Знания и убеждения в интеллектуальном анализе данных

---

Рассматриваются методы достоверного (дедуктивного) и правдоподобного (абдуктивного, индуктивного) выводов в интеллектуальных системах различного назначения. Приводятся методы дедуктивного вывода на графовых структурах. Описываются как классические, так и немонотонные модальные логики: логики убеждения и знания, немонотонные логики Мак-Дермотта и Дойла, автоэпистемические логики Мура, логики умолчания Рейтера. Приводятся основы теории аргументации и методы абдуктивного вывода. Рассматриваются базовые принципы построения систем обучения и принятия решений и даются задачи обучения без учителя и с учителем. Излагаются индуктивные методы для случая с неполной информацией и методы теории приближенных множеств. Во 2-е издание добавлены главы об исчислении высказываний и об исчислении предикатов первого порядка, а также о работе с реальными зашумленными базами данных в задаче индуктивного формирования понятий. Допущено Министерством образования Российской Федерации в качестве учебного пособия для студентов вузов, обучающихся по направлениям Прикладная математика и информатика, Информатика и вычислительная техника и специальностям Прикладная информатика (по направлениям) и Прикладная математика и информатика.

---

Автор: Вагин Вадим Николаевич

Издательство:

Серия:

Год: 2019

Тип обложки: твердый переплёт

Кол-во страниц: 536

ISBN: 978-5-9221-1841-5