Nguồn: Khoa CNTT, ĐH Khoa học Huế, 2009
Mã số: 24409 2013 1.5 MB 216 728 0  0  

Dành cho học viên cao học ngành KHMT Lời mở đầu Chương 1. Lý thuyết tập mờ Chương 2. Lôgic mờ Chương 3. Lập luận ngôn ngữ và thao tác dữ liệu mờ Chương 4. Mô hình cơ sở dữ liệu mờ theo cách tiếp cận Đại số gia tử Tài liệu tham khảo | Xem..

Nguồn: Trường Đại học Hàng Hải, 2010
Mã số: 21768 2012 1.1 MB 71 14,875 0  0  

Chương 1: Tổng quan về hệ chuyên gia Chương 2: Biểu diễn tri thức Chương 3: Các kỹ thuật suy diễn và lập luận Chương 4: Hệ hỗ trợ ra quyết định Chương 5: Máy học Chương 6: Logic mờ và lập luận xấp xỉ Một số đề thi tham khảo | Xem..

Nguồn: Trường Đại học Đà Lạt, 2009
Mã số: 17489 2011 1.4 MB 115 14,743 4  1  

Để đọc giáo trình này, sinh viên cần có kiến thức cơ bản về lôgic, cấu trúc dữ liệu và thuật toán. Nội dung giáo trình này gồm 4 chương: Chương 1: Khái niệm về trí tuệ nhân tạo Chương 2: Các phương pháp giải quyết vấn đề Chương 3: Biểu diễn và xử lý tri thức Chương 4: Lập trình lôgic Tài liệu tham khảo | Xem..

Nguồn: Chưa xác định, 2010
Mã số: 11514 2010 786.8 kB 85 7,828 1  0  

Lời nói đầu Chương II. Xây dựng mô hình ngôn ngữ dựa trên tập dữ liệu vào-ra. Chương III. Triển khai thuật toán mô hình hoá mờ dựa trên dữ liệu vào-ra Chương IV. Đánh giá kết quả chương trình Qua một số ứng dụng cụ thể Tổng kết Tài liệu tham khảo | Xem..

Nguồn: Trường ĐH Bách khoa Hà Nội, 2008
Mã số: 5818 2008 4.4 MB 239 15,835 11  4  

Các phương pháp giải quyết vấn đề và xử lý tri thức. 1. Khoa học trí tuệ nhân tạo: Tổng quan tình hình nghiên cứu và ứng dụng 2. Các phương pháp giải quyết vấn đề 3. Biểu diễn tri thức và kỹ nghệ xử lý tri thức | Xem..

Nguồn: Đại học Quốc gia Tp.HCM, 2006
Mã số: 4368 2008 610.6 kB 118 22,410 44  10  

Chương 1 : Tổng quan về trí tuệ nhân tạo Chương 2 : Các phương pháp giải quyết vấn đề cơ bản Chương 3 : Hệ chuyên gia Chương 4 : Các phương pháp biểu diễn tri thức Chương 6 : Xử lý tri thức không chắc chắn Chương 7 : Việc học máy | Xem..

Nguồn: Chưa xác định, 2008
Mã số: 143 2008 1.5 MB 9 6,906 11  3  

Bài báo giới thiệu một ứng dụng của công cụ máy học trong điều khiễn tài chính. Sử dụng các hệ thông minh trong dự báo tài chính có ý nghĩa thực tiễn rất lớn, đặc biệt trong lĩnh vực thị trường chứng khoán. Mô hình sử dụng là Hệ suy diễn mờ dựa trên mạng thích nghi. Kết qủa thực nghiệm trên dữ liệu của thị trường chứng khoán New York (NYSE) rất đáng tin cậy,.. | Xem..

Nguồn: Đại học Đà Nẵng, 2007
Mã số: 1728 2007 2.1 MB 210 35,564 59  15  

Cuốn sách này nhằm cung cấp cơ sở lý thuyết và các phương pháp lập trình cơ bản nhất của môn học «Lập trình lôgich» (Programming in Logic). Người đọc sẽ được làm quen với một số kỹ thuật lập trình lôgich được ứng dụng tương đối phổ biến và chủ yếu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) như công nghệ xử lý tri thức, máy học, hệ.. | Xem..