Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике

Читать фрагмент

книга

Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике

Автор: Михаил Матвеев, Андрей Свиридов, Наталья Алейникова

Представлены теоретические основы искусственного интеллекта: информационные аспекты, сведения о бинарной и нечеткой логике, а также методы и модели актуальных направлений искусственного интеллекта, экспертных систем, инженерии знаний, нейронных сетей и генетических алгоритмов. Подробно рассмотрены вопросы практической реализации интеллектуальных систем. Приведено множество примеров, иллюстрирующих разработку и применение рассматриваемых методов и моделей. Особое внимание уделено экономическим задачам.
Для студентов, аспирантов, научных работников и специалистов, изучающих и разрабатывающих интеллектуальные информационные системы в экономической и других областях применения.

Форматы: PDF

Издательство: Финансы и статистика

Год: 2023

Место издания: Москва

ISBN: 978-5-00184-101-2

Страниц: 448

Артикул: 105238

Электронная книга

200 ₽

Купить и скачать

Содержание

Содержание книги "Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике "

Предисловие

Глава 1. Системы искусственного интеллекта в экономике

1.1. Искусственный интеллект в проблеме принятия решений

1.2. Подходы к созданию систем искусственного интеллекта

Глава 2. Теоретические основы создания систем искусственного интеллекта

2.1. Информация и ее виды, измерение информации

2.2. Основы теории неопределенности, нечеткие множества

2.3. Основы математической (бинарной) логики

2.4. Логический вывод на основе алгебры логики

2.5. Логический вывод на основе исчисления высказываний и предикатов

2.6. Нечеткая логика и нечеткий вывод

Контрольные вопросы и практические задания

Глава 3. Экспертные системы

3.1. Понятие, назначение, структура

3.2. Базы знаний и модели представления знаний

3.3. Механизм работы со знаниями

Контрольные вопросы и практические задания

Глава 4. Инженерия знаний

4.1. Классификация методов инженерии знаний

4.2. Извлечение знаний (непосредственное взаимодействие эксперта и инженера знаний)

4.3. Приобретение знаний (автоматизированное взаимодействие эксперта и инженера знаний)

4.4. Автоматическое формирование знаний

Контрольные вопросы и практические задания

Глава 5. Искусственные нейронные сети

5.1. Биологические нейронные сети

5.2. Искусственные нейронные сети

5.3. Возможности искусственных нейронных сетей по обработке информации

5.4. Модель биологического нейрона

5.5. Многослойный персептрон

5.6. Отбор и предварительная обработка исходных данных

5.7. Выбор оптимальной структуры многослойной сети

5.8. Обучение многослойных сетей методом обратного распространения ошибки

5.9. Обучение нейронных сетей «без учителя»

5.10. Обучение нейронных сетей методом Хебба

5.11. Сеть Кохонена

5.12. Архитектура рекуррентных нейронных сетей. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга

5.13. Сеть встречного распространения

5.14. Модели теории адаптивного резонанса (ART)

5.15. Нечеткие сети Такаги—Сугено—Канга

Контрольные вопросы и практические задания

Глава 6. Генетические алгоритмы

6.1. Вводные понятия

6.2. Пример работы генетического алгоритма

6.3. Кодирование фенотипов в хромосомы

6.4. Функция приспособленности

6.5. Формирование начальной, текущей популяции и родительского пула

6.6. Операторы репродукции

6.7. Теоретические аспекты применения генетических алгоритмов

Контрольные вопросы и практические задания

Глава 7. Решение экономических задач методами искусственного интеллекта

7.1. Применение технологий экспертных систем

7.2. Использование нейронных сетей в задачах искусственного интеллекта

7.3. Применение генетических алгоритмов в задачах искусственного интеллекта

7.4. Использование гибридных систем

Библиографический список

Предметный указатель

Отрывок из книги

Обращение к качественной стороне информации вызвало появление новых подходов к определению этой категории. Аксиологический подход связывает понятие информации с понятием ценности, практической значимости. Ценность информации носит субъективный характер,зависит от цели, которую преследует ее потребитель. Если поставленная задача решена, то использованная информация для него уже не представляет интереса, она утрачивает ценность. Таким образом, в обществе помимо информации, обладающей ценностью, присутствует информация, которая не имеет ценности либо обладает отрицательной ценностью.Существует даже несколько экономических подходов к понятию информации. С позиций экономики информация рассматривается как товар или услуга, которая может покупаться и продаваться в соответствии со своей ценностью. При этом рынок информационных услуг в последнее время существенно превосходит по финансовому обороту рынки материальных товаров. Это позволяет характеризовать современное общество как информационное.Экономический рост интерпретируется как движение равновесного состояния во времени под влиянием реакции фирм на увеличение предложения производственных ресурсов в рамках заданного множества технологий.Из информации выделена технология как совокупность знаний о способах и средствах проведения производственных процессов, определенная в конкретный момент времени. При переходе экономической системы к новому устойчивому состоянию под действием механизмов конкуренции предприниматель, первым использовавший нововведение,получает избыточную прибыль, величина которой уменьшается по мере применения данного нововведения другими. Внедрение нововведения и последующий процесс восстановления экономического равновесия на новом уровне отражает неравномерность экономического роста. При таком подходе понятие нововведения предполагает движение, развитие технологического знания...

Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике (автор Михаил Матвеев, Андрей Свиридов, Наталья Алейникова)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!