Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Искусственный интеллект с алгоритмами нейрокибернетики

РефератПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Т.О. программный комплекс содержит возможности построения программ на основе компонентов НС и ЭС, однако чтобы не разбрасываться я предпочел остановиться на Нейронной сети в силу ее наглядности, достаточной сложности и реальной возможности применения. Я намеренно уделил так мало внимания экспертным системам, по моему мнению НС являются гораздо более перспективным направлением в области… Читать ещё >

Искусственный интеллект с алгоритмами нейрокибернетики (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Я занялся разработкой программ комплекса «Искусственный интеллект» потому что ИИ (Искусственный интеллект) — это одна из самых перспективных и быстроразвивающихся областей науки. И в результате работы был создан программный комплекс, в составе которого:

1. Компонент нейронной сети

2. Программа распознавания графических образов на основе компонента НС (Нейронная сеть), способная распознавать графические файлы:

• Образцы росписей

• Образцы иконок программ

• Образцы цифр шрифта AWARD BIOS

3. Компонент экспертной системы

4. Демонстрационная программа к компоненту ЭС (Экспертной системы)

5. Подробная справочная система Проведен ряд экспериментов с нейронной сетью, данные систематизированы.

Т.О. программный комплекс содержит возможности построения программ на основе компонентов НС и ЭС, однако чтобы не разбрасываться я предпочел остановиться на Нейронной сети в силу ее наглядности, достаточной сложности и реальной возможности применения. Я намеренно уделил так мало внимания экспертным системам, по моему мнению НС являются гораздо более перспективным направлением в области программирования ИИ.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Aбу-Мустафа Я.С., Псалтис Д. Оптические нейронно-сетевые компьютеры //В мире науки, 1987. N 5. С. 42−50.
  2. С.И. Некоторые свойства адаптивных сетей (программная реализация).- Красноярск: Институт физики СО АН СССР, — 1987.
  3. С.И., Охонин В. А. Адаптивные сети обработки информации. — Красноярск: Институт физики СО АН СССР, 1986.
  4. А.Д. Яркостная сегментация изображения при помощи нейроподобной сети. //Автоматика — 1965 — N 5 — с. 40−50.
  5. Е. Хинтон. Как обучаются нейронные сети. // В мире науки — 1992 — N 11 — N 12 — c. 103−107.
  6. А.Г. Персептрон — системы распознавания образов. // К.: Наукова думка, 1972.
  7. В.В. Нейронная сеть предсказывает курс доллара? // Компьютеры + программы — 1993 — N 6(7) — с. 10−13.
  8. В.М., Байдык Т. Н. Разработка архитектуры нейроподобной сети для распознавания формы объектов на изображении. //Автоматика — 1990 — N 5 — с. 56−61.
  9. Дж., Питтс У. Логические исчисления идей, относящихся к нервной деятельности. // Автоматы. М.: ИЛ, 1956.
  10. А.И. От нейрона к нейрокомпьютеру. // Журнал доктора Добба — 1992 — N 1 — с. 20−23.
  11. М., Пейперт С. Персептроны. М.: МИР, 1971. С. 261.
  12. Ф. Аналитические методы изучения нейронных сетей. // Зарубежная радиоэлектроника. — 1965 — N 5 — с. 40−50.
  13. Ф. Принципы нейродинамики. // М.: МИР, 1965.
  14. Е.Н., Вайтнявичус Г. Г. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру.- М.: Наука, 1989. С. 283.
  15. С.В., Матихина Н. Ю. Программное моделирование нейроподобных структур. //Распределенная обработка информации. Улан-Уде, 1989, — с. 28.
  16. Д.В. Нейронные сети: как это делается? // Компьютеры + программы — 1993 — N 4(5) — с. 14−20.
Заполнить форму текущей работой