Метрология интеллектуальных систем

В статье рассмотрены системные принципы метрологического обеспечения проектирования систем с элементами искусственного интеллекта. Структурно-стохастический принцип аппроксимации информации пространственно-временных полей обеспечивает преодоление существенной априорной неопределенности и высокие...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2008
Автор: Анцыферов, С.С.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2008
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6816
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Метрология интеллектуальных систем / С.С. Анцыферов // Штучний інтелект. — 2008. — № 3. — С. 18-27. — Бібліогр.: 3 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:В статье рассмотрены системные принципы метрологического обеспечения проектирования систем с элементами искусственного интеллекта. Структурно-стохастический принцип аппроксимации информации пространственно-временных полей обеспечивает преодоление существенной априорной неопределенности и высокие метрологические показатели по скорости адаптации, достоверности и устойчивости результатов. У статті розглянуті системні принципи метрологічного забезпечення проектування систем з елементами штучного інтелекту. Структурно-стохастичний принцип апроксимації інформації просторово-часових полів забезпечує подолання істотної апріорної невизначеності і високі метрологічні показники швидкості адаптації, достовірності і стійкості результатів. The system principles of metrological assurance of intellectual systems designing, i.e. the systems with elements of an artificial intelligence are considered. The structurally-stochastic principle of approximation ensures overcoming of essential a priori indeterminacy and assures high metrology parameters on a velocity of adaptation, reliability of results.
ISSN:1561-5359