Детальная информация
| Название | Применение искусственного интеллекта для построения когнитивных моделей слабоструктурированных задач системного анализа = Application of artificial intelligence for building cognitive models of ill-structured problems in systems analysis // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXIX Международной научно-практической конференции, 30 июня – 2 июля 2025 года: [в 3 частях]. Ч. 1 |
|---|---|
| Авторы | Афанасьева Ольга Владимировна ; Арефьев Игорь Борисович |
| Организация | Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II; Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2026 |
| Коллекция | Общая коллекция |
| Тип документа | Статья, доклад |
| Язык | Русский |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id26-216 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\79653 |
| Дата создания записи | 17.08.2026 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
В статье рассматриваются современные подходы к применению искусственного интеллекта для построения когнитивных моделей слабоструктурированных задач системного анализа. Особое внимание уделяется методологическим аспектам интеграции методов искусственного интеллекта, включая машинное обучение, нейросетевые модели, эволюционные алгоритмы и гибридные системы. Анализируются их преимущества, такие как адаптивность, автоматизация обработки больших массивов сложных данных и способность имитировать работу экспертных систем, а также оценивать ограничения, включая условие «черного ящика» и требования к качеству данных.
The article explores modern approaches to applying artificial intelligence (AI) for constructing cognitive models of ill-structured problems in systems analysis. Special attention is paid to the methodological aspects of integrating AI techniques, including machine learning, neural network models, evolutionary algorithms, and hybrid systems. Their advantages — such as adaptability, automation of processing large volumes of complex data, and the ability to mimic expert systems — are analyzed, along with their limitations, including the “black box” problem and data quality requirements.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
