Список иллюстраций

1.1.

Фрагмент пространства состояний для игры в "крестики-нолики"

1.2.

Методы организации поиска в системах искусственного интеллекта

2.1.

Семантическая сеть

2.2.

Фреймовая модель, описывающая понятие “ученик”

2.3.

Цикл работы механизма вывода

2.4.

Работа простой продукционной системы

3.1.

Структура экспертной системы

3.2.

Схема работы ЭС

3.3.

Этапы разработки технологии ЭС

5.1.

Характерестическая функция множества А

5.2.

Характерестическая функция множества молодых людей

5.3.

Графики функций при­надлежности нечетких множеств из примера 4.6

5.4.

График функции принад­лежности нечеткого множества «для бедных»

5.5.

Операции с нечеткими множествами: а) подмножество и дополнение нечет­кого множества; б) разность нечетких множеств; в) объединение нечетких множеств; г) пересечение нечетких множеств

5.6.

Графическая интерпретация логических операций: а) нечеткое множество А; б) нечеткое множество А; в) А л А; г) А у А

5.11.

Лингвистическая переменная «цена»

5.12.

Функции принадлежности нечетких множеств

5.14.

Функция принадлежности треугольного нечеткого числа

5.15.

Функция принадлежно­сти трапецеидального числа

5.16.

Лингвистическая переменная «возраст» и нечеткие множества, определяю­щие ее значения

5.17.

Формирование нечетких множеств

5.18.

График функции при­надлежности нечеткому множест­ву «младенческий» возраст

6.1.

Взаимосвязь биологиче­ских нейронов

6.2.

Модель искусственного нейрона

6.3.

Примеры ак­тивационных функций: a) функция единично­го скачка; б) линейный порог; в) логистическая функция; г) гиперболи­ческий тангенс

6.4.

Простейшая однослойная нейронная сеть

6.5.

Пример многослойной нейронной сети

6.6.

Пример нейронной сети

6.7.

Однонейронный персептрон с n входами

6.8.

Белые точки не могут быть отделены одной прямой от черных

6.9.

Двухслойная сеть, реализующая функцию XOR

6.10.

Модель персептрона, отделяющего «крестики» от «ноликов»

6.11.

Нейронная сеть обратного распространения

6.14.

Входная звезда Гроссберга

6.15.

Выходная звезда Гроссберга

6.16.

Сеть встречного распространения

6.17.

Данные для сжатия

6.18.

Проблема локальных минимумов

6.19.

Распределение Коши и распределение Больцмана

6.20.

Модель сети Хопфилда

6.21.

Идеальные образы обучающей выборки

6.22.

Сеть Хопфилда распознает образ с информационным шумом

6.23.

Сеть Хопфилда распознает образ по его небольшому фрагменту

6.24.

Сеть Хопфилда генерирует ложный образ

6.25.

Структура сети ДАП

6.26.

Идеальные образы для сети Хопфилда