Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах (М., 2009). - ОГЛАВЛЕНИЕ
Навигация
ОбложкаАвтоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах / Сост. Е.С. Панкратова, В.К. Финн. - М.: URSS: Либроком, 2009. - 526 с.
Оглавление книги
Предисловие (Арский Ю.М.) ....................................... 6

Источники ....................................................... 8


Введение ........................................................ 9

Глава 1. Правдоподобные рассуждения в интеллектуальных
         системах типа ДСМ (Финн В.К.) ......................... 10
Глава 2. ДСМ-метод как система автоматического обучения
         (Кузнецов С.О.) ....................................... 49
Глава 3. Об одной интерпретации ДСМ-метода автоматического
         порождения гипотез (Аншаков О.М.) ..................... 78
Глава 4. Синтез познавательных процедур и проблема индукции
         (Финн В.К.) ........................................... 92


Часть I
ДСМ-метод в фармакологии: анализ данных и прогнозирование ..... 159

Глава  1. Об одном методе автоматического формирования
          гипотез и его программной реализации
          (Забежайло М.И., Финн В.К, Козлова С.П.,
          Катамадзе Т.Г., Авидон В.В., Рабинков А.А.) ......... 160
Глава  2. Об экспериментах с базой данных с неполной
          информацией посредством ДСМ-метода порождения
          гипотез (Забежайло М.И., Финн В.К, Авидон В.В.,
          Катамадзе Т.Г., Блинова В.Г., Бодягин Д.А.,
          Рабинков Д.А.) ...................................... 174
Глава  3. О программной реализации ДСМ-метода
          автоматического порождения гипотез с
          неодноэлементным множеством признаков
          (Михеенкова М.А., Авидон В.В., Суханова С.А.) ....... 183
Глава  4. Экспериментальная проверка новой версии ДСМ-метода
          (Панкратова Е.С, Ивашко В.Г., Авидон В.В.,
          Блинова В.Г., Бодягин Д.А.) ......................... 192
Глава  5. Применение ДСМ-метода к задаче распознавания
          прямых и непрямых канцерогенов (Панкратова Е.С.) .... 236
Глава  6. Задача прогнозирования результирующего эффекта от
          введения в организм двух химических веществ и ее
          решение средствами ДСМ-системы (Панкратова Е.С.) .... 242
Глава  7. Применение ДСМ-рассуждений для интеллектуального
          анализа данных и автоматического порождения
          гипотез о путях биотрансформации
          (Фабрикантова Е.Ф.) ................................. 253
Глава  8. Алгоритмические и программные средства
          прогнозирования метаболизма (Матвеев Л.А.,
          Фабрикантова Е.Ф.) .................................. 280
Глава  9. Языки представления химических структур
          в интеллектуальных системах для конструирования
          лекарств (Блинова В.Г., Добрынин Д.А.) .............. 294
Глава 10. О результатах применения ДСМ-метода порождения
          гипотез к задачам анализа связи «структура
          химического соединения - биологическая активность»
          (Блинова В.Г.) ...................................... 310
Глава 11. Применение ДСМ-метода и квантово-химических
          расчетов для прогноза канцерогенности и
          хронической токсичности галогензамещенных
          алифатических углеводородов (Харчевникова Н.В.,
          Блинова В.Г., Добрынин Д.А., Максин М.В.,
          Жолдакова З.И.) ..................................... 322
Глава 12. Архитектура интегрированной ДСМ-системы
          интеллектуального анализа гибридных данных
          (Максин М.В.) ....................................... 336
Глава 13. Прогнозирование контрпродуктивных свойств
          химических соединений на основе узорных структур:
          сравнительный анализ подходов (Кузнецов С.О.,
          Самохин М.В., Харчевникова Л.В.) .................... 351
Глава 14. Toxicology Analysis by Means of JSM-method
          (Blinova V.G., Dobrynin D.A., Finn V.K.,
          Kuznetsov S.O., and Pankratova E.S.) ................ 379


Часть II
ДСМ-метод в интеллектуальных системах диагностики по
клиническим данным ............................................ 387

Глава 1. Применение ДСМ-метода для прогнозирования
         высокопатогенных типов вируса папилломы человека
         (Панкратова Е.С., Панкратов Д.В., Финн В.К,
         Шабалова И.П.) ....................................... 388
Глава 2. Интеллектуальная ДСМ-система для диагностики
         заболеваний органа зрения на примере дегенеративных
         и наследственных форм ретиношизиса (Панкратова Е.С,
         Добрынин Д.А., Цапенко И.В., Зуева М.В.) ............. 397


Часть III
ДСМ-метод в социологии: анализ данных и прогнозирование ....... 409

Глава 1. ДСМ-метод как метод выявления детерминант
         социального поведения (Климова С.Г.,
         Михеенкова М.А., Панкратов Д.В.) ..................... 410
Глава 2. О ситуационном расширении ДСМ-метода
         автоматического порождения гипотез (Финн В.К.,
         Михеенкова М.А.) ..................................... 428
Глава 3. О логических средствах автоматизированного анализа
         мнений (Гусакова С.М., Михеенкова М.А., Финн В.К.) ... 446
Глава 4. Логические средства формализации закрытых опросов и
         проблемы распознавания рациональности мнений
         (Финн В.К., Михеенкова М.А.) ......................... 485


Часть IV
ДСМ-метод для анализа исторических данных ..................... 493

Глава 1. Подход к решению задач атрибуции исторических
         источников с помощью ДСМ-метода (Гусакова С.М.) ...... 494


Часть V
ДСМ-метод в криминалистике .................................... 503

Глава 1. Применение ДСМ-метода к решению задач
         почерковедческой экспертизы (Гусакова С.М.,
         Комаров А.С, Устинов В.В., Федорович В.Ю.) ........... 504


Часть VI
ДСМ-метод в интеллектуальных роботах .......................... 511

Глава 1. Моделирование некоторых форм адаптивного поведения
         интеллектуальных роботов (Добрынин Д.А.,
         Карпов В.Э.) ......................................... 512

В книге представлены результаты применения ДСМ-метода автоматического порождения гипотез для интеллектуального анализа данных. В отличие от известных методов анализа данных ДСМ-метод реализует взаимодействие трех познавательных процедур — индукции, аналогии и абдукции (в известных же нестатистических методах анализа данных реализуются лишь отдельные процедуры — например, индукция или аналогия). Особенностью ДСМ-метода является точная характеризация условий его применимости и построение спецификаций для различных предметных областей. В книге содержатся результаты применения ДСМ-метода для анализа данных в фармакологии, биохимии, медицинской диагностике, криминалистике и робототехнике.
Книга предназначена для специалистов в области искусственного интеллекта и анализа данных, а также для логиков и философов, интересующихся проблемами искусственного интеллекта.


Архив поступлений новой литературы | Отечественные поступления | Иностранные поступления
 

[О библиотеке | Академгородок | Новости | Выставки | Ресурсы | Библиография | Партнеры | ИнфоЛоция | Поиск]
  Пожелания и письма: branch@gpntbsib.ru
© 1997-2024 Отделение ГПНТБ СО РАН (Новосибирск)
Статистика доступов: архив | текущая статистика
 

Документ изменен: Wed Feb 27 14:21:10 2019. Размер: 14,587 bytes.
Посещение N 2305 c 06.07.2010