1. Бионическое направление
1.1. Нейробионический подход
1.1.1. нейронная сеть
1.1.1.1. входные нейроны
1.1.1.2. выходные нейроны
1.1.1.3. промежуточные нейроны
1.2. Гомеостатический подход
1.2.1. Генетические алгоритмы
1.2.1.1. Классический генетический алгоритм
1.2.1.1.1. Инициализация
1.2.1.1.2. Оценивание приспособленности
1.2.1.1.3. остановки алгоритма
1.2.1.1.4. селекция хромосом
1.2.1.1.5. применение генетических операторов – мутации и скрещивания
1.2.1.1.6. формирование новой популяции
1.2.1.1.7. выбор «наилучшей» хромосомы
1.2.1.2. Основные понятия
1.2.1.2.1. Популяция
1.2.1.2.2. Особи
1.2.1.2.3. Хромосомы
1.2.1.2.4. Ген
1.2.1.2.5. Генотип
1.2.1.2.6. Фенотип
1.2.1.2.7. Аллель
1.2.1.2.8. Локус
1.2.1.2.9. Локи
1.2.2. Генетическое программирование
1.3. Структурно-эвристический подход
1.3.1. Модели адаптивного поведения, включают в себя работы по следующим темам...
1.3.1.1. Сенсорные системы и управление
1.3.1.2. обучение и адаптация
1.3.1.3. выбор действий, навигация и внутренние модели мира
1.3.1.4. антиципаторное адаптивное поведение
1.3.1.5. нейроэволюция (настройка нейронных сетей аниматов эволюционными методами)
1.3.1.6. возникновение языка и коммуникаций при адаптивном поведении
1.3.1.7. коллективное и социальное поведение
1.3.1.8. биологически инспирированное адаптивное поведение роботов,
1.3.1.9. поведение и мышление как сложные адаптивные системы
2. Прагматическое направление
2.1. Нечеткие системы
2.2. Распознавание
2.3. Игровые программы
2.4. Система основанные на знаниях
2.4.1. Модели представления знаний
2.4.2. Экспертные системы
2.4.2.1. Медицинская диагностика
2.4.2.2. контроль и управление
2.4.2.3. диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах
2.4.2.4. Прогнозирование
2.4.2.5. Планирование
2.4.2.6. Интерпретация.
2.4.2.7. Обучение