Книга Нильсона написана как учебник, посвященный методам поиска решений в пространстве состояний, — главной теме в исследованиях по искусственному интеллекту. В ней излагаются основные теоретические результаты и для их иллюстрации разбираются многочисленные примеры решения задач —игра в 15, игра тик-так-ту, задача о коммивояжере, задача о пирамидке, доказательство теорем и др. Для чтения книги требуются небольшие познания по теории графов, комбинаторике и исчислению предикатов. Доступность изложения и тщательно подобранные задачи различной трудности делают книгу полезной студентам и аспирантам, специализирующимся по искусственному интеллекту. Она будет интересна и специалисту как обстоятельный обзор большого числа современных работ, рассеянных по журналам, трудам конференций и отчетам.

В учебном пособии излагается метод парных сравнений, обсуждаются вопросы, связанные с оценкой компетентности экспертов, описываются процедуры проверки согласованности их мнений, а также рассматривается один из возможных вариантов анализа причин несогласованности точек зрения экспертов. Все теоретические выкладки иллюстрируются практическими расчетами в MS Excel и STATISTICA, а для проверки знаний и закрепления навыков приведены задания и тестовые вопросы для самостоятельной работы.

В книге излагается новый подход к проблеме создания «разумных машин», основанный на использовании так называемых эволюционирующих программ, которые в ускоренном масштабе времени самосовершенствуются в процессе поиска решения задач, как бы имитируя процесс органической эволюции с «естественным отбором» и «выживанием наиболее приспособленных вариантов». Развитые в книге идеи, подкрепленные серией выполненных авторами экспериментов, позволяют по-новому подойти к ряду актуальных проблем кибернетики — проблемам обнаружения, распознавания и классификации образов, управления производственными процессами и экономическими системами в условиях неполной информации, создания самопрограммирующихся машин, автоматизации некоторых форм научного труда и т. д. Книга представляет большой интерес для специалистов различного профиля, работающих над проблемами современной кибернетики и ее практических приложений.

Первое на русском языке массовое пособие для будущих инженеров-связистов и проектировщиков радиоэлектронной аппаратуры, включая системы на кристалле. Даны основы теории информации и сжатия данных, доходчиво изложены современные алгоритмы помехоустойчивого кодирования, реализации циклических и сверточных кодов

В книге рассмотрены различные аспекты процесса принятия решений. Описаны современные понятия управления сложными системами — определение целей и оценок возможных результатов действий, выбор наилучших решений, в том числе в условиях неопределенности и риска, а также в конфликтных ситуациях. Рассказывается об информационных и психологических аспектах принятия решений. Доктор технических наук, заведующий лабораторией Института проблем управления А. Г. Мамиконов — специалист в области использования ЭВМ в административно-организационных системах управления, руководитель разработки ряда АСУ, имеющих большое народнохозяйственное значение, автор более 100 статей и 15 книг по проблемам создания АСУ.

Возможно ли создать искусственный интеллект? Будет ли он способен к полноценному мышлению и творчеству? Кем предстоит ему стать — помощником или соперником человеческого разума? Эти вопросы давно уже обсуждаются многими учеными. Свою точку зрения по ним высказывает академик АН УССР Η. Μ. Амосов. Автор известен своими работами в области моделирования мышления и поведения. В книге излагаются его идеи в их дальнейшем развитии. Анализируются возможные пути построения искусственного интеллекта. Подытожен опыт отдела биокибернетики Института кибернетики АН УССР по моделированию интеллекта и личности. Рассчитана на широкий круг специалистов в области кибернетики, психологов, а также на всех интересующихся вопросами современной науки.

В книге представлены все современные достижения и изложены идеи, которые были сформулированы в исследованиях, проводившихся в течение последних пятидесяти лет, а также собраны на протяжении двух тысячелетий в областях знаний, ставших стимулом к развитию искусственного интеллекта как науки проектирования рациональных агентов. Теоретическое описание иллюстрируется многочисленными алгоритмами, реализации которых в виде готовых программ на нескольких языках программирования находятся на сопровождающем книгу Web-узле. Книга предназначена для использования в базовом университетском курсе или в последовательности курсов по специальности. Применима в качестве основного справочника для аспирантов, специализирующихся в области искусственного интеллекта, а также будет не безынтересна профессионалам, желающим выйти за пределы избранной ими специальности.

Описаны фундаментальные вопросы из области искусственного интеллекта, лежащие в основе многих приложений к обработке естественного языка, автоматическому программированию, "интеллектуальным" системам извлечения информации, экспертным системам и планированию действий. Показано, что большинство современных систем искусственного интеллекта (ИИ) может быть описано в виде глобальной базы данных, к которой применяются правила продукций под контролем некоторой управляющей системы. Выделение базы данных, правил продукций и блока управления в системе ИИ дает возможность изучения разнообразных механизмов использования в вычислительном процессе дополнительной информации о предметной области, обеспечивающих в конечном счете эффективное решение задач реальной сложности. Приводятся многочисленные примеры и программы, поясняющие и детализирующие общий подход к максимальному использованию знаний при решении задач. Автор книги - известный американский ученый, руководитель работ по искусственному интеллекту в Станфордском исследовательском институте, разработчик системы STRIPS, предназначенной для управления автономным роботом. Для научных работников, специализирующихся в области искусственного интеллекта.

Книга посвящена важнейшим разделам теории распознавания образов. Систематически изложены адекватные математические методы, вопросы синтеза алгоритмов распознавания в условиях полной и неполной априорной информации, сокращения размерности пространства признаков. Книга рассчитана на научных работников, инженеров, аспирантов

Т. 1 : Синтез образов. - 382 с.

В книге представлены методы построения распознающих систем и систем обработки больших информационных массивов. Рассматриваются основные постановки задач и важнейшие модели алгоритмов (комбинаторно-логические, статистические и лингвистические). Изложение ведется на достаточно высоком уровне математической строгости. Особенность книги состоит в том, что рассматриваемые проблемы авторы трактуют в тесной связи с задачами эффективной обработки информации, причем теория распознавания выступает как самостоятельное направление прикладной математики со своими задачами, аппаратом и методологией. Книга может быть использована в качестве учебного пособия по математическим методам обработки информации, а также как справочное пособие для теоретиков и для тех, кто в своей практической работе сталкивается с задачами обработки информации.

Книга посвящена новой области информатики и математического моделирования — искусственным иммунным системам. Принципы работы и механизмы иммунной системы используются для построения алгоритмов анализа данных, оптимизации и распознавания, систем компьютерной и интернет-безопасности, оценки финансовых рисков и других приложений. Данное направление близко к идеям и методам искусственного интеллекта, но несколько отличается исходными положениями и подходами. Для специалистов, а также студентов старших курсов и аспирантов, интересующихся новыми подходами к анализу и обработке информации, к информационной безопасности и проблемам искусственной жизни.

В книге рассматриваются свойства операций конъюнкции, дизъюнкции и отрицания нечеткой логики и определяемых ими операций пересечения, объединения и дополнения нечетких множеств. В первой главе рассматриваются классические операции нечеткой логики, введенные Заде, и исследуются свойства алгебры Клини. Во второй главе изучаются инволютивные и неинволютивные операции отрицания и методы их генерации. В третьей главе даются основные сведения о t- нормах и t-конормах, обсуждаются методы генерации параметрических классов неассоциативных операций конъюнкции и дизъюнкции и примеры применения этих операций в задачах нечеткого моделирования. Предназначено для студентов, аспирантов и научных работников, специализирующихся в области мягких вычислений и разработки интеллектуальных информационных систем.

В монографии выделен и формально описан класс нечетких многокритериальных задач принятия решений. Задачи описываются векторным нечетким отношением предпочтения. Для этих задач введено множество Парето, определена эффективность процедур выбора.

Излагаются основные положения теории нечетких множеств и отношений, арифметические операции над нечеткими числами и операции по их сравнению. На простейших примерах иллюстрируется применение формализмов теории нечетких множеств в задачах принятия решений. Проводится классификация нечетких мер, рассматриваются наиболее конструктивные меры Сугено и Цукамото, нечеткий интеграл и на иллюстративных примерах демонстрируется применение теории нечетких мер для принятия решений в задачах выбора. Материалы, изложенные в учебном пособии, могут быть полезны специалистам, занимающимся вопросами принятия решений в условиях существенной неопределенности, в учебном процессе по дисциплинам системно-кибернетической направленности, а также курсовом и дипломном проектировании при подготовке инженеров-системотехников, инженеров-математиков и других специалистов по управлению сложными организационно-техническими системами.

В книге, содержащей статьи ведущих ученых из многих стран, освещается современное состояние новой бурно развивающейся научной дисциплины — теории нечетких множеств. В ней рассматриваются общие математические вопросы (измерение степени принадлежности множеству и измерение нечеткости, нечеткие отношения в задачах построения нечетких классификаций и кластеров, нечеткие преобразования и меры) и логические аспекты (приближенный вывод на основе нечеткой логики, логический анализ нечетких теоретико-множественных операций и логические связки). Часть работ посвящена решению разнообразных практических задач (медицинской генетики, принятия решений, оценки степени повреждения строительных сооружений, разделения на торговые зоны, обобщенного календарного планирования, проведения экспертиз). В этих работах демонстрируются практические методы использования нечеткой логики и лингвистического подхода при решении задач с плохо определенными условиями. Приведенный материал не охватывает всех актуальных проблем теории, но позволяет судить о состоянии исследований и перспективах развития многих из них. Книга представляет интерес для научных работников, занимающихся вопросами принятия решений и общим вопросам управления.

Монография посвящена моделированию и оптимизации реальных процессов с учетом неопределенностей. Проблемы формулируются на основе синтеза концепций теории нечетких множеств и прикладного и интервального анализа, значительно расширяющих возможности учета неопределенностей различной природы, неизбежно сопутствующих математическому описанию реальности. Такой подход позволяет решать задачи совершенствования функционирования производственных систем в условиях неполноты и неточности информации о протекающих процессах, недостаточности и недостоверности знаний, при наличии субъективности оценок. В книге сконцентрирован многолетний опыт авторов в разработке моделей и методик оптимизации в различных отраслях, прямо или опосредованно связанных производственной деятельностью. Практически все рассмотренные в книге конкретные результаты внедрены в практику работы производственных предприятий, финансовых организаций и органов управления различного уровня. Книга предназначена для широкого круга читателей – системных аналитиков, специалистов по управлению и инженеров, исследователей, экономистов, финансистов, экологов, занимающихся комплексными проблемами совершенствования и оптимизации технологических и производственно- экономических процессов; для лиц, интересующихся современными направлениями теории управления, системного анализа, моделирования сложных систем; для аспирантов, студентов старших курсов.

7. : Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях. - С. 173 - 215

Монография посвящена моделям статических многошаговых и марковских процессов принятия решений в условиях дефицита информации. Рассматриваются свойства чувствительности, устойчивости, стабильности, регулярности и маргинальности байесовых решений, а также принципы построения и использования функций неопределенности и неточности. Рассмотрены классы многошаговых процессов принятия решений с ограничениями, неаддитивными и многоцелевыми функционалами. Книга представляет интерес для специалистов в области теории управления и прикладной математики.