Совершенствование нейросетевой математической модели налогового контроля на основе оптимизационной процедуры кластеризации исходных данных.

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №5, 2007

Совершенствование нейросетевой математической модели налогового контроля на основе оптимизационной процедуры кластеризации исходных данных.

Для построения эффективных нейросетевых моделей налоговых проверок предложена оригинальная итерационная оптимизационная процедура кластеризации исходной базы данных налоговых деклараций по критерию точности вспомогательных нейросетевых субмоделей. Проведены вычислительные эксперименты по построению указанных моделей для плательщиков налога на имущество. Горбатков С. А., Полупанов Д. В.

 

Май 01st, 2007 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №5, 2007

Возможности нейросетевых технологий в оптимизации лечебно-диагностического процесса.

Освещен опыт применения нейросетевых технологий в оптимизации системы скринингового, диагностического, лечебного и прогностического этапов врачебной практики. Обследовано 3167 больных язвенной болезнью желудка, раком молочной железы, посттравматическим стрессовым расстройством и лихорадкой различного генеза. Сравнительный анализ точности нейросетевых и традиционных медицинских методик при скрининге, диагностике, лечении и прогнозе показал, что эффективность лечебно-диагностической работы при применении нейросетевых технологий […]

 

Май 01st, 2007 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №5, 2007

Идентификация неорганических солей и определение их концентраций в многокомпонентных водных растворах по валентной полосе КР воды с помощью искусственных нейронных сетей.

Искусственные нейронные сети успешно применимы для прецизионного анализа спектров комбинационного рассеяния и при решении обратных задач спектроскопии, позволившем распознавать концентрацию и тип растворенных солей в многокомпонентных растворах. Буриков С. А., Доленко Т. А., Фадеев В. В.

 

Май 01st, 2007 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №5, 2007

Структурно-параметрический метод хранения и преобразования информации в молекулярной биологии и супрамолекулярной вычислительной технике (часть 1).

Раскрыта сущность структурно-параметрического метода хранения и преобразования информации, который исходит из того, что один из обрабатываемых операндов кодируется структурой супрамолекулярного вычислителя, а второй – параметрами сигнала, который представляет собой отклик на «слабое» идентификационное возбуждение, не разрушающее гетероструктуру. Показано, что трансляцию и транскрипцию содержимого ассоциативного операнда в термальный состав абстрактной гетероструктуры с малым «временем жизни», можно […]

 

Май 01st, 2007 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №5, 2007

Построение модели источника данных для сжатия информации арифметическим или интервальным кодером в распределенных вычислительных средах.

Предложен метод использования конечного автомата совместно с глобальной статистикой, полученной при анализе данных, для построения модели их источника данных с последующим этапом оптимизации параметров автомата и кодированием арифметическим или интервальным кодером, с целью увеличения пропускной способности в распределенных вычислительных средах. Беневоленский С. Б., Лысов А. А., Нагорных Д. Н.

 

Май 01st, 2007 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №5, 2007

Модулярные ПИД-регуляторы на базе нейронных сетей конечного кольца.

Предложена архитектура быстродействующего и надежного ПИД-регулятора на основе мультинейропроцессорной технологии с модулярной обработкой данных, имеющих улучшенные характеристики по сравнению с ПИД-регулятором, функционирующим в двоичной системе счисления. Червяков Н. И., Югов Д. Н., Лавриненко А. В.

 

Май 01st, 2007 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №5, 2007

Нейросетевые агенты в задачах управления с разделением по времени входными данными высокой размерности.

Исследованы возможности применения нейроагентного подхода в широком классе задач управления, характеризующихся разделенными по времени входными сигналами высокой размерности и достаточно гладким функционалом управления. Разработана мультиагентная иерархическая модель с нейросетевыми агентами и методика, основанная на модифицированных сетях Хехт-Нильсона.

 

Май 01st, 2007 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №5, 2007

Нейросетевой метод совместной оптимизации апертуры в теории нелинейной фильтрации изображений.

Предложен метод совместного использования изоформной и раздельной оптимизации размеров апертуры для адаптивной нелинейной фильтрации импульсных шумов на цифровых изображениях. Приведены результаты численных исследований и пример обработки изображения, предлагаемым алгоритмом фильтрации на основе нового метода и известными процедурами. Самойлин Е. А.

 

Май 01st, 2007 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