Учебное пособие по курсу интеллектуальные системы (Часть 1) Москва 2003

Вопросы для самопроверки

1. 
   Поясните особенности поиска закономерностей с помощью деревьев решения.
   
2. 
   Сформулируйте особенности анализа данных на основе ассоциативных правил.
   
3. 
   Перечислите и охарактеризуйте основные типы нейросетей.
   
4. 
   Перечислите основные операторы генетических алгоритмов.
   
5. 
   Опишите простой генетический алгоритм.
   
6. 
   Приведите постановки задачи при обучении по примерам, по наблюдениям и по аналогии.
   

Литература к главе 3

1. P.Adriaans, D.Zantinge. Data Mining.Addison Wesley Longman, 1996, 158 p.

2. C.Hall. The devil s in the details: techniques, tools, and applications for database mining and knowledge discovery. Intelligent Software Strategies, p.I, v.XI, N 9, September 1995.
3. Голицын Г.А., Фоминых И.Б. Интеграция нейросетевой технологии с экспертными системами. - В кн.: Сборник трудов 5-ой национальной конференции "Искусственный интеллект - 96", Казань, 1996.
4. Комарцова Л.Г., Максимов А.В. Нейрокомпьютеры: Учебное пособие для вузов.- М.: Изд-во МГТУ им.Н.Э.Баумана, 2002.-320 с. (Сер.Информатика в техническом университете).
5. Круглов В.В., Дли м. И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети : Учеб. пособие. М.: Изд-во физико-математической литературы, 2001.-224 с.
6. Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. An Introductory Analysis with Application to Biology, Control, and Artificial Intelligence. University of Michigan , 1975, 210р.
7. Goldberg David E. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison-Wesley Publishing Company, Inc. 1989, 412р.
8. Курейчик В.М. Генетические алгоритмы и их применение. Таганрог: Изд-во ТРТУ, издание второе, дополненное, 2002, 242с.
9. Курейчик В. В. Эволюционные, синергетические и гомеостатические методы принятия решений. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001, 221с.