t.me/knigoprovod Отправить другу/подруге по почте ссылку на эту страницуВариант этой страницы для печатиНапишите нам!Карта сайта!Помощь. Как совершить покупку…
московское время20.09.19 23:29:07
На обложку
Мифы о вселеннойавторы — Евсюков В. В.
i-oавторы — Логан С.
На рубеже двух столетий. Воспоминания. В 3-х кн. (комплект…авторы — Белый А.
б у к и н и с т и ч е с к и й   с а й т
Новинки«Лучшие»Доставка и ОплатаМой КнигоПроводЗаказ редких книгО сайте
Книжная Труба   поиск по словам из названия
Авторский каталог
Каталог издательств
Каталог серий
Моя Корзина
Только цены
Рыбалка
Наука и Техника
Математика
Физика
Радиоэлектроника. Электротехника
Инженерное дело
Химия
Геология
Экология
Биология
Зоология
Ботаника
Медицина
Промышленность
Металлургия
Горное дело
Сельское хозяйство
Транспорт
Архитектура. Строительство
Военная мысль
История
Персоны
Археология
Археография
Восток
Политика
Геополитика
Экономика
Реклама. Маркетинг
Философия
Религия
Социология
Психология. Педагогика
Законодательство. Право
Филология. Словари
Этнология
ИТ-книги
O'REILLY
Дизайнеру
Дом, семья, быт
Детям!
Здоровье
Искусство. Культурология
Синематограф
Альбомы
Литературоведение
Театр
Музыка
КнигоВедение
Литературные памятники
Современные тексты
Худ. литература
NoN Fiction
Природа
Путешествия
Эзотерика
Пурга
Спорт

/ИТ-книги

Интеллектуальные информационные системы в экономике: учебное пособие. — 2-е изд., стереотип. — Романов В. П.
Интеллектуальные информационные системы в экономике: учебное пособие. — 2-е изд., стереотип.
Учебное издание
Романов В. П.
год издания — 2007, кол-во страниц — 496, ISBN — 5-377-00090-0, 978-5-377-00090-7, тираж — 2000, язык — русский, тип обложки — твёрд. 7БЦ, масса книги — 610 гр., издательство — Экзамен
серия — Учебник Плехановской академии
цена: 499.00 рубПоложить эту книгу в корзину
Сохранность книги — хорошая

Формат 60x90 1/16
ключевые слова — информац, искусственн, интеллект, неопределён, риск, фрейм, генетическ, адаптивн, нейронн, информатик, управленческ, объектно-ориентиров, байес, ситуацион, марковитц, инвестиц, нечётк, бьюкенен, бизнес-приложен, поиск, распознаван, классификац, самооргани

В доступной форме и на высоком профессиональном уровне рассмотрены основные классы экономических информационных интеллектуальных систем, цели и современные технологии их разработки, общая схема этих систем, роль в информационном обеспечении процесса разработки знаний.

Специальные главы учебного пособия посвящены информационным интеллектуальным системам принятия решений в условиях неопределённости и риска, введению в представление знаний, представлению суждений, правилам вывода, принципам резолюций, представлению знаний в виде фреймов.

Особое внимание уделено генетическим адаптивным алгоритмам, агентным системам и нейронным сетям.

Для студентов, преподавателей, аспирантов экономических вузов, специалистов по информатике и компьютерным наукам, интеллектуальным информационным системам.

ОГЛАВЛЕНИЕ

ПРЕДИСЛОВИЕ5
 
Г Л А В А  1.  Основные классы экономических интеллектуальных
информационных систем (ИИС)10
 
1.1. Эволюция информационных систем10
1.2. Интеллектуальные информационные системы (ИИС)25
 
Г Л А В А  2.  Цели и современные технологии разработки
интеллектуальных информационных систем (ИИС)32
 
2.1. Технология разработки и реализация управленческого решения32
2.2. Процесс проектирования интеллектуальной информационной
системы (ИИС)45
2.3. Объектно-ориентированное проектирование (ООП) интеллектуальной
информационной системы54
 
Г Л А В А  3.  Общая схема интеллектуальной информационной системы65
 
3.1. Основные компоненты интеллектуальной информационной системы
(ИИС)65
3.2. Конструирование базы знаний75
3.3. Техника вывода80
3.4. Система естественно-языкового интерфейса (СЕЯИ)82
3.5. Технология работы интеллектуальных информационных систем (ИИС)83
3.6. Байесовская сеть85
3.7. Разработка прототипа системы поддержки решений89
3.8. Искусственный интеллект в управлении инвестициями95
 
Г Л А В А  4.  Роль интеллектуальных информационных систем (ИИС)
в информационном обеспечении процесса разработки решений99
 
