Microsoft Word Книга иис мггу 1 Print doc

Список использованных источников 
1. Луценко Е.В. Интеллектуальные информационные системы: учебное 
пособие для студентов специальности «прикладная информатика (по 
отраслям)». – Краснодар: КубГАУ, 2004. – 633 с.
2. Романов В.П. 
Интеллектуальные 
информационные 
системы 
в 
экономике: учебное пособие. / Под ред. д.э.н. проф. Н.П. Тихомирова. – М.: изд. 
«Экзамен», 2003. – 496 с.
3. Гаврилов А.В. Системы искусственного интеллекта. Методические 
указания для студентов. – Новосибирск: НГТУ, 2004. – 59 с.
4. Интеллектуальные информационные системы: программа дисциплины 
для студентов специальности «Прикладная информатика в экономике» - 
Ставрополь: СФ МГГУ им. М.А. Шолохова, 2008. – 22 с.
5. Искусственный интеллект. – В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: 
справочник. / Под ред. Д.А. Поспелова – М.: Радио и связь, 1990. – 304 с.
6. Сотник С.Л. 
Основы 
проектирования 
систем 
искусственного 
интеллекта [Эл. ресурс]. 1998. – URL: http://neuroschool.narod.ru/books/ 
sotnik.html (дата доступа 01.02.2009).
7. Сотник С.Л. Проектирование систем искусственного интеллекта: курс 
лекций для Интернет-университета информационных технологий [Эл. ресурс]. – 
M.: Интернет-университет информационных технологий - www.INTUIT.ru. – 
URL: http://www.intuit.ru/department/expert/artintell/ (дата доступа 01.02.2009).
8. Макушкин В.А., Афонин В.Л. Интеллектуальные робототехнические 
системы: курс лекций для Интернет-университета информационных технологий 
[Эл. ресурс]. – M.: Интернет-университет информационных технологий - 
www.INTUIT.ru. – URL: http://www.intuit.ru/department/human/isrob/ (дата 
доступа 01.02.2009).
9. Терехов С.А. Лаборатория Искусственных нейронных сетей [Эл. 
ресурс]. – Снежинск: ВНИИТФ НТО-2. – URL: http://alife.narod.ru/ 
lectures/neural/Neu_index.htm (дата доступа 01.02.2009).
10. Короткий С. Нейронные сети: основные положения. – URL: 
http://www.shestopaloff.ca/kyriako/Russian/Artificial_Intelligence/Some_publication
s/Korotky_Neuron_network_Lectures.pdf (дата доступа 01.02.2009).
11. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. – М.: Мир, 1992.
12. Заенцев И.В. Нейронные сети: основные модели. – Воронеж: ВГУ, 
1999. – 76 с.
13. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений 
в нечетких условиях: монография. - Тюмень: изд. Тюменского гос. 
университета, 2000. – 352 с.

---

207 
14. Блюмин С.Л., Шуйкова И.А. Введение в математические методы 
принятия решений. - Липецк: изд. ЛГПИ. 1999. – 100 с.
15. Батыршин И.З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения. 
– Казань: Отечество, 2001. – 100 с.
16. Рыжов А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения 
нечеткости. Изд. 2-е испр. – М.:, Диалог-МГУ, 2003. – 81 с.
17. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети: учебное пособие. 
— 
М.: 
Интернет-Университет 
Информационных 
технологий; 
Бином. 
Лаборатория знаний, 2008. – 316 с.
18. Исаев С. Популярно о генетических алгоритмах. // Алгоритмы, 
методы, исходники [Эл. ресурс]. – URL: http://algolist.manual.ru/ai/ga/ga1.php 
(дата доступа 01.02.2009).
19. Андреев А. Электродарвин. // Парадокс [Эл. ресурс]. №3. 2004. – URL: 
http://www.fuga.ru/articles/2004/03/genetic-pro.htm (дата доступа 01.02.2009).
20. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы 
виртуальной реальности. / Вороновский Г.К. Махотило К.В. Петрашев С.Н. 
Сергеев С.А. – Х.: Основа, 1997. – 112 с.
21. Кузюрин Н.Н., 
Мартишин С.А., 
Храпченко М.В. 
Генетические 
алгоритмы в задаче поиска часто встречающихся комбинаций. // Труды 
Института системного программирования РАН. Т. 6, 2004. – C. 109-136. – URL: 
http://cyberleninka.ru/article/n/geneticheskie-algoritmy-v-zadache-poiska-chasto-
vstrechayuschihsya-kombinatsiy (дата доступа 01.02.2009).