Реестровая запись: ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020 ISSN: 2782-1528 DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a
Фенотип (Phenotype) – представление особи в виде, имеющемся в реальном мире. [Интеллектуальные информационные системы. История развития искусственного интеллекта. СГУ. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// studfile.net›preview
Генотип (Genotype) – представление особи в терминах генетического алгоритма. [Интеллектуальные информационные системы. История развития искусственного интеллекта. СГУ. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// studfile.net›preview /5997669/ page:6/,
Ген (Gene) в генетических алгоритмах представляет собой основную единицу информации, определяющую характеристику особи. Например, если мы используем генетический алгоритм для обучения нейронной сети, то тогда
Моделирование эволюционное – направление в математическом моделировании, объединяющее компьютерные методы моделирования эволюции, а также близкородственные по источнику заимствования идей другие направления в эвристическом программировании. Включает
Обучение нейронной сети (Training) – целенаправленный процесс изменения межслойных синаптических связей, итеративно повторяемый до тех пор, пока сеть не приобретет необходимые свойства. [Интеллектуальные информационные системы.
Аксон – выходная связь нейрона: при помощи аксона нейрон передает собственный выходной сигнал. [Интеллектуальные информационные системы. История развития искусственного интеллекта. СГУ. (Электронный ресурс). Режим доступа:
Синапс (вес, синаптический вес) – межнейронное соединение, однонаправленная входная связь нейрона, соединенная с выходом другого нейрона. [Интеллектуальные информационные системы. История развития искусственного интеллекта. СГУ. (Электронный
Поле знаний – поле, в котором содержатся основные понятия, используемые при описании предметной области, и свойства всех отношений, используемых для установления связей между понятиями. Поле
Знания эмпирические – знания, которые могут добываться ИС путем наблюдения за окружающей средой. [Интеллектуальные информационные системы. История развития искусственного интеллекта. СГУ. (Электронный ресурс). Режим доступа:
Знания глубинные – абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Эти знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения