Теория сетей 2
Вороновский - Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальностиРассмотрены вопросы применения эволюционных методов математического моделирования, генетических алгоритмов и искусственных нейросетей, для решения комплекса задач управления динамическими объектами, построения адаптивных и интеллектуальных систем управления. Алгоритмы и приемы техники программирования сопровождены результатами синтеза нейроэмуляторов и нейроконтроллеров тестового динамического объекта
Курс лекций по предмету "Основы проектирования систем с искусственным интеллектом" - С.Л. Сотник
Различные подходы к построению систем ИИ (логический, структурный, эволюционный, имитационный) и методы представления знаний. Краткое ознакомление с данными подходами. Вспомогательные системы (распознавание образов зрительных и звуковых, идентификация, моделирование, жесткое программирование) и их место в системах ИИ.
Ежов, Шумский – Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе
Наш опыт свидетельствует, что главным препятствием к широкому практическому применению нейрокомпьютинга служит недостаточное понимание его основ. Книга писалась с целью восполнить этот пробел. Поэтому основное внимание уделяется описанию принципов нейросетевой обработки данных, их потенциальных возможностей и преимуществ, а также подробному разбору нескольких конкретных применений. Упор делается на концептуальной стороне дела, а не на описании конкретных применений. Главная задача –научить читателя видеть нейросетевые постановки задач в его повседневной работе, помочь ему автоматизировать рутинную обработку сложной многофакторной информации с помощью современного математического аппарата –искусственных нейросетей.
Бэстенс – Нейронные сети и финансовые рынки
Книга знакомит со способами применения методологии нейронных сетей для решения задач анализа и прогнозов в таких актуальных для современной российской экономики вопросах, как кризисные являния на рынках капитала, налоговые поступления, динамика цен производных финансовых инструментов и индексов курсов акций, эффективность диверсификации портфельных капиталовложений, риск предоставления кредитов или банкротство корпораций и банков.
Прогнозирование на основе аппарата нейронных сетей - Сидоркин К.В.
Целью данной работы является разработка методов прогнозирования основанных на нейронных сетях (НС), которые может быть использованы в прогнозирующих системах. На основе этих методов возможно предсказание значения переменных, важных в процессе принятия решений. Эти методы анализируют исторические данные о переменной с целью оценить ее будущее изменение. Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи: - провести анализ проблемы прогнозирования; - провести сравнительный анализ известных моделей НС; - выбрать модель, обеспечивающую эффективное решение задачи прогнозирования; - провести исследование предложенной модели; - реализовать тестовый пример для выбранной модели.
