ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

пункту назначения.

Пакет и адреса, указываемые на нем, должны оформляться по правилам, определяемым протоколом !Р. Протокол^ отвечает за адресацию и гарантирует, что коммуникационный узел определит наилучший маршрут доставки пакета.

Управление передачей данных реализуется протоколом ТСР, который разбивает сообщение на пакеты и собирает принимаемое сообщение из пакетов. Протокол ТСР следит за целостностью переданного пакета и контролирует доставку всех пакетов сообщения. Список использованной литературы:

1. Айриг Подготовка цифровых изображений для печати / Айриг, Айриг Сибил; Эмиль. - М.: Попурри, 2020.

- 192 с

2. Богнер, Р. Введение в цифровую фильтрацию / Р. Богнер, А. Константинидис. - М.: [не указано], 2022.

- 369 с

3. Бодяко, А.В. Проблемы развития методологии учета и контроля в условиях институциональной экономики инновационного типа. Том 3. О перспективах «цифрового формата» учета, контроля и отчетности / А.В. Бодяко. - М.: Русайнс, 2020. - 609 с

4. Быков, А.Ю. ^стема нормативно-правовой базы цифровой экономики в Российской Федерации / А.Ю. Быков. - М.: Проспект, 2022. - 724 с

© Реджепов Д., 2023

УДК 338.48

Рустамов Б.М.

Преподаватель

Туркменского государственного университета им. Махтумкули.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Аннотация

В статье рассматривается принципы искусственный интеллект и математическое моделирование и анализируются ее особенности.

Ключевые слова:

искусственный интеллект, математическое моделирование.

Искусственный интеллект реализуется на базе четырех подходов: логического, эволюционного, имитационного и структурного.

Основой логического подхода служит булева алгебра и ее логические операторы, в первую очередь, оператор ^ (если). При этом исходные данные хранятся в базе данных в виде аксиом, а правила логического вывода - как отношения между ними.

Примером практической реализации логических методов являются деревья решений и нечеткая логика.

Эволюционное моделирование представляет собой универсальный способ построения прогнозов состояний системы в условиях задания их предыстории.

К построению систем ИИ широко используется имитационный подход с базовым понятием «черный ящик» (система, в которой внешнему наблюдателю доступны лишь входные и выходные

величины, а структура и внутренние процессы неизвестны).

Под структурным подходом подразумевается построение систем ИИ путем моделирования структуры человеческого мозга (нейросетееое моделирование).

Искусственные нейронные сети (ИНС) — это математические модели и их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей.

Система (ИИ) - автоматизированная информационная система для решения трудных задач, не имеющих известного алгоритма решения.

1- Интеллектуальный анализ данных и знаний.

2- Управление корпоративными знаниями

3- Поддержка принятия решений

4- Управление на основе технологий ИИ. Закономерности выявленные методами ИИ:

1- Ассоциация

2- Последовательность (цепочка событий во времени)

3- Классификация (выявление признаков)

4- Кластеризация (формирование групп)

5- прогнозирование

Основные области применения ИИ: - Доказательства теорем; - Игры; - Распознавание образов; -Принятие решений;- Адаптивное программирование; - Сочинение машинной музыки; - Обработка данных на естественном языке; - Обучающиеся сети нейросети. Искусственный или машинный интеллект -свойство автоматизированных или автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека.

Традиционно любая экспертная система в общем виде может быть представлена так: Данные + Алгоритм = Программа

5. Клиент - серверная архитектура.

6. Равноправие измерений.

7. Динамическая обработка разреженных матриц.

8. Поддержка многопользовательского режима.

OLAP (Online Analytical Processing - оперативная аналитическая обработка) - это информационный процесс, который дает возможность пользователю запрашивать систему, проводить анализ и т.д. в оперативном режиме (онлайн). Результаты генерируются в течении секунд.

OLAP системы выполнены для конечных пользователей, в то время как OLTP системы делаются для профессиональных пользователей ИС. В OLAP предусмотрены такие действия, как генерация запросов, запросы нерегламентированных отчетов, проведение статистического анализа и построение мультимедийных приложений.

Для обеспечения OLAP необходимо работать с хранилищем данных (или многомерным хранилищем), а также с набором инструментальных средств, обычно с многомерными способностями. Этими средствами могут быть инструментарий запросов, электронные таблицы, средства добычи данных (Data Mining), средства визуализации данных и др. Список использованной литературы:

1. Айриг Подготовка цифровых изображений для печати / Айриг, Айриг Сибил; Эмиль. - М.: Попурри, 2020.

- 192 с.

2. Богнер, Р. Введение в цифровую фильтрацию / Р. Богнер, А. Константинидис. - М.: [не указано], 2022.

- 369 с.

© Рустамов Б.М., 2023