Читать онлайн «Нечеткие модели и сети»

В. В. Борисов В. В. Круглов А. С. Федулов Нечеткие модели и сети 2-е издание Москва Горячая линия – Телеком 2012 ББК 30. 17 УДК 681. 322 Б82 Р е ц е н з е н т ы : доктор техн. наук, профессор В. Н. Вагин, доктор техн. наук, профессор А. И. Галушкин Борисов В. В. , Круглов В. В. , Федулов А. С. Б82 Нечеткие модели и сети. – 2-е изд. , стереотип. – М. :Горячая линия–Телеком, 2012. – 284 c. : ил. ISBN 978-5-9912-0283-1. Книга посвящена исследованию нечетких моделей, используемых для описания, анализа и моделирования сложных слабо формализуемых систем и процессов, а также вопросам построения, обучения и использо- вания, во-первых, нечетких нейронных сетей, реализующих нечеткие про- дукционные, реляционные и функциональные модели, во-вторых, нейрон- ных нечетких сетей, характеризующихся введением нечеткости в различ- ные компоненты традиционных нейронных сетей. Рассмотрены основные разновидности нечетких моделей систем и процессов, отображаемых структурами на основе графов. Особое внимание уделено анализу спосо- бов построения, моделирования и использования нечетких когнитивных карт, реализующих расширенные возможности по анализу и моделирова- нию сложных систем. Для специалистов в области информатики, вычислительной техники, анализа и моделирования сложных систем и процессов, занимающихся созданием и использованием интеллектуальных систем, а также для аспи- рантов и студентов соответствующих специальностей. ББК 30. 17 Адрес издательства в Интернет WWW. TECHBOOK. RU Научное издание Борисов Вадим Владимирович Круглов Владимир Васильевич Федулов Александр Сергеевич НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ И СЕТИ 2-е издание, стереотипное Обложка художника В. Г. Ситникова Подписано в печать 23. 05. 2012. Формат 60x88/16. Гарнитура Times New Roman. Тираж 200 экз. (1-й завод 100 экз. ) Уч. -изд. л. 18. Изд. № 120283. ISBN 978-5-9912-0283-1 © В. В. Борисов, В. В. Круглов, Федулов А. С, 2007, 2012 © Издательство «Горячая линия–Телеком», 2012  ВВЕДЕНИЕ Нечеткое моделирование не является альтернативой различным под- ходам к моделированию сложных систем и процессов, а прежде всего предоставляет эффективные методы и средства для их изучения в сле- дующих основных сферах применения. Во-первых, недостаточность или неопределенность знаний об иссле- дуемой системе, когда получение требуемой информации является слож- ной, трудоемкой, дорогостоящей или вовсе невозможной задачей. При этом четкие модели не могут быть получены либо они являются слишком сложными для практического использования. Значимая же часть инфор- мации об этих системах доступна в виде экспертных данных или в эвристическом описании процессов функционирования.