1: Principi di base e metodologie. - 1 Introduzione ai sistemi fuzzy, alle reti neurali e agli algoritmi genetici. - 2 Una rete neurale fuzzy per il ragionamento fuzzy approssimativo. - 3 Nuovi algoritmi neurali per la risoluzione di equazioni di relazione fuzzy. - 4 metodi per la semplificazione di modelli fuzzy. - 5 Un nuovo approccio all'algoritmo di apprendimento neurofuzzy. - 2: Analisi dei dati e sistemi informativi. - 6 Reti neurali nell'analisi intelligente dei dati. - 7 Identificazione data-driven di variabili chiave. - 8 Applicazioni delle Tecniche Intelligenti nell'Analisi di Processo. - 9 Ingegneria del caos neurofuzzy per la costruzione di sistemi informativi adattivi intelligenti. - 10 Una strategia di addestramento sequenziale per reti neurali localmente ricorrenti. - 3: Sistemi non lineari e identificazione di sistemi. - 11 Programmazione genetica adattiva per l'identificazione di sistemi. - 12 Identificazione di sistemi non lineari con metodi neurofuzzy. - 13 Un algoritmo genetico per l'ottimizzazione di interi misti nella progettazione e nel controllo di sistemi di alimentazione e acqua. - 14 Ripristino e filtraggio della previsione del segnale basati su soft computing. Lingua: Inglese