Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН, 2024, том 26, выпуск 6, страницы 197–207
DOI: https://doi.org/10.35330/1991-6639-2024-26-6-197-207
(Mi izkab923)
 

Системный анализ, управление и обработка информации

Универсальная экспертная система на базе онтоэписоциофилогенетического обучения федераций интеллектуальных нейрокогнитивных агентов

З. В. Нагоевa, М. И. Анчёковa, Ж. Х. Курашевa, О. В. Нагоеваb, И. А. Пшеноковаa, А. А. Хамовa

a Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук, 360010, Россия, Нальчик, ул. Балкарова, 2
b Институт информатики и проблем регионального управления – филиал Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук, 360000, Россия, г. Нальчик, ул. И. Арманд, 37-а
Список литературы:
Аннотация: Работа посвящена решению научной проблемы разработки концептуального обоснования возможности автономного обучения интеллектуальных экспертных систем на основе онтоэписоциофилогенетического обучения нейрокогнитивных агентов. Цель исследования состоит в разработке основных принципов создания универсальных экспертных систем на базе онтоэписоциофилогенетического обучения федеративных интеллектуальных нейрокогнитивных агентов. Разработаны основные принципы онтоэписоциофилогенетического обучения универсальных федеративных экспертных систем. Показано, что функциональная специализация интеллектуальных агентов в составе федерации при условии их кооперации с целью максимизации совокупного приращения значений целевых функций позволяет преодолеть ограничения по эффективности. Обосновано применение эпигенетических алгоритмов для закрепления в поколениях эволюционной оптимизации онтологических знаний интеллектуальных агентов в составе федерации. Обоснована возможность построения многопоколенных популяций с целью повышения общей эффективности универсальной экспертной федеративной системы.
Ключевые слова: искусственный интеллект, мультиагентные системы, нейрокогнитивные архитектуры, онтоэписоциофилогенетические алгоритмы, машинное обучение, универсальные экспертные системы
Поступила в редакцию: 28.11.2024
Исправленный вариант: 09.12.2024
Принята в печать: 10.12.2024
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 004.89
MSC: 68T42
Образец цитирования: З. В. Нагоев, М. И. Анчёков, Ж. Х. Курашев, О. В. Нагоева, И. А. Пшенокова, А. А. Хамов, “Универсальная экспертная система на базе онтоэписоциофилогенетического обучения федераций интеллектуальных нейрокогнитивных агентов”, Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН, 26:6 (2024), 197–207
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{NagAncKur24}
\by З.~В.~Нагоев, М.~И.~Анчёков, Ж.~Х.~Курашев, О.~В.~Нагоева, И.~А.~Пшенокова, А.~А.~Хамов
\paper Универсальная экспертная система
на базе онтоэписоциофилогенетического обучения федераций
интеллектуальных нейрокогнитивных агентов
\jour Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН
\yr 2024
\vol 26
\issue 6
\pages 197--207
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/izkab923}
\crossref{https://doi.org/10.35330/1991-6639-2024-26-6-197-207}
\edn{https://elibrary.ru/LJLDER}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/izkab923
  • https://www.mathnet.ru/rus/izkab/v26/i6/p197
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:34
    PDF полного текста:7
    Список литературы:8
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025