В 19 Васильев, Владимир Иванович. Распознающие системы [Текст] : справочное издание / В. И. Васильев ; ред. А. Г. Ивахненко ; Акад. наук УССР, Ин-т кибернетики им. В. М. Глушкова. - 2-е изд., перераб. и доп. - Киев : Наук. думка, 1983. - 422 с. : рис., табл. ; 21 см. - Лит.: с. 409-419. - Предм. указ.: с. 420-422. - 7 700 экз.. - (в пер.) : 2 р.
Кл.слова (ненормированные): распознавание образов -- розпізнавання образів -- метод совмещения с эталонами -- метод сполучення з еталонами -- метод маркировки изображений -- метод маркування зображень -- метод зондов -- метод зондів -- перцептрон -- метод потенциальных функций -- метод потенційних функцій -- метод группового учета аргументов -- метод групового обліку аргументів -- полилинейные решающие правила -- полілінійні вирішальні правила -- траектория управления -- траекторія керування -- абстрактный образ -- абстрактний образ -- сенсорный элемент -- сенсорний елемент -- байесова стратегия -- баєсова стратегія -- ассоциативный элемент -- асоціативний елемент -- техническая диагностика -- технічна діагностика -- линия поперечного сечения -- лінія поперечного перерізу Аннотация: Собраны и обобщены основные сведения о создании обучающихся распознающих систем: читающих автоматов, устройств для распознавания устной речи, диагностических машин и т. п. Доп.точки доступа: Ивахненко, А. Г. \ред.\; Академия наук Украинской ССРИнститут кибернетики им. В. М. Глушкова ~Экземпляры всего: 1 ТО (1) Свободны: ТО (1) |
И 23 Ивахненко, А. Г. Системы эвристической самоорганизации в технической кибернетике [Текст] : монография / А.Г. Ивахненко. - Харьков : Техника, 1971. - 372 с. : ил. ; 21 см + табл. - Библиогр.: с. 364-367. - 4 000 экз.. - (в пер.) : 1.11 р.
Аннотация: В настоящее время наиболее важной задачей технической кибернетики является разработка оптимальных алгоритмов (программ) распознавания, прогнозирования и автоматического управления сложными объектами при малой информации. Возможности аналитического вывода таких алгоритмов весьма ограничены. Поэтому наиболее перспективным является заимствование алгоритмов природы. Описанный в книге новый подход, называемый эвристической самоорганизацией, воспроизводит основные правила массовой селекции растений или животных. Системы (программы) эвристической самоорганизации определены как такие, в которых содержатся генераторы случайных комбинаций (гипотез) и несколько рядов селекции полезной информации. Сложность комбинаций от ряда к ряду возрастает, а точность решения повышается до тех пор, пока не будет получен оптимальный по сложности алгоритм переработки информации. Известные ранее сети из искусственных нейронов, перцептрон Ф.Розенблатта, дискретные предсказывающие фильтры Габора и Калмана можно рассматривать как частные случаи этой более общей структуры. В книге описаны также основные алгоритмы метода группового учета аргументов (МГУА), реализующего подход самоорганизации и приведены примеры решения типовых задач технической кибернетики: распознавания образов, предсказания случайных процессов, идентификации параметров и оптимального управления сложными объектами с накоплением информации. МГУА положен в основу новой полиномиальной теории сложных динамических систем. Рассчитана на инженерно-технических и научных работников, интересующихся проблемами технической кибернетики. ~Экземпляры всего: 1 ТО (1) Свободны: ТО (1) |