Введение
ГЛАВА 1. Математические модели и алгоритмы обработки информации на основе методов искусственного интеллекта и теории вейвлетов 12
1.1. Искусственные нейронные сети и нечеткие системы 12
1.1.1. Строение биологического нейрона 13
1.1.2. Структура и свойства искусственного нейрона 14
1.2. Комбинация нейронных сетей и систем, основанных на нечеткой логике 26
1.3. Вейвлет-анализ 30
1.4. Комбинация нейронных сетей и вейвлетов 40
1.5. Задачи идентификации и оценивания 43
1.6. Выводы, цель и задачи исследования 49
ГЛАВА 2. Обработка сигналов на основе вейвлетов и нечетких систем 51
2.1. Оценивание случайных последовательностей с использованием регрессии и вейвлетов 51
2.2. Применение нечеткого логического вывода при вейвлет-анализе сигналов 68
2.2.1. Пример создания нечеткой системы определения вида вейвлета ...69
2.2.2. Пример создания нечеткой системы определения типа порога 71
2.3. Выводы 73
ГЛАВА 3. Модели и алгоритмы идентификации пользователя корпоративной информационной системы на основе нейронных сетей и вейвлетов 74
3.1. Модели для идентификации пользователя КИС 74
3.2. Использование нейронной сети для идентификации пользователя 79
3.3. Использование вейвлетов для идентификации пользователя КИС 85
3.4. Выводы 88
ГЛАВА 4. Математическое и компьютерное моделирование, алгоритмы обучения вейвлет-нейронных сетей и нечетких вейвлет-нейронных сетей 89
4.1. Обработка информации на основе вейвлет-нейронных сетей 89
4.1.1. Алгоритмы обучения вейвлет-нейрона 91
4.1.2. Проверка адекватности математических моделей на основе данных натурного и вычислительного экспериментов 95
4.2. Разработка модели нечеткой вейвлет-нейронной сети 99
4.2.1. Компьютерное моделирование нечеткой вейвлет-нейронной сети102
4.3. Выводы 107
Заключение 108
Список использованных источников 110
