Искусственный интеллект и основы теории интеллектуального управления. Часть 2. Нейросетевые системы. Генетический алгоритм. Геннадий Сырецкий

Во второй части лабораторного практикума представлены методический материал и техника работы в среде компьютерной математической системы MatLab&Simulink, при следовании которым студент приобретает практические навыки работы как с нейронными и простыми нейронечеткими сетевыми системами, так и по организации поиска глобальных экстремумов сложных функций и квазиоптимальных параметров традиционных, фрактальных и интеллектуальных регуляторов моделей динамических систем управления. Практикум предназначен для студентов технических вузов направления «Автоматизация технологических процессов и производств», а также может быть полезен специалистам в области проектирования интеллектуальных информационных систем и систем интеллектуального управления, ориентированных на использование в промышленности.