В данной книге подробно описано использование нейросетевых и генетических алгоритмов для решения задач прогнозирования и оптимизации сложных систем. Рассмотрено множество различных методов и подходов, даны их анализ, оценка эффективности и особенности применения. Сформулированы задачи прогнозирования (в нейросетевом базисе) и описаны алгоритмы их решения. Отдельно обсуждается вопрос создания экспертных систем. Специальный раздел книги посвящен обзору и развитию известных результатов использования нейроподобных сетей и эволюционных вычислений для решения дискретных оптимизационных задач. Изложение материала построено системно и последовательно. Используется множество поясняющих примеров Причем, все приведенные примеры основаны на опыте авторов, имеют реальное практическое значение и взяты из различных областей производства, машиностроения, нефтяной промышленности, космической отрасли, экономики, социологии. Помимо обзорно-обобщающего материала в книге содержатся сведения, являющиеся научными разработками авторов и публикуемые впервые в мире. Книга предназначена для студентов, инженеров, аналитиков, а также всех, кому интересны вопросы практического применения теории нейронных сетей и генетических алгоритмов.
Предисловие.
Современный этап эксплуатации и обслуживания сложных систем различных сфер жизнедеятельности характеризуется потребностью обеспечить растущие требования к их использованию (управлению технических систем или предсказанию параметров социальной сферы) в условиях существенного ограничения на выделяемые ресурсы. В рамках указанного противоречия на первый план выходит проблема разработки и внедрения ресурсосберегающих технологий в системах эксплуатации и обслуживания. Под сложной системой понимается система, в реальной действительности существования которой проявляется один или несколько видов ее сложности [101]: структурная сложность, сложность функционирования, сложность выбора поведения в многоальтернативных ситуациях и сложность развития, определяемая характеристиками соответствующих эволюционных и скачкообразных процессов.
СОДЕРЖАНИЕ.
ПРЕДИСЛОВИЕ.
ЧАСТЬ I. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ МЕТОДАМИ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ.
ЧАСТЬ II. ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ОПТИМИЗАЦИЯ ЭКСПЛУАТАЦИИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ.
Приложение. Список и описание авторских программных продуктов, доступных с сайта издательства.
Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем, Назаров А.В., Лоскутов А.И., 2003 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.
Скачать djvu
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу
Скачать - djvu - Яндекс.Диск.
Дата публикации:
Теги: Назаров :: Лоскутов :: 2003 :: нейросеть :: алгоритм
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
Следующие учебники и книги:
- Қызықты алгебра, Перельман Я.И., 1960
- Антагонистический конфликт радиоэлектронных систем, методы и математические модели, Владимиров В.И., Лихачев В.П., Шляхин В.М., 2004
- Рациональные функции как аппарат приближения, Русак В.Н., 1979
- Дифференциальные преобразования функции и уравнений, Пухов Г.Е., 1980
Предыдущие статьи:
- Контроль знаний по математике с применением ЭВМ, Мирошникова М.М., Ожегов В.Б., Черкас Л.А., 1990
- Математическое моделирование в нелинейной оптике, Карамзин Ю.Н., Сухоруков А.П., Трофимов В.А., 1989
- Комбинаторная оптимизация, теория и алгоритмы, Бабенко М.А., Корте Б., Фиген Й., 2015
- Домашний репетитор, Задачи с модулем, Задачи на построение, книга 3, Финкельштейн Л.П., 1995