Читать онлайн «Оптические технологии искусственного интеллекта»

Автор Александр Павлов

В. Н. Васильев А. В. Павлов ОПТИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Учебное пособие Санкт-Петербург 2005 Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное агентство по образованию Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики В. Н. Васильев, А. В. Павлов «ОПТИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА» Учебное пособие И77ИО ГОСУДАРСТВЕННЫЙ VH Н ЕЕРСИТЕТ I 11\\ Санкт-Петербург 2005 УДК 007:535. 317 Васильев В. Н. , Павлов А. В. Оптические технологии искусственного интеллекта / Учебное пособие. СПб: СПбГУ ИТМО, 2005. 99с. В пособии представлены методические материалы по курсу «Оптические технологии искусственного интеллекта». Кратко изложены сведения из области искусственного интеллекта, обсуждаются вопросы применения оптических технологий для реализации интеллектуальной обработки. Рекомендовано УМО по образованию в области приборостроения и оптотехники в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки бакалавров и магистров 554600 - Фотоника и оптоинформатика. Васильев В. Н. , Павлов А.
В. , 2005 Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, 2005 Оптичесще ^Технологии Искусственного Жнтеллещпа «феномен информации есть многостадийный, необратимый процесс становления структуры в открытой неравновесной системе, начинающийся со случайного запомненного выбора, который эта система делает, переводя от о^аоса ^ порядку, и завершающийся целенаправленным действием согласно алгоритму или программе, отвечающим семантику выбора». И. В. Мелик-Гайказян, «Информационные процессы и реальность», М. , 1997. СОДЕРЖАНИЕ Список сокращений 4 Лекция 1. Вводная 5 Лекция 2. Базовые математические операции 16 Лекция 3. Задача распознавания 24 Лекция 4. Основы теории нейронных сетей 33 Лекция 5. Сети однонаправленного распространения 39 Лекция 6. Динамические системы 46 Лекция 7. Самоорганизация и самообучение в НС 49 Лекция 8. Теория адаптивного резонанса (Концепция ART) 52 Лекция 9. Голографический предсказатель случайных процессов 59 Лекция 10. Введение в хаотическую динамику 64 Лекция 11. Введение в теорию нечетких множеств 70 Лекция 12. Приближение Фурье-оптики 82 Лекция 13. Логико-лингвистическое моделирование 88 Заключение 98 Страничка кафедры 99 з Оптические Технологии Искусственного Интеллекта Список принятых сокращений и обозначений ви гк ИИ кп КмП КС лм ли мл нл НзЛ им НС онс ТИМ Вычислительный интеллект Голографический коррелятор Искусственный интеллект Когнитивная психология Компьютерная парадигма в ИИ Когнитивная система Лингвистическая модель Лингвистическая переменная Многозначная логика Нечеткая логика Нечеткозначная логика Нечеткое множество Нейронная сеть Оптическая нейронная сеть Теория нечетких множеств AI Artificial Intelligence ART Adaptive Resonance Theory (теория адаптивного резонанса) FST Fuzzy Sets Theory (теория нечетких множеств) LV Linguistic Variable (лингвистическая переменная) NN Neural Network (нейронная сеть) WTA Winner Takes All (победитель забирает все) 4 Оптичесще ^Технологии Искусственного Жнтеллещпа Лекция 1.