Введение
Глава первая. Современные подходы к построению экспертных систем и методы интеллектуального анализа данных 11
1.1. Традиционные подходы к представлению и приобретению знаний в интеллектуальных системах 11
1.1.1. Общие сведения об экспертных системах 11
1.1.2. Представление знаний в экспертных системах 13
1.1.3. Приобретение знаний экспертными системами 20
1.2. Интеллектуальный анализ данных 22
1.2.1. История развития Data mining 22
1.2.2. Обзор алгоритмов Data mining 23
1.3. Адаптивные системы нечеткого логического вывода 34
1.4. Выводы 39
Глава вторая. Метод структурно-параметрической оптимизации базы знаний 41
2.1. Структура базы знаний 41
2.2. Математическая модель нечеткой сети логического вывода 46
2.2.1. Нечеткий элемент типа "ИЛИ" 47
2.2.2. Нечеткий элемент типа "И" 47
2.2.3. Элемент типа "Входной" 48
2.2.4. Элемент типа "Входная переменная" 49
2.2.5. Элемент типа "Сегмент" 52
2.2.6. Пример нечеткой сети логического вывода 53
2.3. Общее описание процесса оптимизации базы знаний 57
2.4. Выводы 75
Глава третья. Основные алгоритмы оптимизации нечеткой сети логического вывода 77
3.1. Генетический алгоритм параметрической оптимизации 77
3.2, Алгоритм факторизации 96
3.3. Выводы 104
Глава четвертая. Исследование эффективности разработанного подхода с помощью математического моделирования 106
4.1. Исследование зависимости эффективности генетического алгоритма параметрической оптимизации от значений его параметров 106
4.2. Сравнение эффективности модификаций генетического алгоритма 117
4.3. Решение прикладных задач 119
4.3.1. Классификация цветов 119
4.3.2. Построение аналитической модели для прогнозирования активности кариеса зубов в период беременности и ближайшие после родов сроки 130
4.3.3. Прогнозирование валютных цен на финансовом рынке 132
4.4. Выводы 140
Заключение 141
Список литературы 143
