Реферат на тему Искусственный интеллект с алгоритмами нейрокибернетики

Автор: Ольга

Тип работы: Реферат

Предмет: Информационные технологии

Страниц: 10

Год сдачи: 1999

ВУЗ, город: Российская научно-социальная программа для молодежи и школьников "Шаг в будущее"

Выдержка

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.

Содержание

-

Литература

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