Square)      30
Алгоритм RLS (Recursive Least Squares)      39
Алгоритм генетический      125
Алгоритм генетический классический (regular)      170
Алгоритм генетический с частичной заменой популяции (steady-state)      160
Алгоритм обратного распространения ошибки      33
Алгоритм эволюционный (evolutionary algorithm)      209
Аллель      126
Высота нечеткого множества      52
Вычисления эволюционные (evolutionary computational)      213
Ген      126
Генотип      126
Гипотеза о кирпичиках      151
Дендрит      18
Дефуззификация      92
Инверсия      162
Кодирование логарифмическое (logarithmic coding)      164
Коэффициент забывания (forgetting factor)      37
Локус      126
Масштабирование линейное (linear scaling)      165
Масштабирование степенное (power law scaling)      165
Метод взвешенной функции (method of objective weighting)      168
Метод дефуззификации по среднему центру (center average defuzzification)      105
Метод дефуззификации по сумме центров (center of sums defuzzification)      105
Метод максимума функции принадлежности      106
Метод наименьших квадратов (Recursive Least Squares - RLS)      37
Метод ранговый (rank-based)      214
Метод рулетки (roulette wheel selection)      131
Метод турнирный (tournament selection)      158
Метод функции расстояния (method of distance function)      168
Метод центра тяжести (center of gravity method, center of area method)      106
Метод эволюционный (evolutionary methods)      209
Микроалгоритм генетический      157
Множество нечеткое (fuzzy set)      45
Моделирование эволюционное (simulated evolution)      206
Момент      37
Мутация (mutation)      125
Мутация основанная на упорядочении (order-based mutation)      247
Нейрон      18
Носитель нечеткого множества      52
Область рассуждений (universe of discourse)      45
Описание символьное      46
Особь      126
Переменная лингвистическая      85
Пересечение (intersection) нечетких множеств      56
Персептрон      21
Персептрон простейший      22
Поверхность среднеквадратичной погрешности      28
Показатель мутации (mutation rate)      214
Показатель скрещивания (crossover rate)      214
Популяция      126
Популяция родительская (mating pool)      133
Посылка (antecedent)      93
Правило бинарное      89
Правило вероятностное      89
Правило вывода modus ponens      83
Правило вывода modus tolens      84
Правило Геделя      89
Правило Гогуэна      89
Правило Заде      89
Правило Ларсена      88
Правило Лукашевича      89
Правило Мамдани      88
Правило ограниченной суммы      89
Правило Шарпа      89
Приближенное локальное значение (instantaneous estimate)      30
Программа эволюционная (evolution program)      210
Программирование генетическое (genetic programming)      209
Программирование эволюционное      206
Пространственный фильтр Винера (spatial filter)      27
Режим пакетного обучения (batch training mode)      261
Рекомбинация      124
Репродукция      124
Решающая граница (decision boundary)      23
Селекция      124
Селекция ранговая (ranking)      158
Сигма-отсечение (sigma truncation)      165
Синапс      19
Система нейро-нечеткая (fuzzy-neural system)      110
Система нечеткая без модели со способностью к обучению (model-free trainable fuzzy system)      119
Скрещивание (crossover)      124
Скрещивание двухточечное (two-point crossover)      161
Скрещивание многоточечное (multi-point crossover)      161
Скрещивание равномерное (uniform crossover)      161
Следствие (consequent)      93
СОМА      18
Среднеквадратичная погрешность реализации      27
Степень включения нечеткого множества      53
Стратегия эволюционная      206
Стратегия элитарная (elitist strategy)      160
Сумматор линейный взвешенный (linear combiner)      26
Схема косвенного кодирования      263
Схема непосредственного кодирования      262
Схемы охват (defining length)      148
Схемы порядок (order)      148
Теорема генетических алгоритмов основная      151
Уравнение нормальное      29
Фенотип      126
Фуззификация (fuzzification)      92
Функция принадлежности      46
Функция приспособленности      126
Функция соучастия (sharing function)      166
Хромосома      132
Центр нечеткого множества      105
Число нечеткое      68
blank
Реклама
blank
blank
HR
@Mail.ru
       © Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ, 2004-2020
Электронная библиотека мехмата МГУ | Valid HTML 4.01! | Valid CSS! О проекте