Учебное пособие. — Днепропетровск: НМетАУ, ИК "Системные технологии", 2014. — 209 с.
Данное учебное пособие предназначено для освещения основных вопросов по компьютерным методам интеллектуальной обработки данных.
Пособие состоит из пяти разделов, в первом из которых рассмотрены основы компьютерной обработки данных. Второй раздел посвящен методам выявления ассоциаций и закономерностей с использованием мягких вычислений. Приведены примеры применения эвристических (ГА) и эволюционных, в частности, муравьиных алгоритмов. В свою очередь, в третьем разделе представлен обзор ИАД-методов нечеткой кластеризации, а в четвертом, на примере применения метода экспоненциального среднего и стратегий формирования ансамблей моделей-предикторов таких как беггинг, бустинг и стэкинг, показаны эффективные алгоритмы адаптивного прогнозирования данных. Пятый раздел посвящен перспективному направлению в обработке данных – динамическому интеллектуальному анализу (Dynamical Data Mining).