Автономный искусственный интеллект

ВведениеСписок сокращенийБлагодарности Нервная система — машина адаптивного управления Интеллект человека в центре внимания всех сфер культуры Задачи адаптивного управления Алгоритм добывания новых знаний Анализ естественной системы управления Условие автономности Первая целевая функция автономной системы управления — выживание объекта управления Тождественность объекта управления Условие дискретности Датчики Исполнительные органы Целевые функции управления Макроописание системы Условие наибольшей начальной неопределенности знаний Условие наибольшей начальной приспособленности объекта управления Состав и функции подсистем адаптивной системы управления Аппарат эмоций Образы и подсистема формирования и распознавания образов Знания и База Знаний Аппарат эмоций подробнее Мотивация Принятие решений Время принятия решений Схема управляющей системы Первый механизм принятия решений Второй механизм принятия решений Третий механизм принятия решений Четвертый механизм принятия решений Пятый механизм принятия решений Синтез моделей нервных систем Синтез блока датчиков Синтез распознающей системы Модель нейрона типа I Помехоустойчивость нейрона Биологический нейрон Модель нейрона типа II Нейрон как система распознавания Модель нейрона типа III Свойства сетей, составленных из нейронов типа III Модель нейрона типа IV Синапсы как элементы сети «Элементный базис» нейроноподобной системы автономного адаптивного управления Возможности синтеза нейроноподобной подсистемы формирования и распознавания образовФормирование и распознавание образов k-го порядка.Ассоциативное распознавание образов.Пространственно-временные образы.Частотное кодирование информации.Распознавание образов в условиях помех.Предсказание будущих событий.Измерение текущего значения величины с помощью датчиков приращения.Нейроноподобные программы.Языковые идентификаторы. Инженерные проблемы синтеза подсистемы ФРОСинхронизация работы нейронов в подсистеме.Переходные процессы в подсистеме ФРО и согласование работы подсистем. Методика построения подсистем ФРОПостроение подсистемы ФРО на основе априорной информации.Построение подсистемы ФРО методами эволюционной оптимизации.Поисковое направленное динамическое «выращивание» нейросети. Синтез Базы Знаний системы ААУ и подсистемы принятия решений Табличный способ построения Базы Знаний Подсистема принятия решений по табличной БЗ Вывод новых знаний из имеющихся знаний. Производство гипотез Нейроноподобная База Знаний Представление Базы Знаний для систем ААУ в виде бинарных деревьев и автоматическое наполнение ее эмпирической информациейПринятие решений с помощью Базы Знаний, представленной в виде бинарного дерева.Время принятия решения.Сравнение эмоциональных оценок текущего и результирующего состояния.Энтропийные характеристики знаний, представленных в бинарном дереве. Общий взгляд на проблему БЗ, многоуровневое управление и принятие решений Языковые явления Свойства нейрона, порождающие язык Нейросетевые конструкции, порождающие язык Язык и мышление Внешний язык Внутренний язык Мышление Системы автономного искусственного интеллекта Современные системы искусственного интеллекта Естественное управление Автономный интеллект и подчиненный интеллект Прикладные системы автономного искусственного интеллекта (АИИ) Практические приложения Адаптивная система управления угловым движением автоматического космического аппарата Блок датчиков, подсистема ФРО и аппарат эмоций УС для АКА База Знаний Принятие решенийРазделение режимов обучения и управленияПринятие решений с использованием выводимых зданийИспользование априорной информации в процессе принятия решенийФормирование Базы Знаний в результате эволюционного поискаБаза Знаний системы управления на основе генетического алгоритма Адаптивное управление активной подвеской автомобиля Мобильный робот Гном №8 с нейрононодобной адаптивной системой управления Прототип адаптивной системы поддержки принятия решений при управлении социальными объектами Использование метода ААУ для управления финансовыми операциями Сравнение метода ААУ с альтернативными методами Системы распознавания образов и системы ААУ Метод ААУ и искусственные нейронные сети Метод ААУ и экспертные системы Метод ААУ и системы нечеткой логики Метод ААУ и системы обучения с подкреплением О сопредельных территориях исследований О неизбежности сближения методов ИИЗаключениеСписок литературы
 
РЕЗЮМЕ След >