Студопедия
Обратная связь


Авиадвигателестроения Административное право Административное право Беларусии Алгебра Архитектура Безопасность жизнедеятельности Введение в профессию «психолог» Введение в экономику культуры Высшая математика Геология Геоморфология Гидрология и гидрометрии Гидросистемы и гидромашины История Украины Культурология Культурология Логика Маркетинг Машиностроение Медицинская психология Менеджмент Металлы и сварка Методы и средства измерений электрических величин Мировая экономика Начертательная геометрия Основы экономической теории Охрана труда Пожарная тактика Процессы и структуры мышления Профессиональная психология Психология Психология менеджмента Современные фундаментальные и прикладные исследования в приборостроении Социальная психология Социально-философская проблематика Социология Статистика Теоретические основы информатики Теория автоматического регулирования Теория вероятности Транспортное право Туроператор Уголовное право Уголовный процесс Управление современным производством Физика Физические явления Философия Холодильные установки Экология Экономика История экономики Основы экономики Экономика предприятия Экономическая история Экономическая теория Экономический анализ Развитие экономики ЕС Чрезвычайные ситуации ВКонтакте Одноклассники Мой Мир Фейсбук LiveJournal Instagram 500-летие Реформации

Празднование 500-летие РЕФОРМАЦИИ

Понятие «мягких измерений»

<== предыдущая статья | следующая статья ==>

Термин "мягкие вычисления" введен Лофти Заде в 1994 году. Это понятие объединяет такие области как: нечеткая логика, нейронные сети, вероятностные рассуждения, сети доверия и эволюционные алгоритмы; которые дополняют друг друга и используются в различных комбинациях или самостоятельно для создания гибридных интеллектуальных систем. Поэтому создание систем работающих с неопределенностью, надо понимать как составную часть "мягких" вычислений.

По существу в 1970 году Л.Заде был создан новый метод вычислительной математики, который был поддержан аппаратными средствами (нечеткими процессорами) который в ряде проблемных областей стал более эффективным, чем классические методы. Первоначально эти области входили в проблематику искусственного интеллекта. Постепенно круг этих областей существенно расширился и сформировалось направление "вычислительного интеллекта". В это направление в настоящее время входят:

· нейронные сети;

· нечеткая логика и теория множеств;

· нечеткие экспертные системы;

· системы приближенных вычислений;

· теория хаоса;

· фрактальный анализ;

· нелинейные динамические системы;

· гибридные системы (нейронечеткие или нейрологические, генетиконейронные, нечеткогенетические или логикогенетические системы);

· системы, управляемые данными (нейронные сети, эволюционное вычисление).

· эволюционное моделирование;

· роевой интеллект.

<== предыдущая статья | следующая статья ==>

 

Читайте также:

Метод Лауэ

Понятия классических и квантовых систем

Принципы построения и особенности функционирования измерительных устройств, основанных на использовании свзанных колебаний в системах с двумя степенями свободы

MEMS-дисплеи.

Метод Брэгга

Принципы построения, структуры и режимы работы осцилляторных систем с регулярной динамикой

Особенности реализации нелинейных процессов в системах с хаотической динамикой

Углеродные нанотрубки

Физические основы методов рентгеноструктурного анализа

Устройство и принцип работы биологического нейрона

Теория хаоса

Устройство сканирующего СКВИД-микроскопа

Вернуться в оглавление: Современные фундаментальные и прикладные исследования в приборостроении

Просмотров: 2396

 
 

54.226.227.175 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам.