Рекомендуемая структура ключевых словосочетаний для автоматической классификации текстов.

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1-2, 2008

Рекомендуемая структура ключевых словосочетаний для автоматической классификации текстов.

Рассмотрена структура ключевых словосочетаний для построения стандартных поисковых запросов при решении задачи автоматической классификации входного потока текстовой информации. Приведено математическое обоснование предлагаемой структуры. Описана ее адаптация для алгоритмов автоматического ведения словарей, использующих нейросетевые технологии. Александров М.Ю.

 

Февраль 01st, 2008 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1-2, 2008

Применение постоянно модифицирующихся нейронных сетей для защиты программного обеспечения.

Предложен метод защиты программного обеспечения, основанный на постоянной самомодификации и изменении месторасположения в памяти вычислительной системы всего исполняемого кода программного обеспечения во время его функционирования. В качестве исполняемого кода программного обеспечения использованы нейронные сети, полученные в результате компиляции программного обеспечения с языков высокого уровня. Гаврилов А.В.

 

Февраль 01st, 2008 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1-2, 2008

Нейрокомпьютеры в генетике, химии и биоинформатике

Физико-химическая, молекулярно-биологическая и (нейро)физиологическая база «нечисленной» нейрокибернетики. Раскрыто взаимоотношение «численных» и «нечисленных» формальных моделей в физике, химии и молекулярной биологии. Показаны возможности полуэмпирической «нечисленной» идентификации в инструктированном синтезе нативных белков и в модели формальных нейронов, в которой фактор временной задержки влияет на выполняемые преобразования. Проведен анализ роли «нечисленной» идентификации в базовых механизмах функциональных систем П.К. […]

 

Февраль 01st, 2008 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1-2, 2008

Нейрокомпьютеры в психологии и медицине

Нейроэволюционный метод диагностики типов инсульта. Построена компьютерная система классификации типов инсультов. Классифицирующая нейронная сеть оптимизируется посредством обучения, и эволюционным путем. Проведенные исследования продемонстрировали эффективность классифицирующей системы. Мосалов О. П., Реброва О.Ю., Редько В.Г.

 

Февраль 01st, 2008 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1-2, 2008

Разработка нейросетевой системы управления жидкостного ракетного двигателя.

Осуществлен алгоритмический и функциональный синтез адаптивной нейросетевой системы управления на основе технических характеристик системы управления жидкостного ракетного двигателя. Гуртовой А.А., Шостак А.В., Кретинин А.В., Коробченко С.В.

 

Февраль 01st, 2008 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1-2, 2008

Нейрокомпьютеры в управлении динамическими системами

Сравнение алгоритмов обучения нейросетевой модели управления динамическими системами. Приведены результаты сравнительного анализа алгоритмов обучения нейросетевой модели управления динамическими системами. Дана методика и выявлены рациональные алгоритмы обучения модели по точности и вычислительным затратам на построение и тестирование. Результаты исследования полезны при создании системы управления технологическими объектами и процессами. Червяков Н.И., Рудакова Т.А., Щербина С.Ю.

 

Февраль 01st, 2008 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1-2, 2008

восстановления информационных процессов в приемных устройствах систем цифровой радиосвязи.

Предложены два нейросетевых алгоритма помехоустойчивого восстановления информационных процессов и сигналов в приемных устройствах систем цифровой радиосвязи, синтезированных для импульсных помех, возникающих при радиопреобразовании цифровой информации. Приведены результаты численных исследований, свидетельствующие о высоком качестве предлагаемых алгоритмов в диапазоне отношения сигнал/шум 2…50. Самойлин Е.А.

 

Февраль 01st, 2008 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1-2, 2008

Применение нейронных сетей для реализации целочисленного вейвлет-анализа сигналов, заданных конечным числом отсчетов.

Показана возможность реализации вычислительных алгоритмов целочисленного вейвлет-преобразования на базе нейронных сетей с использованием вычислений в системе остаточных классов. Червяков Н.И., Чунаков Д.В., Мальцев Н.А.

 

Февраль 01st, 2008 подробнее


    Fatal error: Cannot redeclare wp_pagenavi() (previously declared in /home/neurocomp/webapps/neurocomp_ru/wp-content/plugins/wp-pagenavi/core.php:13) in /home/neurocomp/webapps/neurocomp_ru/wp-content/themes/FLER/includes/pagination.php on line 295