4.1. Критерии оценки и отбора оптимального набора стратегий99
4.2. Модель информационной системы поддержки принятия решений110
4.3. Стоимость и ценность информации117
4.4. Стратегии, основанные на теории полезности124
4.5. Имплементация и мониторинг стратегий128
 
Г Л А В А  5.  ИИС принятия решений в условиях неопределённости
и риска133
 
5.1. Методы ситуационного анализа и их роль в принятии решения133
5.2. Оценка уровня риска и байесовский подход к её уточнению136
5.3. Подход «среднее-дисперсия». Модель Марковитца142
5.4. Использование дерева решений с применением формулы Байеса146
5.5. Распространение уверенности в деревьях154
 
Г Л А В А  6.  Введение в представление знаний169
 
6.1. Компоненты интеллектуальной информационной системы анализа
инвестиций169
6.2. Тезаурус как база знаний178
 
Г Л А В А  7.  Представление суждений, правила вывода, принцип резолюций197
 
7.1. Формальные языки197
7.2. Интерпретация выражений языка исчисления предикатов206
7.3. Логические выводы в формальной системе исчисления предикатов
первого порядка207
7.4. Логические выводы на основе принципа резолюции217
7.5. Немонотонные выводы225
7.6. Логика веры и знания232
 
Г Л А В А  8.  Представление знаний в виде фреймов235
 
8.1. Логики знания и фреймы235
 
Г Л А В А  9.  Стратегия вывода с использованием байесовского подхода270
 
9.1. Обработка свидетельств в условиях неуверенности и нечёткости270
9.2. Меры неопределённости в ИИС283
9.3. Модель Шортлифа и Бьюкенена293
9.4. Теория Демпстера-Шейфера302
 
Г Л А В А  10.  Машинное обучение323
 
10.1. Компоненты процесса обучения323
10.2. Индуктивное обучение325
10.3. Система ID3330
10.4. Система INDUCE331
10.5. Алгоритм обучения понятиям337
10.6. Неинкрементальное (параллельное) обучение в решётках Галуа338
10.7. Адаптивная дискретизация непрерывных значений атрибутов345
10.8. Открытие знаний347
10.9. Типы закономерностей, выявляемых методами ИАД351
10.10. Бизнес-приложения методов ИАД355
10.11. Классы систем ИАД360
10.12. Архитектура систем ИАД366
10.13. Применение алгоритмов типа АВО (вычисления оценок) для
построения итерационных алгоритмов поиска370
10.14. Алгоритм распознавания типа «Кора»374
10.15. Обучение машин распознаванию образов375
10.16. Алгоритмы автоматического построения классификаций379
 
Г Л А В А  11.  Генетические адаптивные алгоритмы393
 
11.1. Назначение и структура генетических алгоритмов393
11.2. Математическая модель генетического алгоритма396
11.3. Генетический алгоритм для генерации правил требования406
 
Г Л А В А  12.  Агентные системы410
 
12.1. Структура и функции агента и мультиагентных систем410
12.2. Архитектура агента414
12.3. Мультиагентные системы (MAC) и виртуальные организации416
12.4. Элементы теории агентных систем421
12.5. Принятие решения активным агентом на основе знаний, полученных
обобщением прецедентов424
 
Г Л А В А  13.  Нейронные сети427
 
13.1. Архитектура нейронных сетей427
13.2. Алгоритмы обучения нейронных сетей432
13.3. Динамические сети436
13.4. Самоорганизующиеся сети437
13.5. Сеть со встречным распространением439
13.6. Применение нейронных сетей для анализа временных рядов445
 
ЛИТЕРАТУРА476
ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ480

Книги на ту же тему

  1. Системы искусственного интеллекта, Лорьер Ж. Л., 1991
  2. Искусственный интеллект: Методы поиска решений, Нильсон Н., 1973
  3. Автоматизация синтеза и обучение интеллектуальных систем автоматического управления, Макаров И. М., Лохин В. М., ред., 2009
  4. Интеллектуальные информационные системы, Любарский Ю. Я., 1990
  5. Модернизация системы налогового контроля на основе нейросетевых информационных технологий, Букаев Г. И., Бублик Н. Д., Горбатков С. А., Саттаров Р. Ф., 2001
  6. Непараметрические коллективы решающих правил, Лапко В. А., 2002
  7. Методы распознавания: Учебное пособие для вузов. — 3-е изд., перераб. и доп., Горелик А. Л., Скрипкин В. А., 1989

Напишите нам!© 1913—2013
КнигоПровод.Ru
Рейтинг@Mail.ru btd.kinetix.ru работаем на движке KINETIX :)
elapsed time 0.028 secработаем на движке KINETIX :)