The book "Нечеткая логика и искусственные нейронные сети" (Fuzzy Logic and Artificial Neural Networks) by В. В. Круглов, М. И. Голунов, and Р. Ю. Дли is a comprehensive guide to the theoretical aspects of fuzzy logic and artificial neural networks, and their applications in control tasks and decision-making under conditions of uncertainty. The book provides a detailed overview of the fundamental principles of fuzzy logic and its relationship with artificial neural networks, and explores the possibilities of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the unification of people in a warring state. The book begins with an introduction to the concept of fuzzy logic, which is a mathematical approach to dealing with uncertainty and vagueness in information. The authors explain how fuzzy logic can be used to model complex systems and make decisions in situations where there is no clear-cut right or wrong answer. They also discuss the limitations of traditional logical systems and the need for a more flexible and adaptive approach to problem-solving. Next, the authors delve into the theory of artificial neural networks, which are modeled after the structure and function of the human brain. They explore the different types of artificial neural networks, including feedforward networks, recurrent networks, and hybrid networks, and discuss their applications in controlling complex systems. The authors also examine the challenges of training artificial neural networks and the importance of selecting the appropriate type of network for a given task.

книга «Нечеткая логика и искусственные нейронные сети» (Нечеткие Логические и Искусственные Нейронные сети) В. В. Круглов, М. И. Голунов и Р. Ю. Дли представляет собой исчерпывающее руководство по теоретическим аспектам нечёткой логики и искусственных нейронных сетей, и их приложениям в задачах управления и принятия решений в условиях неопределённости. В книге представлен подробный обзор фундаментальных принципов нечёткой логики и её взаимосвязи с искусственными нейронными сетями, исследуются возможности выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания человечества и объединения людей в воюющем государстве. Книга начинается с введения в понятие нечёткой логики, представляющей собой математический подход к борьбе с неопределённостью и расплывчатостью информации. Авторы объясняют, как нечеткая логика может использоваться для моделирования сложных систем и принятия решений в ситуациях, когда нет четкого правильного или неправильного ответа. Они также обсуждают ограничения традиционных логических систем и необходимость более гибкого и адаптивного подхода к решению проблем. Далее авторы углубляются в теорию искусственных нейронных сетей, которые моделируются на основе структуры и функции человеческого мозга. Они исследуют различные типы искусственных нейронных сетей, включая сети прямой связи, рекуррентные сети и гибридные сети, и обсуждают их применение в управлении сложными системами. Авторы также изучают проблемы обучения искусственных нейронных сетей и важность выбора подходящего типа сети для данной задачи.

livre « Logique floue et réseaux neuronaux artificiels » de V. V. Kruglov, M. I. Golunov et R. Y. Dley est un guide exhaustif sur les aspects théoriques de la logique floue et des réseaux neuronaux artificiels, et leurs applications dans les tâches de gestion et de décision dans les conditions l'incertitude. livre présente un aperçu détaillé des principes fondamentaux de la logique impaire et de sa relation avec les réseaux neuronaux artificiels, et explore les possibilités de créer un paradigme personnel de la perception du processus technologique du développement de la connaissance moderne comme base de la survie de l'humanité et de l'unification des gens dans un État en guerre. livre commence par une introduction à la logique impaire, qui est une approche mathématique de la lutte contre l'incertitude et le flou de l'information. s auteurs expliquent comment une logique floue peut être utilisée pour simuler des systèmes complexes et prendre des décisions dans des situations où il n'y a pas de réponse claire correcte ou erronée. Ils discutent également des limites des systèmes logiques traditionnels et de la nécessité d'une approche plus souple et adaptative pour résoudre les problèmes. s auteurs examinent ensuite la théorie des réseaux neuronaux artificiels, qui sont modélisés sur la base de la structure et de la fonction du cerveau humain. Ils explorent différents types de réseaux neuronaux artificiels, y compris les réseaux de communication directe, les réseaux récurrents et les réseaux hybrides, et discutent de leur application dans la gestion de systèmes complexes. s auteurs étudient également les problèmes de l'apprentissage des réseaux neuronaux artificiels et l'importance de choisir le type de réseau approprié pour une tâche donnée.

