Методы искусственного интеллекта

  • ID: 04605 
  • 25 страниц

Содержание:


Методы искусственного интеллекта

Введение

При решении задач на компьютере быстродействие компьютера не является залогом высокой скорости решения: значительно в большей степени эта скорость определяется алгоритмом решения и эффективностью реализации самого этого алгоритма на компьютере. Так с точки зрения теории искусственного интеллекта, большинство "интеллектуальных" задач, в отличие от классических, вычислительных, не имеют точного алгоритма решения. Поэтому возникает необходимость выбора метода решения среди нескольких. В последние годы среди специалистов в области теории автоматического управления наметился очевидный подъем интереса к новым нетрадиционным (то есть сформировавшимся вне рамок классической парадигмы, базирующейся на аппарате интегро-дифференциального исчисления) подходам, объединенным общей целью интеллектуализации систем управления.

На сегодняшний день уже многие предприятия стали использовать суперсовременные методы искусственного интеллекта (нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткую логику, экспертные системы и пр.).

Таким образом, целью данной работы является описание основных методов искусственного интеллекта.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. рассмотреть сущность теории нечетких множеств и нечеткой логики;

2. раскрыть особенности искусственных нейронных сетей;

3. охарактеризовать сущность генетических алгоритмов.

I. Теория нечетких множеств и нечеткая логика

1.1. Определение нечеткой логики