Полное описание

Смирнова, Д. Д. Сравнительный анализ экспертных систем и искусственных нейронных сетей / Д. Д. Смирнова, Д. Ю. Смирнов. - DOI 10.33764/2687-041X-2024-3-94-99. - Текст : непосредственный // Регулирование земельно-имущественных отношений в России: правовое и геопространственное обеспечение, оценка недвижимости, экология, технологические решения : сборник материалов VII Национальной научно-практической конференции с международным участием, [21-24 ноября 2023 г., Новосибирск] : в 3 частях / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ). - Новосибирск : СГУГиТ, 2024. - Ч. 3. - С. 94-99. - Библиогр. в конце ст.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26
28.23.35	004.891

Рубрики:
Нейронные сети
Экспертные системы

Кл.слова (ненормированные): система искусственного интеллекта -- экспертные системы -- нейрон -- персептрон -- искусственные нейронные сети
Аннотация: Проведенный сравнительный анализ двух базовых направлений развития системы искусственного интеллекта показал, что основное различие между ними заключается в способности модели к самообучению. Экспертные системы обучаются специалистами в конкретной области знаний, а, следовательно, их качество в первую очередь зависит от уровня знаний экспертов. Изменение представлений экспертов об изучаемом объекте требует разработки новых экспертных систем. Искусственные нейросети самообучаются путем самостоятельного поиска зависимости между входными и выходными данными обучающей выборки. Их качество определяется количеством и качеством примеров, используемых для обучения нейросети.
Доп. точки доступа:
Смирнов, Д.Ю.
Сибирский государственный университет геосистем и технологий(Новосибирск)


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -676034-442428)

Шифр в сводном ЭК: 10f39941d4ba0ba618693121b47b95d1

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