libro «Lógica borrosa y redes neuronales artificiales» (Redes neuronales lógicas y artificiales borrosas) V. V. Round, M. I. Golunov y R. Y. Dlee presenta una guía exhaustiva sobre los aspectos teóricos de la imprecisión de la lógica y las redes neuronales artificiales, y sus aplicaciones en tareas de gestión y toma de decisiones en condiciones de incertidumbre. libro ofrece una revisión detallada de los principios fundamentales de la lógica imprecisa y su relación con las redes neuronales artificiales, y explora las posibilidades de generar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia de la humanidad y la unión de las personas en un estado en guerra. libro comienza con una introducción al concepto de lógica impar, que representa un enfoque matemático para combatir la incertidumbre y la vaguedad de la información. autores explican cómo se puede utilizar una lógica difusa para modelar sistemas complejos y tomar decisiones en situaciones en las que no hay una respuesta clara, correcta o incorrecta. También discuten las limitaciones de los sistemas lógicos tradicionales y la necesidad de un enfoque más flexible y adaptable para resolver los problemas. A continuación, los autores profundizan en la teoría de las redes neuronales artificiales, que se modelan sobre la base de la estructura y la función del cerebro humano. Investigan diferentes tipos de redes neuronales artificiales, incluyendo redes de comunicación directa, redes recurrativas y redes híbridas, y discuten su aplicación en el manejo de sistemas complejos. autores también estudian los problemas del aprendizaje de redes neuronales artificiales y la importancia de elegir el tipo de red adecuado para una tarea determinada.

O livro «A Lógica Ímpar e Redes Neurais Artificiais» (Redes Neurais Lógicas e Artificiais Impróprias), de V.W. R.I. Golunov e R. Y.D., é um guia exaustivo sobre os aspectos teóricos da lógica ímpar e das redes neurais artificiais, e suas aplicações nas tares de controle e decisão em condições de incerteza. O livro apresenta uma visão detalhada dos princípios fundamentais da lógica ímpar e de sua relação com as redes neurais artificiais, explorando as possibilidades de desenvolver um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno como base para a sobrevivência humana e a união das pessoas num estado em guerra. O livro começa com a introdução de uma lógica ímpar, que é uma abordagem matemática para combater a incerteza e a vaga de informação. Os autores explicam como a lógica ímpar pode ser usada para modelar sistemas complexos e tomar decisões em situações em que não há uma resposta clara ou errada. Eles também discutem as limitações dos sistemas lógicos tradicionais e a necessidade de uma abordagem mais flexível e adaptativa dos problemas. Mais adiante, os autores se aprofundam na teoria das redes neurais artificiais, que são modeladas com base na estrutura e função do cérebro humano. Eles pesquisam vários tipos de redes neurais artificiais, incluindo redes de comunicações diretas, redes recorrentes e redes híbridas, e discutem suas aplicações no gerenciamento de sistemas complexos. Os autores também estudam o aprendizado de redes neurais artificiais e a importância de escolher o tipo de rede adequado para esta tarefa.

«La logica impreziosita e le reti neurali artificiali» di V. V. Kruglov, M. I. Golunov e R. Y. Dli è un manuale completo degli aspetti teorici della logica e delle reti neurali artificiali, e delle loro applicazioni nelle attività di gestione e decisionale in condizioni di incertezza. Il libro fornisce una panoramica dettagliata dei principi fondamentali della logica dispari e della sua relazione con le reti neurali artificiali, esplora le possibilità di creare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna come base per la sopravvivenza dell'umanità e l'unione delle persone in uno stato in guerra. Il libro inizia con l'introduzione di una logica impreziosita, che è un approccio matematico alla lotta contro l'incertezza e la vaghezza dell'informazione. Gli autori spiegano come una logica impreziosita può essere utilizzata per modellare sistemi complessi e prendere decisioni in situazioni in cui non esiste una risposta chiara o sbagliata. Discutono inoltre dei limiti dei sistemi logici tradizionali e della necessità di un approccio più flessibile e adattivo alla risoluzione dei problemi. Gli autori approfondiscono poi la teoria delle reti neurali artificiali, che vengono modellate sulla base della struttura e della funzione del cervello umano. Esplorano diversi tipi di reti neurali artificiali, tra cui reti dirette, reti ricettive e reti ibride, e ne discutono l'utilizzo nella gestione di sistemi complessi. Gli autori studiano anche i problemi dell'apprendimento delle reti neurali artificiali e l'importanza di scegliere il tipo di rete adatto per l'attività.

