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하이브리드 지능 시스템

하이브리드 지능 시스템 (Loan 1 times)

Material type
단행본
Personal Author
Jain, L.C. Jain, R.K. 이상배
Title Statement
하이브리드 지능 시스템 / L.C. Jain ; R.K. Jain [공저] ; 이상배 역.
Publication, Distribution, etc
서울 :   그린 ,   1999.  
Physical Medium
iv, 209 p. : 삽도 ; 23 cm.
Varied Title
Hybrid intelligent engineering systems
ISBN
8986497395
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Holdings Information

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Sejong Academic Information Center/Science & Technology/ Call Number 006.3 1999f1 Accession No. 151077522 Availability Available Due Date Make a Reservation Service C

Contents information

Author Introduction

L.C.JAIN(지은이)

<하이브리드 지능 시스템>

Information Provided By: : Aladin

Table of Contents


목차
제1장 지능 시스템의 개요 = 1
 1.1 개요 = 2
 1.2 지식 기반 시스템 = 2
  1.2.1 지식 기반 시스템의 장점 = 4
  1.2.2 지식 기반 시스템의 한계 = 5
  1.2.3 지식 기반 시스템의 응용 = 5
  1.2.4 지식 기반적인 접근에서 문제의 적합성 = 6
  1.2.5 지식 기반 시스템의 유효성 = 6
 1.3 인공신경 회로망 = 6
  1.3.1 신경망의 종류 = 7
  1.3.2 신경망의 역사 = 8
  1.3.3 왜 신경망을 사용하는가? = 9
  1.3.4 신경망의 응용 = 9
 1.4 퍼지 논리 시스템 = 10
  1.4.1 응용 = 10
 1.5 유전 알고리즘 = 10
  1.5.1 왜 유전 알고리즘을 사용하는가? = 11
  1.5.2 유전 알고리즘의 응용 = 11
 1.6 하이브리드 시스템 = 12
 1.7 결론과 연구 방향 = 12
참고문헌 = 13
제2장 퍼지 시스템과 신경 회로망, 퍼지 시스템과 유전 알고리즘의 통합 = 15
 2.1 개요 = 16
 2.2 퍼지 시스템을 위한 신경 회로망 = 16
  2.2.1 신경 회로망으로 구동되는 퍼지 추론기 = 17
  2.2.2 퍼지 시스템의 파라미터 조정 = 20
  2.2.3 응용 = 22
 2.3 신경을 위한 퍼지 시스템 = 24
  2.3.1 신경망에 대한 지식 구조 = 25
  2.3.2 성능을 개선하기 위한 내부 분석 = 26
  2.3.3 응용 = 27
 2.4 퍼지 시스템을 위한 유전 알고리즘 = 28
  2.4.1 퍼지 시스템을 설계하기 위한 유전 알고리즘 알고리즘의 코딩 = 29
  2.4.2 이전 지식의 포함 = 33
  2.4.3 고찰 = 34
 2.5 유전 알고리즘에 대한 퍼지 시스템 = 34
  2.5.1 동적인 파라미터를 갖는 유전 알고리즘 = 36
  2.5.2 동적인 파라미터를 갖는 유전 알고리즘 설계 = 37
  2.5.3 동적인 파라미터를 갖는 유전 알고리즘 평가 = 39
  2.5.4 고찰 = 41
 2.6 결론 = 41
 참고문헌 = 42
제3장 진단 / 분류의 영역에서 뉴로-전문가의 구조와 응용 = 45
 3.1 소개 = 46
 3.2 신경 회로망과 전문가 시스템 = 47
  3.2.1 전문가 시스템 = 47
  3.2.2 뉴럴 컴퓨팅 = 49
  3.2.3 하이브리드 시스템 = 50
  3.2.4 요약 = 53
 3.3 산업에서의 뉴로-전문가 시스템의 응용 = 54
  3.3.1 실용 예제 = 57
  3.3.2 다른 지능 기법이 융합된 뉴로-전문가 시스템 = 64
 3.4 하이브리드 시스템의 미래 = 71
  3.4.1 소프트 컴퓨팅 = 71
  3.4.2 분산 시스템 = 71
  3.4.3 요약 = 72
 참고 문헌 = 72
제4장 퍼지 제어에서 유전자 학습 = 77
 4.1 소개 = 78
 4.2 진화 연산 = 81
 4.3 물리적 시스템(physical system) = 83
 4.4 퍼지 논리 제어기의 설계 = 86
 4.5 마이크로 유전 알고리즘의 역학 = 96
 4.6 마이크로 유전 알고리즘을 사용한 비적응 수위조절 퍼지 논리 제어기의 설계 = 102
 4.7 시변 환경에 대한 적은 퍼지 논리 제어기 = 107
 4.8 요약 및 결론 = 110
 참고 문헌 = 111
제5장 유전자-퍼지 제어기 사례 = 115
 5.1 서론 = 116
 5.2 카트 - 폴의 규형을 잡기위한 시스템 = 116
 5.3 카트 - 폴의 퍼지 논리 제어기 = 120
 5.4 pH 적정(titration) 시스템 = 130
 5.5 pH FLC = 133
 5.6 역전파 유전 - 퍼지 제어 = 140
 5.7 가능한 연구 분야 = 143
 5.8 요약 및 결론 = 145
 참고 문헌 = 146
제6장 진화 공학과 응용 = 149
 6.1 서문 = 150
 6.2 진화 공학 = 154
 6.3 신경 회로망 기반의 셀룰러 오토마타 = 155
 6.4 상세 설명 = 161
 6.5 2001년까지의 CAM 연구 계획 = 163
 6.6 3차원 CA = 171
 6.7 최근 연구 동향 = 172
 6.8 향후 연구 과제 = 176
 6.9 요약 = 182
 참고 문헌 = 188
제7장 신경 회로망, 퍼지, 유전 알고리즘, 카오스 이론의 융합 기술 과 응용 = 189
 7.1 서론 = 190
 7.2 신경회로망 카오스의 융합 기술 = 191
 7.3 퍼지와 카오스의 융합 기술 = 193
 7.4 유전 알고리즘과 카오스의 융합기술 = 195
 7.5 카오스 이론의 응용 = 196
 7.6 결론 = 200
 참고문헌 = 201


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