Tajriba orttirish uchun misol va topshiriqlar.
topshiriq. Nazariy qismni o`zlashtirish va B/B/B jadvalini to`ldirish.
B/B/B texnikasini qo`llash bo`yicha ko`rsatma.
Ma’ruza rejasiga mos holda 2-ustunni to`ldiring.
O`ylang, juftlikda hal eting va javob bering, ushbu savollar bo`yicha nimani bilasiz, 3-ustunni to`ldiring.
O`ylang, juftlikda hal eting va javob bering, ushbu savollar bo`yicha nimani bilish kerak, 4-ustunni to`ldiring.
Ma’ruzani o`qing va materiallar bilan tanishing.
5-ustunni to`ldiring.
B/B/B jadvali (Bilaman/Bilishni hoxlayman/Bilib oldim)
№
|
Mavzu savoli
|
Bilaman
|
Bilishni hoxlayman
|
Bilib oldim
|
1.
|
|
|
|
|
2.
|
|
|
|
|
3.
|
|
|
|
|
4.
|
|
|
|
|
5.
|
|
|
|
|
topshiriq. “Bilib oldim” ustuni asosida “T” jadvalini to`ldirish. Nazariy qismdan tayanch iboralarni aniqlash va “T” jadvalini qurish.
Tayanch ibora
|
Mazmuni
|
1.
|
|
2.
|
|
...
|
|
n.
|
|
11-ma’ruza uchun adabiyotlar
Павлов С. Н. Системы искусственного интеллекта : учеб. пособие. В 2-х частях. / С. Н. Павлов. - Томск: Эль Контент, 2011. - Ч. 1. - 176 c. ISBN 978- 5-4332-0013-5.
Zadeh L. Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes // IEEE Trans. Syst. Man Cybernet. №3. - 1973. - P. 28-44. (Русский перевод: Заде Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. В кн. «Математика сегодня». Пер. с англ. М.: Знание. - 1974. - С. 5-49).
Mamdani E.H., Assilian S. An Experiment in Linguistic Synthesis with Fuzzy Logic Controller // Int. J. Man-Machine Studies. - 1975. - Vol. 7. №1. - P.1-13.
Nauck D., Kruse R. Neuro-Fuzzy Systems for Function Approximation // Fuzzy Sets and Systems. - 1999. - Vol. 101, №2. - P. 261-271.
5.Yager R., Filev D. Essentials of Fuzzy Modeling and Control. USA: John Wiley & Sons. - 1994. - 387 p.
Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. М.: Горячая линия - Телеком. - 2007. - 288 с.
Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Влияние методов дефаззификации на скорость настройки нечеткой модели // Кибернетика и системный анализ. -2002. -
№5. - С.169-176.2.
Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах /В. Н. Вагин [и др.] ; под ред. В. Н. Вагина и Д. А. Поспелова. - М. :Физ-матлит, 2004. - 704 с.
Заде Д. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Д. А. Заде. - М. : Мир, 1976. -168 с.
Бондарев В. Н. Искусственный интеллект: учеб.пособие для вузов /
В. Н. Бондарев, Ф. Г. Аде. -Севастополь: Изд-во севНТУ, 2002. - 615 с.
Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств : пер. с франц. /
А. Кофман. - М., Радио и связь, 1982. - 432 с.
Левин Р. Практическое введение в технологию искусственного интеллектаи экспертных систем с иллюстрацией на Бейсике : пер. с англ. / Р. Левин, Д. Дранг, Б. Эдельсон. - М. : Финансы и статистика, 1991. - 239 с.
Нариньяни А.С. Недоопределенность в системе представления и обработки знаний //Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. -1986. - №5. - C. 3-28.
Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта
/под ред. Д. А. Поспелова. - М. : Наука, 1986. - 369 с.
Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллек-та /
А. Н. Аверкин [и др.] ; под ред. Д. А. Поспелова. - М. : Наука, 1986. -312 с.
Обработка нечеткой информации в системах принятия решений /
А. Н. Борисов [и др.]. - М.: Радио и связь, 1989. - 304 с.
Представление и исследование знаний: пер.с япон. / Х. Уэно [и др.]; подред. Х. Уэно, М. Исудзука. - М. : Мир, 1989. - 220 с.
Рыжов А. П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости [электронный ресурс] / А. П. Рыжов. - М. : Диалог - МГУ, 1998. - Режимдоступа: ryjov@mech.math.msu.su.
Штовба С. Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую
логику [электронный ресурс] / Д. С. Штовба. - Режим доступа:
http://www.matlab.ru/fuzzylogic/book1/index.asp.
Г. Э. Яхъяева. - М. Нечеткие множества и нейронные сети: учеб. пособие Интернет-Ун-т Информ. Технологий: БИНОМ. Лаб. знаний, 2008. - 315 с.
Shafer G. A. Mathematical Theory of Tvidence / G. A. Shafer. - Princeton: Princeton Univ. Press, 1976. - 297 p.
Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы. - М.: Горячая линия - Телеком, 2006. - 452 с.
М. Тим Джонс; Пер. с англ. Осипов А. И. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. - М.: ДМК Пресс, 2006. - 312 с.
В. В. Круглов, М. И. Дли, Р. Ю. Голунов. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети: Учеб. пособие для студентов вузов. - М.: Физматлит, 2001.
- 224 с.
И. З. Батыршин. Основные операции нечёткой логики и их обобщения. -
Казань: Отечество, 2001. - 101 с.
А. Кофман, Х. Хил Алуха. Введение в теорию нечётких множеств в управлении предприятиями. - Минск: Вышейш. шк., 1992. - 222 с.
А. Н. Аверкин, И. З. Батыршин, А. Ф. Блишун и др. Нечёткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта Под ред. Д. А. Поспелова.
- М.: Наука, 1986. - 311 с.
К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др. Прикладные нечёткие системы. Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. - М.: Мир, 1993. - 368 с.
Do'stlaringiz bilan baham: |