Das Buch „Fuzzy Logic and Artificial Neural Networks“ (Fuzzy Logic and Artificial Neural Networks) von V. V. Kruglov, M. I. Golunov und R. Y. Dli bietet eine umfassende Anleitung zu den theoretischen Aspekten von Fuzzy Logic und künstlichen neuronalen Netzwerken und ihren Anwendungen bei Steuerungs- und Entscheidungsaufgaben unter unsicheren Bedingungen. Das Buch bietet einen detaillierten Überblick über die grundlegenden Prinzipien der Fuzzy-Logik und ihre Beziehung zu künstlichen neuronalen Netzen und untersucht die Möglichkeiten, ein persönliches Paradigma für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der Menschen in einem kriegsführenden Staat zu entwickeln. Das Buch beginnt mit einer Einführung in das Konzept der Fuzzy-Logik, die einen mathematischen Ansatz zur Bekämpfung der Unsicherheit und Vagheit von Informationen darstellt. Die Autoren erklären, wie Fuzzy-Logik verwendet werden kann, um komplexe Systeme zu modellieren und Entscheidungen in tuationen zu treffen, in denen es keine klare richtige oder falsche Antwort gibt. e diskutieren auch die Grenzen traditioneller logischer Systeme und die Notwendigkeit eines flexibleren und anpassungsfähigeren Ansatzes zur Problemlösung. Als nächstes gehen die Autoren tiefer in die Theorie künstlicher neuronaler Netzwerke ein, die auf der Grundlage der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns modelliert werden. e untersuchen verschiedene Arten von künstlichen neuronalen Netzen, darunter Vorwärtskommunikationsnetze, rekurrente Netze und hybride Netze, und diskutieren ihre Anwendung bei der Steuerung komplexer Systeme. Die Autoren untersuchen auch die Herausforderungen des rnens künstlicher neuronaler Netze und die Bedeutung der Auswahl eines geeigneten Netzwerktyps für eine bestimmte Aufgabe.

książka „Fuzzy Logic and Artificial Neural Networks” (Fuzzy Logical and Artificial Neural Networks) V.V. Kruglov, M.I. Golunov i R.Yu. dli jest wyczerpującym przewodnikiem do teoretycznych aspektów fuzzy logika i sztuczne sieci neuronowe oraz ich zastosowania w kontrolowaniu i podejmowaniu decyzji w warunkach niepewności. Książka zawiera szczegółowy przegląd podstawowych zasad mglistej logiki i jej relacji ze sztucznymi sieciami neuronowymi, bada możliwości rozwoju osobistego paradygmatu postrzegania technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy jako podstawy do przetrwania ludzkości i zjednoczenia ludzi w stanie wojennym. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia do koncepcji rozmytej logiki, która jest matematycznym podejściem do zwalczania niepewności i niejasności informacji. Autorzy wyjaśniają, w jaki sposób można użyć rozmytej logiki do modelowania złożonych systemów i podejmowania decyzji w sytuacjach, w których nie ma wyraźnej dobrej lub niewłaściwej odpowiedzi. Omawiają również ograniczenia tradycyjnych systemów logicznych oraz potrzebę bardziej elastycznego i adaptacyjnego podejścia do rozwiązywania problemów. Ponadto autorzy zagłębiają się w teorię sztucznych sieci neuronowych, które są wzorowane na strukturze i funkcji ludzkiego mózgu. Badają różne rodzaje sztucznych sieci neuronowych, w tym sieci bezpośrednie, sieci nawracające i sieci hybrydowe, i omawiają ich zastosowania w zarządzaniu złożonymi systemami. Autorzy badają również wyzwania związane z kształceniem sztucznych sieci neuronowych oraz znaczenie wyboru odpowiedniego typu sieci dla danego zadania.

