Системы искусственного интеллекта в машиностроении: учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по направлениям подгот. дипломир. специалистов - ''Конструкт.-технол. обеспечение машиностроит. пр-в'', ''Автоматизир. технологии и пр-ва''

This document was uploaded by one of our users. The uploader already confirmed that they had the permission to publish it. If you are author/publisher or own the copyright of this documents, please report to us by using this DMCA report form.

Simply click on the Download Book button.

Yes, Book downloads on Ebookily are 100% Free.

Sometimes the book is free on Amazon As well, so go ahead and hit "Search on Amazon"

Содержит материалы, посвященные интеллектуализации машиностроительного производства, в том числе общие сведения о методах искусственного интеллекта, определении параметров качества детали в механообработке на основе нейронных сетей, применении генетических алгоритмов для оптимизации управляющих воздействий.
Предназначается для студентов специальностей 120200, 120100, 210200 и может быть рекомендовано студентам других специальностей при изучении курсов, содержащих разделы по системам искусственного интеллекта машиностроительного профиля.

Author(s): Бровкова М.Б.
Publisher: Сарат. гос. техн. ун-т
Year: 2004

Language: Russian
Pages: 120
City: Саратов
Tags: Информатика и вычислительная техника;Искусственный интеллект;


Введение.
1. Введение в интеллектуальные системы.
1.1. Краткая история развития искусственного интеллекта.
1.2. Основные направления искусственного интеллекта.
1.3. Нечеткая логика.
1.4. Нечеткие множества.
1.5. Нечеткая и лингвистическая переменные.
1.6. Нечеткие высказывания и нечеткие модели систем.
1.7. Логико-лингвистическое описание систем, нечеткие модели.
1.8. Основные аспекты интеллектуализации автоматизированных систем.
2. Использование систем искусственного интеллекта для определения параметров качества детали в механообработке.
2.1. Оценка качества и определения оптимальной настройки технологического объекта в реальном времени.
2.2. Распознавание качества формообразования как объект применения нейросетевых методов.
2.3. Выбор нейросетевого алгоритма в контексте решаемой задачи.
2.4. Структура сети.
2.5. Обучение нейросети.
2.6. Применение ИНС встречного распространения в контексте задачи определения параметров качества.
3. Применение систем искусственного интеллекта для оптимизации в механообработке.
3.1. Оптимизация в технике: общие вопросы.
3.2. Оптимизация в металлообработке.
3.3. Использование генетических алгоритмов для оптимизации.
3.4. Символьная модель простого генетического алгоритма.
3.5. Работа простого генетического алгоритма.
3.6. Применение генетического алгоритма для оптимизации процессов формообразования.
Литература.