Proiectarea Sistemelor Expert Fuzzy din perspectiva Timpului Real, a Complexitatii Algoritmice si Rationamentului asupra Timpului – cu Aplicatii Economice
Preț: 43,35 lei
Disponibilitate: în stoc
Autor: Vasile Mazilescu
ISBN: 978-973-30-2830-7
Editura: Didactică şi Pedagogică
Anul publicării: 2010
Ediția: I
Pagini: 344
Format: 23,5 X 16,5
Categoria: Informatica - matematica
DESCRIERE
relaţii la numărul de telefon 0732 640 834 sau vasile.mazilescu@ugal.ro
Prezenta carte se situează în câmpul cercetărilor din domeniul sistemelor simbolice de Inteligenţă Artificială, aplicate în conducerea proceselor şi luarea deciziilor bazată pe cunoştinţe de tip planificare. Caracteristica fundamentală a acestor sisteme o reprezintă procesarea cunoştinţelor fuzzy implicate în sinteza unor decizii. Considerăm în felul acesta că lucrarea abordează o problematică actuală şi puţin dezbătută în special în domeniul sistemelor expert fuzzy de conducere. Sunt evidenţiate raporturile dintre conducerea convenţională şi cea inteligentă, prin prisma sistemelor de planificare şi a sistemelor multiagent. Sistemele bazate pe cunoştinţe cu funcţionare în timp real posedă caracteristici pe care majoritatea sistemelor clasice nu le au: raţionamentele sunt evolutive şi nemonotone din cauza caracterului dinamic al aplicaţiei, iar evenimentele pot schimba starea sistemului expert de conducere. Arhitecturile de conducere bazate pe tehnici simbolice dobândesc caracteristici specifice domeniului problemei şi tipului de sistem expert înglobat în structura de conducere. O clasificare a sistemelor din punct de vedere a complexităţii şi implicit a mijloacelor teoretice şi practice utile în modelarea lor, poate fi sintetizată astfel: 1) pentru sistemele de complexitate scăzută, formulările bazate pe expresii matematice exacte sunt suficiente; 2) pentru sistemele care sunt mai complexe dar pentru care există suficiente date semnificative, modelele neuronale furnizează un cadru puternic în scopul reducerii incertitudinii, bazate pe învăţarea formelor din datele disponibile; 3) pentru sistemele deosebit de complexe, pentru care există un număr limitat de date, iar informaţia disponibilă este ambiguă sau imprecisă, raţionamentul bazat pe logica fuzzy reprezintă o modalitate pentru înţelegerea comportării sistemului, prin realizarea de operaţii pe anumite structuri simbolice asociate intrărilor observate, situaţiilor de ieşire, variabilelor intermediare care sprijină înlănţuirea anumitor procese inferenţiale. Lucrarea de faţă se încadrează la punctul trei conform clasificării de mai sus şi face parte din abordările sistemelor simbolice de Inteligenţă Artificială. Ea are drept obiectiv ştiinţific realizarea sistemului inferenţial bazat pe logică fuzzy pentru un sistem expert, cu aplicaţii în gestiunea situaţiilor dinamice şi a sistemelor multiagent. Sistemul elaborat în acest sens este un sistem expert de conducere cu evenimente logice discrete, care înglobează cunoştinţe fuzzy compilate. Metaecuaţia de bază a timpului propusă în cadrul acestei cărţi acoperă termenul de complexitate şi timp real (potenţial şi de raţionament asupra timpului). Sunt evidenţiate în cadrul lucrării principalele contribuţii şi limite ale soluţiei acestei metaecuaţii pentru un exemplu practic de sistem expert fuzzy, care respectă formalismul de reprezentare şi procesare a cunoştinţelor factorizate, precum şi posibilităţile ulterioare de integrare a unui astfel de sistem de Inteligenţă Artificială într-o structură de sistem de conducere.
Prezenta carte se situează în câmpul cercetărilor din domeniul sistemelor simbolice de Inteligenţă Artificială, aplicate în conducerea proceselor şi luarea deciziilor bazată pe cunoştinţe de tip planificare. Caracteristica fundamentală a acestor sisteme o reprezintă procesarea cunoştinţelor fuzzy implicate în sinteza unor decizii. Considerăm în felul acesta că lucrarea abordează o problematică actuală şi puţin dezbătută în special în domeniul sistemelor expert fuzzy de conducere. Sunt evidenţiate raporturile dintre conducerea convenţională şi cea inteligentă, prin prisma sistemelor de planificare şi a sistemelor multiagent. Sistemele bazate pe cunoştinţe cu funcţionare în timp real posedă caracteristici pe care majoritatea sistemelor clasice nu le au: raţionamentele sunt evolutive şi nemonotone din cauza caracterului dinamic al aplicaţiei, iar evenimentele pot schimba starea sistemului expert de conducere. Arhitecturile de conducere bazate pe tehnici simbolice dobândesc caracteristici specifice domeniului problemei şi tipului de sistem expert înglobat în structura de conducere. O clasificare a sistemelor din punct de vedere a complexităţii şi implicit a mijloacelor teoretice şi practice utile în modelarea lor, poate fi sintetizată astfel: 1) pentru sistemele de complexitate scăzută, formulările bazate pe expresii matematice exacte sunt suficiente; 2) pentru sistemele care sunt mai complexe dar pentru care există suficiente date semnificative, modelele neuronale furnizează un cadru puternic în scopul reducerii incertitudinii, bazate pe învăţarea formelor din datele disponibile; 3) pentru sistemele deosebit de complexe, pentru care există un număr limitat de date, iar informaţia disponibilă este ambiguă sau imprecisă, raţionamentul bazat pe logica fuzzy reprezintă o modalitate pentru înţelegerea comportării sistemului, prin realizarea de operaţii pe anumite structuri simbolice asociate intrărilor observate, situaţiilor de ieşire, variabilelor intermediare care sprijină înlănţuirea anumitor procese inferenţiale. Lucrarea de faţă se încadrează la punctul trei conform clasificării de mai sus şi face parte din abordările sistemelor simbolice de Inteligenţă Artificială. Ea are drept obiectiv ştiinţific realizarea sistemului inferenţial bazat pe logică fuzzy pentru un sistem expert, cu aplicaţii în gestiunea situaţiilor dinamice şi a sistemelor multiagent. Sistemul elaborat în acest sens este un sistem expert de conducere cu evenimente logice discrete, care înglobează cunoştinţe fuzzy compilate. Metaecuaţia de bază a timpului propusă în cadrul acestei cărţi acoperă termenul de complexitate şi timp real (potenţial şi de raţionament asupra timpului). Sunt evidenţiate în cadrul lucrării principalele contribuţii şi limite ale soluţiei acestei metaecuaţii pentru un exemplu practic de sistem expert fuzzy, care respectă formalismul de reprezentare şi procesare a cunoştinţelor factorizate, precum şi posibilităţile ulterioare de integrare a unui astfel de sistem de Inteligenţă Artificială într-o structură de sistem de conducere.
RECENZII