Совершенствование нейросетевой математической модели налогового контроля с помощью оптимизационной интерационной процедуры очистки кластера исходных данных от аномальных наблюдений.

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №3, 2006

Совершенствование нейросетевой математической модели налогового контроля с помощью оптимизационной интерационной процедуры очистки кластера исходных данных от аномальных наблюдений.

Предложена оптимизационная итерационная процедура очистки кластера исходных данных от аномальных наблюдений по векторному критерию точности и устойчивости. Проведены вычислительные эксперименты по построению эффективных нейросетевых моделей камеральных налоговых проверок для предприятий строительства. Горбатков С. А., Полупанов Д. В.

 

Март 01st, 2006 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №3, 2006

Применение нейросетевой технологии для распознавания целей по радиолокационным изображениям.

Определена структура искусственной нейронной сети, способная качественно осуществлять распознавание типов объектов; проведено моделирование количественных оценок распознавания типов целей; предложены алгоритмы предварительной обработки радиолокационных данных для повышения эффективности функционирования нейросетевого классификатора; приведены результаты моделирования. Митрофанов Д. Г., Сафонов А. В.

 

Март 01st, 2006 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №3, 2006

Нейросетевой метод раздельной оптимизации апертуры в теории нелинейной фильтрации изображений.

Предложен нейросетевой метод раздельной по строкам и столбцам оптимизации размеров апертуры для решения задач нелинейной цифровой фильтрации изображений, искаженных импульсным шумом. Представлен адаптивный алгоритм медианной фильтрации изображений, основанный на предлагаемом методе оптимизации. Приведены результаты численных исследований предлагаемого и известных алгоритмов нелинейной фильтрации импульсного шума на изображениях. Самойлин Е. А.

 

Март 01st, 2006 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №3, 2006

Комплексный подход к поддержке принятия решений для управления производственными процессами в нефтяной промышленности на основе нейрокомпьютерных и мультиагентных технологий для построения.

Проведен анализ управления производственными процессами в нефтегазодобывающей отрасли, и предложен новый подход к построению систем поддержки принятия решений на основе комплексного использования нейрокомпьютерных и мультиагентных технологий. Галуев Г. А., Коровин С. Я., Коровин Я. С., Матвеев С. Н.

 

Март 01st, 2006 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №3, 2006

Организация нейроуправления на основе информационной модели объекта.

Предложен информационно-статистический метод моделирования объекта управления для понижения энтропии информации о нём в условиях производственной вариабельности. Предложенная модель позволяет осуществить автономное обучение нейросети для управления объектом. Еременко Ю. И., Грачёв Н. О.

 

Март 01st, 2006 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №3, 2006

Линейная модель, дополненная нелинейной нейронной сетью.

Представлена модель нелинейного объекта управления – двухконтурного газотурбинного двигателя, включающая идентифицированную линейную или расчетную нелинейную модель и параллельную нелинейную нейронную сеть, которая на каждом шаге формирует дополнительный вектор наблюдения для того, чтобы приблизить суммарный вектор наблюдения к вектору измерений. Лейбов Р. Л.

 

Март 01st, 2006 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №3, 2006

Оптимизация нейросетевых автоматов при классификации рассеивающих объектов по измерениям двумерных изображений.

Рассмотрены вопросы оптимизации процесса определения структуры нейросетевых автоматов, предназначенных для решения задачи классификации движущихся рассеивающих объектов по их оптическим и радиолокационным изображениям. Проведен анализ существующих типов нейросетевых автоматов; предложена структура нейросетевого автомата для классификации рассеивающих объектов по измерениям оптических и радиолокационных изображений, обеспечивающая высокую вероятность правильного решения. Лучин А. А., Труфанов Е. Ю., Чиров Д. […]

 

Март 01st, 2006 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №3, 2006

Принцип блочности в эволюционной оптимизации структур нейронных сетей.

Предложен метод организации искусственных нейронных сетей (ИНС) с учителем в виде набора раздельно обучаемых подсетей (блоков), взаимодействующих только при вычислении выходных сигналов ИНС. Предложены варианты реализации операций скрещивания, учитывающих свойство независимости подсетей от контекста; операции мутации структур, не требующие кодирования и учитывающие специфику слоистых ИНС. Выполнена экспериментальная оценка эффективности предлагаемых методов на задачах медицины и […]

 

Март 01st, 2006 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