ЭЛЕКТРОННЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ:

ПРОГРАММНЫЕ ПРОДУКТЫ, СИСТЕМЫ И АЛГОРИТМЫ

Добавить статью

Вход Регистрация

Результаты для запроса: искусственный интеллект


  1. Архитектура среды моделирования для проведения экспериментов с интеллектуальными агентами

    С.А. Беляев Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ», Санкт-Петербург, Россия, технических наук;
    Ю.С. Черепкова Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ», Санкт-Петербург, Россия;

    Статья была опубликована в выпуске №3 от 20 июня 2017 г.

    Статья посвящена проектированию и реализации архитектуры среды моделирования для проведения экспериментов с интеллектуальными агентами. Кратко представлен теоретический материал для введения в предметную область. Рассмотрена актуальность проблемы. Показано, что создание среды моделирования позволяет решить задачи разного уровня сложности во многих предметных областях. Представлены существующие решения и их ограничения. Предложен вариант архитектуры с описанием ее функционирования посредством диаграммы деятельности, принципов и особенностей реализации. Продемонстрированы преимущества использования предложенной архитектуры. Описана математическая модель эксперимента, проведенного на базе предлагаемого решения. Проиллюстрирован вариант реализации на примере игры с использованием таких технологий, как Java, JavaScript, WebSocket, JavaReflection, UDP, FlatBuffers.


  2. Когнитивные гибридные системы поддержки принятия решений и прогнозирования

    И.С. Повидало Государственный университет «Дубна», Дубна, Россия;
    С.А. Ярушев Государственный университет «Дубна», Дубна, Россия;
    А.Н. Аверкин Вычислительный центр им. А.А. Дородницына Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН, ул. Вавилова, «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», Москва, Россия, физико-математических наук;
    А.В. Федотова «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)», Москва, Россия, технических наук;

    Статья была опубликована в выпуске №4 от 29 сентября 2017 г.

    В работе рассматривается ряд моделей, которые могут быть использованы для поддержки принятия решений в динамических ситуациях, характеризующихся слабой структурированностью, основанной на гибридной системе, интегрирующей нечеткую иерархическую модель оценивания и нечеткую когнитивную модель ситуации. Описываются нейронные сети, в основе которых лежат самоорганизующиеся карты Кохонена и которые могут быть успешно применены для решения задач поддержки принятия решений и прогнозирования временных рядов, а также новые, разработанные и успешно примененные для идентификации динамических объектов модульные нейронные сети, их архитектура, алгоритмы обучения и работы. В статье рассмотрены примеры работы полученных нейронных сетей, а также проведен их сравнительный анализ с рядом других нейросетевых алгоритмов идентификации динамических объектов.