Lời nói đầu
Chương 8 Một cách tiếp cận nghiên cứu phát hiện tri thức trong các cơ sở dữ liệu
1 Đặt vấn đề 
2 Hình thành các mẫu luật trong lý thuyết khả năng từ cơ sở dữ liệu cho trước 
2.1 Xuất xứ của vấn đề
2.2 Đề nghị hình thành mẫu luật trong lý thuyết khả năng 
2.3 Cách giải quyết và một số kết quả ban đầu
3 Lý thuyết khả năng mở rộng với định giá là giá trị ngôn ngữ 
3.1 Những vấn đề mở trong lý thuyết khả năng
3.2 Ngôn ngữ PL1 với định giá là giá trị ngôn ngữ 
Tài liệu tham khảo 
Chương 9 Tích hợp các kỹ thuật tính toán mềm và mạng nơron trong xử lý dữ liệu 
1 Xử lý dữ liệu trong các ứng dụng tin học 
Tiếp cận mạng nơron trong xử lý dữ 2 liệu 
3 Mạng nơron nhiều lớp truyền thẳng và giải thuật học BP
3.1 Kiến trúc
3.2 Giải thuật học lan truyến ngược lỗi
3.3 Gọi lại và dự báo 
4 Quan điểm toán học về quá trình học của mạng nơron
4.1 Học tham số 
4.2 Học tham số bằng giải thuật lan truyền ngược lỗi 
5 Tích hợp giải thuật di truyền với quá trình học của mạng nơron nhiều lớp truyền thẳng
6 Cải thiện giải thuật di truyền bằng mô phỏng quá trình tôi thép
7 Kết luận
Tài liệu tham khảo
Chương 10 Suy rộng toán tử OWA của Yager và ứng dụng vào xử lý thông tin trong các hệ tri thức
Phần 1: Toán tử trung bình trọng số có sắp xếp
1 Định nghĩa và một số tính chất 
2 Đối ngẫu của toán tử OWA 
3 Ngữ nghĩa kết hợp với toán tử OWA 
4 Cách xác định trọng số ω
5 Các hàm định lượng và độ đo tính tuyển orness 
Phần 2: Toán tử tích hợp ngôn ngữ 
1 Cần một suy rộng lên miền giá trị ngôn ngữ
2 Một suy rộng: toán tử tích hợp ngôn ngữ LOWA
Phần 3: Một só ứng dụng 
1 Hai thuật toán cụm
2 Độ nhất trí và độ trội địa phương 
3 Hai quy trình lựa chọn trong bài toán lấy quyết định tập thể 
Tài liệu dẫn
Chương 11 Giải pháp dự đoán thông minh trong hệ hỗ trợ quyết định
1 Đặt vấn đề
2 Giải pháp thông minh xây dựng công cụ dự đoán hỗ trợ việc ra quyết định 
3 Kết quả thử nghiệm 
4 Kết luận 
Tài liệu tham khảo 
Chương 12 Ứng dụng mạng nơron trong tính toán 
1 Mở đầu 
2 Ứng dụng mạng nơron giải các bài toán tối ưu tổ hợp
2.1 Mô hình mạng nơron nhân tạo
2.2 Ánh xạ các bài toán tối ưu tổ hợp lên mạng nơron
2.3 Tìm trạng thái ổn định của mạng 
3 Ứng dụng mạng nơron giải hệ phương trình đại số tuyến tính
3.1 Mạng nơron với cơ chế phản hồi
3.2 Nhắc qua về một số phương pháp lặp giải hệ phương trình đại số tuyến tính 
3.3 Các thuật toán nơron 
Tài liệu tham khảo
Chương 13 Một số vấn đề nhận dạng mô hình và điều khiển sử dụng mạng nơron 
1 Nhận dạng phi tuyến mô hình hệ động lực
1.1 Nhận dạng thông số hệ thống (off line)
1.2 Nhận dạng thông số hệ thống (on line) 
1.3 Kết luận
2 Nhận dạng mô hình và điều khiển sử dụng mạng nơron
2.1 Mở đầu 
2.2 Nhận dạng thông số sử dụng mạng nơron 
2.3 Điều khiển sử dụng mạng nơron 
2.4 Kết luận
3 Nhận dạng mô hình và điều khiển sử dụng mạng nơron đối xứng xuyên tâm cơ sở 
3.1 Hàm đối xứng xuyên tâm cơ sở và ứng dụng trong nhận dạng
3.2 Nhận dạng mô hình 
3.3 Ví dụ nhận dạng hệ động học phi tuyến sử dụng mạng RBF
3.4 Ví dụ về điều khiển thích nghi sử dụng mạng RBF 
3.5 Mạng nơron nhiều lớp và một số thuật học trong nhận dạng mô hình và điều khiển
4 Tổng kết
Tài liệu tham khảo