AUTOMATED DESIGN OF INTELLIGENT INFORMATION TECHNOLOGY KOLLEKTIVESBY MEANS OF GENETIC PROGRAMMING TECHNIQIE


Cite item

Full Text

Abstract

Intelligent information technology automated design for solving complex problem of data analysis and decision
support is considered in this paper. Evolutionary algorithms are applied for generating connectionist models, fuzzy
systems and neuro-fuzzy systems. Genetic programming technique application for intelligent information technologies
kollektives design is proposed for system effectiveness and reliability improvement.

References

  1. Rojas R. Neural networks: a systematic introduction. Berlin : Springer, 1996.
  2. Yager R. R., Filev D. P. Essentials of fuzzy modeling and control. N. Y. : Wiley, 1994.
  3. Tommi O. Neuro-fuzzy in control // Tampere Univ. of Technology. Tampere, 1995.
  4. Eiben A. E., Smith J. E. Introduction to evolutionary computation. Berlin : Springer, 2003.
  5. Konar A. Computational Intelligence: Principles, techniques and applications. Berlin : Springer, 2005.
  6. Haupt R. L., Haupt S. E. Practical Genetic Algorithms. N. Y. : Wiley-Interscience, 2004.
  7. Goldberg D. E. Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Reading : Addison- Wesley, 1989.
  8. Koza J. R. Genetic programming. London : MIT Press, 1998.
  9. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика : пер. с англ. М. : Мир, 1992.
  10. Круглов В. В., Дли М. И., Голунов Р. Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М. : Физматлит, 2001.
  11. Castellano G., Fanelli A. M. A self-organizing neural fuzzy inference network // Proc. of IEEE Int. Joint Conf. on Neural Networks (IJCNN-2000). Vol. 5. Como, 2000. Р. 14-19.
  12. Castellano G., Fanelli A. M. Information granulation via neural network based learning // Proc. of Joint 9th IFSA World Congress and 20th NAFIPS Intern. Conf. (IFSA-NAFIPS 2001). Vancouver, 2001. Р. 3059-3064.
  13. Шабалов А. А. Автоматическая настройка параметров нейро-нечетких систем генетическим алгоритмом // Информ. технологии и мат. моделирование : сб. науч. тр. VIII Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием. Ч. 2. Томск, 2009. С. 296.
  14. Шабалов А. А. Автоматизация проектирования нейро-нечетких систем с помощью эволюционного алгоритма // Студент и науч.-техн. прогресс // Материалы XLVIII междунар. науч. студ. конф. Новосибирск, 2010. С. 290.
  15. Шабалов А. А. Исследование эффективности модификации оператора равномерного скрещивания эволюционного алгоритма в задаче управления реальными инвестициями // Информ. технологии и мат. моделирование : сб. науч. тр. VII Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием. Ч. 1. Томск, 2008. С. 175-177.
  16. Шабалов А. А. Применение эволюционных алгоритмов с модифицированным оператором равномерного скрещивания в задаче поддержки принятия решений при управлении реальными инвестициями // Решетневские чтения : материалы XII междунар. науч. конф. Красноярск, 2008. С. 284-285.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2011 Semenkin E.S., Shabalov A.A., Efimov S.N., Semenkin E.S., Shabalov A.A., Efimov S.N.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies