SCI Библиотека

В монографии разработаны современные подходы к представлению знаний специалистов предметной области в интеллектуальных САПР. Издание предназначено для ИТ-специалистов, системных аналитиков, преподавателей, аспирантов, студентов, обучающихся по направлениям «Системы автоматизированного проектирования», «Прикладная информатика» и др.

Строится базис конечных автоматов, связанный выводимостью слов в нормальном исчислении Поста. Определяются операторы, реализуемые логическими сетями над этим базисом. Они являются вычислимыми на автоматах Мура, но их класс не является алгоритмически разрешимым. Рассматриваются различные способы обобщения этих конструкций. Формулируются задачи для продолжения этих исследований. Книга предназначена для студентов математических и прикладных специальностей университетов.

В книге рассматриваются теоретические аспекты машинного обучения класси-фикации. В центре изложения – обучаемость как способность применяемых алгоритмов обеспечивать эмпирическое обобщение. С обучаемостью непосредственно связаны вопросы сложности выборок, точности и надежности классификаторов. Большое внимание уделено алгоритмическим методам анализа процессов обучения и синтеза решающих правил, включая колмогоровский подход, связанный с алгоритмическим сжатием информации. Описаны принципы выбора моделей обучения и семейств классифицирующих алгоритмов в зависимости от постановок и свойств решаемых задач.

Книга предназначается для специалистов, занимающихся теорией машинного обучения; она будет полезной для аспирантов, разработчиков интеллектуализированного программного обеспечения и студентов старших курсов математических специальностей, специализирующихся в указанной области.

В книге рассматриваются теоретические аспекты машинного обучения класси-фикации. В центре изложения – обучаемость как способность применяемых алгоритмов обеспечивать эмпирическое обобщение. С обучаемостью непосредственно связаны вопросы сложности выборок, точности и надежности классификаторов. Большое внимание уделено алгоритмическим методам анализа процессов обучения и синтеза решающих правил, включая колмогоровский подход, связанный с алгоритмическим сжатием информации. Описаны принципы выбора моделей обучения и семейств классифицирующих алгоритмов в зависимости от постановок и свойств решаемых задач.

Книга предназначается для специалистов, занимающихся теорией машинного обучения; она будет полезной для аспирантов, разработчиков интеллектуализированного программного обеспечения и студентов старших курсов математических специальностей, специализирующихся в указанной области.

В монографии изложены базовые вопросы математического моделирования сложных систем. Предмет данной монографии - математические методы и подходы, используемые в моделях сложных систем. Изложены основы теории информации, элементы теории кодирования, постулаты теории сложности алгоритмов и алгоритмической разрешимости, элементарные понятия теории вероятности и массового обслуживания, введение в теоретические аспекты криптографии. Значительное место в монографии уделено систематическому изложению основных алгоритмов и методов спектрального и неспектрального анализа с целью выделения полезных сигналов на примере обработки результатов натурных измерений случайных гидрофизических полей. Для специалистов в области моделирования сложных систем.

В книге изложены новые методы обнаружения, оценивания и управления случайными процессами. Показано, что реализация методов возможна с помощью цифровых вычислителей, работающих в реальном масштабе времени. Книга предназначена аспирантам и научным сотрудникам, которых могут заинтересовать новые вероятностно-статистические подходы к разработке информационно-управляющих систем.

Учебное пособие предназначено для проведения самостоятельной работы студентов высших технических учебных заведений по усвоению и закреплению основных положений курса прикладной математики в области гносеологических основ миварных технологий создания систем искусственного интеллекта, закреплению навыков применения системного подхода при концептуальном проектировании сложных автоматизированных систем управления, служит делу повышения уровня индивидуализации и качества процесса обучения, усилению контроля знаний студентов.

В учебном пособии рассмотрена теория исследования операций и методы оптимизации, дан анализ состояния и перспектив развития теории и практики применения исследования операций в МЧС России. Изложены методологические основы исследования операций, методы решения задач линейной, нелинейной и динамической оптимизации, сетевые методы исследования операций, методы сетевого планирования и управления проектами. Учебное пособие предназначено для курсантов и слушателей высших учебных заведений МЧС России по специальности 27.03.03 - «Системный анализ и управление». Учебное пособие содержит ряд примеров применения исследования операций в МЧС России.

Изложены основные вопросы, связанные с системами передачи оптического сигнала объектам управления биологической природы. Учебно-методическое пособие содержит как теоретический материал, так и задания для практического применения теоретического курса. Может быть использовано для проведения лабораторных занятий по дисциплинам: «Теория автоматического управления», «Математические модели и методы технической кибернетики», «Интеллектуальные системы управления».

Рассмотрены методы и алгоритмы трехмерной графики, отрисовка примитивов и использование матриц преобразований в OpenGL. Кроме того, рассмотрено применение библиотеки OpenGL для получения различных визуальных эффектов. Приведены краткие теоретические и методические указания к выполнению лабораторных работ по дисциплине «Компьютерная графика».

Предназначено для студентов всех форм обучения, проходящих подготовку по направлению 09.03.02 «Информационные системы и технологии» (уровень бакалавриата). Соответствует программе курса «Компьютерная графика».