Бахтин А.В., Ремизова И.В. Элементы искусственного интеллекта в системах управления

Учебное пособие. — СПб.: Санкт-Петербургский государственный технологический университет растительных полимеров (СПбГТУРП), 2014. — 54 с.Учебное пособие содержит материал, необходимый для успешного освоения дисциплин “Элементы искусственного интеллекта в системах управления”, “Интеллектуальные технологии”. Раскрываются вопросы понятия искусственного интеллекта. Приведены основные виды топологий нейронных сетей и алгоритмов их обучения. Показаны примеры структур систем управления с использованием нейросетевых технологий и особенности их функционирования.
Может быть использовано при самостоятельном изучении курса и подготовке к занятиям студентами всех форм обучения и направлений.Введение
Основные понятия и определения искусственного интеллекта
Процесс мышления
Понятие искусственного интеллекта
Область применения искусственного интеллекта
Основные области исследований по искусственному интеллекту
Понятие нейронной сети
Понятия, виды и структуры нейронов и их преобразующих функций
Нейроны и связи между ними
Структура простейшей нейронной сети
Топологии нейронных сетей и их применение для конкретных задач
Объединение нейронов в нейронную сеть
Сети прямого распространения – персептроны
Самоорганизующиеся карты Кохонена
Сети Хопфилда
Другие архитектуры нейросетей
Методы, правила и алгоритмы, применяемые при обучении различных топологий сетей
Методы обучения нейронных сетей
Правила обучения нейросетей
Алгоритмы обучения нейросетей
Описание алгоритма «Delta Bar Delta»
Алгоритм «Extended Delta Bar Delta»
Создание интеллектуальных систем управления. Структурные схемы с нейрорегулятором
Структурные схемы нейронной системы управления
Методы создания обучающих выборок. Использование априорной информации об объекте
Методика улучшения качества переходных процессов системы управления с нейронным регулятором
Библиографический список