הספר Fuzzy Logic and Artificial Neural Networks (רשתות עצביות לוגיות ומלאכותיות) V.V. Kruglov, M.I. Golunov ו-R.Yu. Dli הוא מדריך ממצה להיבטים התיאורטיים של לוגיקה מעורפלת ורשרשרת מלאכותי, יישומם במשימות שליטה וקבלת החלטות בתנאים של חוסר ודאות. הספר מספק סקירה מפורטת של עקרונות היסוד של הלוגיקה המעורפלת והיחסים שלה עם רשתות עצביות מלאכותיות, בוחן את האפשרויות לפתח פרדיגמה אישית לתפיסת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני כבסיס להישרדות האנושות ולאיחוד בני האדם במדינה לוחמת. הספר מתחיל עם הקדמה למושג לוגיקה מעורפלת, שהיא גישה מתמטית למאבק באי-ודאות ובמעורפל המידע. המחברים מסבירים כיצד ניתן להשתמש בלוגיקה מעורפלת כדי למדל מערכות מורכבות ולקבל החלטות במצבים בהם אין תשובה נכונה או שגויה ברורה. הם גם דנים במגבלות של מערכות לוגיות מסורתיות ובצורך בגישה גמישה ומסתגלת יותר לפתרון בעיות. בנוסף לכך, המחברים מתעמקים בתיאוריה של רשתות עצביות מלאכותיות, שמודגמות על המבנה והתפקוד של המוח האנושי. הם חוקרים סוגים שונים של רשתות עצביות מלאכותיות, כולל רשתות קשר ישיר, רשתות חוזרות ורשתות היברידיות, ודנים ביישומים שלהם בניהול מערכות מורכבות. המחברים גם חוקרים את האתגרים של אימון רשתות עצביות מלאכותיות ואת החשיבות של בחירת סוג הרשת המתאים למשימה נתונה.''

"Bulanık Mantık ve Yapay nir Ağları" kitabı (Bulanık Mantıksal ve Yapay nir Ağları) V.V. Kruglov, M.I. Golunov ve R.Yu. dli, bulanık mantık ve yapay sinir ağlarının teorik yönleri ve bunların belirsizlik koşullarında kontrol ve karar verme görevlerindeki uygulamaları için kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, bulanık mantığın temel ilkelerini ve yapay sinir ağları ile ilişkisini ayrıntılı bir şekilde incelemekte, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirme olanaklarını araştırmaktadır. insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesi. Kitap, bilginin belirsizliği ve belirsizliği ile mücadelede matematiksel bir yaklaşım olan bulanık mantık kavramına bir giriş ile başlar. Yazarlar, bulanık mantığın karmaşık sistemleri modellemek ve net bir doğru veya yanlış cevabın olmadığı durumlarda karar vermek için nasıl kullanılabileceğini açıklar. Ayrıca geleneksel mantıksal sistemlerin sınırlamalarını ve problem çözme konusunda daha esnek ve uyarlanabilir bir yaklaşıma duyulan ihtiyacı tartışıyorlar. Ayrıca, yazarlar insan beyninin yapısı ve işlevi üzerine modellenen yapay sinir ağları teorisini araştırıyorlar. Doğrudan bağlantı ağları, tekrarlayan ağlar ve hibrit ağlar dahil olmak üzere farklı yapay sinir ağları türlerini araştırıyorlar ve karmaşık sistemleri yönetmedeki uygulamalarını tartışıyorlar. Yazarlar ayrıca yapay sinir ağlarını eğitmenin zorluklarını ve belirli bir görev için uygun ağ türünü seçmenin önemini inceliyorlar.

