Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Современные проблемы науки
Часть II. Современные методы получения научных знаний
Поставить закладку
Если Вы наш подписчик,то для того чтобы скопировать текст этой страницы в свой конспект,
используйте
просмотр в виде pdf
. Вам доступно 31 стр. из этой главы.
Для продолжения работы требуется
Registration
Предыдущая страница
Следующая страница
Table of contents
Предисловие
Часть I. Наука и образование: историко-культурологический аспект
+
Часть II. Современные методы получения научных знаний
-
Глава 9. Математическое моделирование как метод получения научных знаний
9.1. Виды моделирования
9.2. Этапы и цели математического моделирования
9.3. Краевые задачи, метод разделения переменных Фурье и его развитие
9.4. Современный кризис прикладной математики и его возможные последствия для цивилизации
9.5. Интеллектуальное математическое моделирование
9.5.1. Метод фиктивных канонических областей (ФКО)
9.5.2. Интеллектуальные проблемы метода ФКО
9.5.3. Система интеллектуального математического моделирования REGIONS
9.5.4. Метод ФКО - метод точного аналитического решения краевых задач
Вопросы и задания для самопроверки
Рекомендуемая литература
Глава 10. Нейроинформатика как метод получения научных знаний
10.1. Мозг и компьютер
10.2. Математический нейрон
10.3. Персептрон
10.4. Распознавание букв
10.5. Дальнейшие обобщения персептрона
10.6. Ограниченность однослойного персептрона
10.7. Многослойный персептрон
10.8. Нейросетевое моделирование
10.8.1. Диагностика в медицине
10.8.2. Диагностика неисправностей сложных технических устройств
10.8.3. Нейросетевой детектор лжи
10.8.4. Нейросети в банковском деле
10.8.5. Управление кибернетическим объектом
10.8.6. Прогнозирование валютных курсов и котировок ценных бумаг
10.9. Проблемы проектирования и обучения персептронов
10.9.1. Теоремы существования
10.9.2. Проблемы и методы проектирования
10.9.3. Проблемы и методы обучения
10.9.4. Генетические алгоритмы
10.9.5. Подготовка входных и выходных параметров
10.9.6. Виды активационных функций
10.10. Невербальность и шестое чувство нейронных сетей
10.11. Круг решаемых задач и возможности метода нейросетевого моделирования
10.12. Современный искусственный интеллект и задачи его философского осмысления
10.12.1. Лидирующая научная отрасль
10.12.2. Современные стратегии искусственного интеллекта
10.12.3. Искусственный интеллект, философия и библейские легенды
Вопросы и задания для самопроверки
Рекомендуемая литература
Библиографический список
Данный блок поддерживает скрол*