Зарегистрироваться
Восстановить пароль
FAQ по входу

Блюмин С.Л., Шуйкова И.А. Модели и методы принятия решения в условиях неопределенности

  • Файл формата pdf
  • размером 1,77 МБ
  • Добавлен пользователем , дата добавления неизвестна
  • Описание отредактировано
Блюмин С.Л., Шуйкова И.А. Модели и методы принятия решения в условиях неопределенности
Монография. — Липецк: Липецкий эколого-гуманитарный институт (ЛЭГИ), 2001. — 138 с.
Монография посвящена анализу задач принятия решений в условиях неопределенности; рассматриваются типовые методы решений проблемных ситуаций - выбор лучшей альтернативы, ранжирование, групповое упорядочение альтернатив. Излагаются математические основы теории принятия решений, приводятся примеры использования методов для ряда практических задач.
Для специалистов в области исследования операций, поддержки принятия решений, систем искусственного интеллекта, а также для студентов и аспирантов соответствующих специальностей.
  • Чтобы скачать этот файл зарегистрируйтесь и/или войдите на сайт используя форму сверху.
  • Регистрация

Смотри также

Подробнее

Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях

  • pdf
Монография. — Тюмень: Тюменский государственный университет (ТюмГУ), 2000. — 352 с. Предлагаемая монография посвящена вопросам проведения на практике расчетов и оптимизации при наличии неточно заданных величин в статических и динамических моделях объектов и процессов. В связи с нетрадиционностью применяемого в книге математического аппарата в книге приводятся основные понятия...
  • 3,52 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Подробнее

Блюмин С.Л., Шуйкова И.А. Введение в математические методы принятия решений

  • pdf
Липецк: Липецкий государственный педагогический университет (ЛГПУ), 1999. — 100 с. Введение. Четкие и нечеткие множества. Четкие множества. Нечеткие множества. Нечеткие высказывания и операции над ними. Нечеткие логические формулы и их свойства. Нечеткие предикаты и кванторы. Операции над нечеткими множествами. Нечеткое включение и нечеткое равенство множеств....
  • 1,10 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Подробнее

Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования

  • djvu
Рига: Зинатне, 1990. — 184 с. Рассматриваются вопросы построения моделей принятия решений при неточной исходной информации. Для описания элементов задач в процессе построения моделей используются понятия нечеткого множества, лингвистической переменной, распределения возможностей, нечеткого свидетельства. Систематически излагаются методы обработки нечеткой информации: построение...
  • 5,72 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Подробнее

Лотов А.В., Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений

  • pdf
Учебное пособие. — М: Макс Пресс, 2008. — 197 с. Предлагаемое учебное пособие написано в рамках создания магистерской программы «Математические модели сложных систем». Учебное пособие посвящено теории многокритериальной оптимизации (МКО) и методам поддержки принятия решении при нескольких критериях. Учебное пособие в первую очередь предназначено для студентов-магистров ВМК МГУ,...
  • 3,28 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Подробнее

Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход

  • djvu
2-е изд. — М.: Вильямс, 2007. — 1410 с. — ISBN 5-8459-0887-2, 0-13-790395-2, 978-5-8459-0887-2. В книге представлены все современные достижения и изложены идеи, которые были сформулированы в исследованиях, проводившихся в течение последних пятидесяти лет, а также собраны на протяжении двух тысячелетий в областях знаний, ставших стимулом к развитию искусственного интеллекта как...
  • 17,39 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Подробнее

Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс

  • pdf
2-e изд. — Пер. с англ. — М.: Вильямс, 2006. — 1104 с.: ил. В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию. В книге также...
  • 18,63 МБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Наверх