كتاب «المنطق الغامض والشبكات العصبية الاصطناعية» (الشبكات العصبية المنطقية والاصطناعية الغامضة) V.V. كروغلوف، م. جولونوف و ر. دلي هو دليل شامل للجوانب النظرية للغموض والشبكات العصبية المنطقية والاصطناعية، وتطبيقاتها في مهام التحكم وصنع القرار في ظروف من عدم اليقين. يقدم الكتاب مراجعة مفصلة للمبادئ الأساسية للمنطق الغامض وعلاقته بالشبكات العصبية الاصطناعية، ويستكشف إمكانيات تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة كأساس لبقاء البشرية وتوحيد الناس في حالة حرب. يبدأ الكتاب بمقدمة لمفهوم المنطق الغامض، وهو نهج رياضي لمكافحة عدم اليقين وغموض المعلومات. يشرح المؤلفون كيف يمكن استخدام المنطق الغامض لنمذجة الأنظمة المعقدة واتخاذ القرارات في المواقف التي لا توجد فيها إجابة صائبة أو خاطئة واضحة. كما يناقشون قيود النظم المنطقية التقليدية والحاجة إلى نهج أكثر مرونة وتكيفا لحل المشاكل. علاوة على ذلك، يتعمق المؤلفون في نظرية الشبكات العصبية الاصطناعية، والتي تم تصميمها على غرار بنية ووظيفة الدماغ البشري. يستكشفون أنواعًا مختلفة من الشبكات العصبية الاصطناعية، بما في ذلك شبكات الارتباط المباشر والشبكات المتكررة والشبكات الهجينة، ويناقشون تطبيقاتهم في إدارة الأنظمة المعقدة. يدرس المؤلفون أيضًا تحديات تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية وأهمية اختيار نوع الشبكة المناسب لمهمة معينة.

"퍼지 논리 및 인공 신경 네트워크" (퍼지 논리 및 인공 신경 네트워크) V.V. Kruglov, M.I. Golunov 및 R.Yu. dli는 퍼지 논리 및 인공 신경망의 이론적 측면과 불확실성 조건에서 제어 및 의사 결정 작업. 이 책은 퍼지 논리의 기본 원리와 인공 신경망과의 관계에 대한 자세한 검토를 제공하고 인류의 생존을위한 기초로서 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식을위한 개인 패러다임을 개발할 수있는 가능성을 탐구합니다. 전쟁 상태에있는 사람들의 통일. 이 책은 퍼지 논리의 개념에 대한 소개로 시작되는데, 이는 정보의 불확실성과 모호성을 퇴치하기위한 수학적 접근법입니다. 저자는 명확한 정답이나 오답이없는 상황에서 복잡한 시스템을 모델링하고 결정을 내리기 위해 퍼지 논리를 어떻게 사용할 수 있는지 설명합니다. 또한 전통적인 논리 시스템의 한계와 문제 해결에 대한보다 유연하고 적응적인 접근 방식의 필요성에 대해서도 논의합니다. 또한 저자들은 인간 뇌의 구조와 기능을 모델로하는 인공 신경망 이론을 탐구합니다. 직접 링크 네트워크, 재귀 네트워크 및 하이브리드 네트워크를 포함한 다양한 유형의 인공 신경망을 탐색하고 복잡한 시스템 관리에 대한 응용 프로그램에 대해 논의합 저자는 또한 인공 신경망 훈련의 과제와 주어진 작업에 적합한 네트워크 유형을 선택하는 것의 중요성을 연구합니다.

本「Fuzzy Logic and Artificial Neural Networks」 （Fuzzy Logical and Artificial Neural Networks） V。V。 Kruglov、 M。I。 Golunov、 R。Yu。 dliは、ファジー論理の理論的側面を網羅的にしているそして人工ニューラルネットワーク、および不確実性の条件の制御そして意思決定の仕事の適用。本は、ファジー論理の基本原理と人工ニューラルネットワークとの関係の詳細なレビューを提供し、人類の生存と戦争状態における人々の統一の基礎としての近代的知識の発展の技術的プロセスの認識のための個人的なパラダイムを開発する可能性を探求しています。本書は、情報の不確実性や曖昧さと戦うための数学的アプローチであるファジー論理の概念の導入から始まります。著者たちは、複雑なシステムをモデル化し、明確な正解や誤解がない状況で意思決定を行うためにファジー論理をどのように使用できるかを説明している。また、従来の論理システムの限界と、より柔軟で適応的な問題解決アプローチの必要性についても議論した。さらに、人間の脳の構造と機能をモデル化した人工ニューラルネットワークの理論を考察する。ダイレクトリンクネットワーク、再発ネットワーク、ハイブリッドネットワークなど、さまざまな種類の人工ニューラルネットワークを探索し、複雑なシステムの管理におけるアプリケーションについて議論します。また、人工ニューラルネットワークのトレーニングの課題や、特定のタスクに適切なネットワークタイプを選択することの重要性についても研究している。