Логические нейронные сети для систем управления и принятия решений.

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №6, 2005

Логические нейронные сети для систем управления и принятия решений.

Определена структура логической нейронной сети схемой выполнения логических выражений, описывающих систему управления или принятия решений. Для устранения «побочного эффекта» в двухслойной нейросети предложена коррекция порогов. Описан способ коррекции весов связей для достижения равной величины возбуждения нейронов выходного слоя при предъявлении различных эталонов. Обсуждена возможность широкого применения однослойных и совершенных нейросетей, а также компьютерные технологии их […]

 

Июнь 01st, 2005 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №6, 2005

Нейросетевое моделирование эволюции организмов: потери генов в полных геномах.

Успехи по секвенированию геномов привели к расшифровке большого числа последовательностей ДНК. Предложена новая топология нейронной сети с обратным распространением ошибки для филогенетического анализа геномов. В работе приведены результаты имитации процесса эволюции, подтверждающие правильность получаемых с помощью нейросетевой модели оценок вероятностей, а также оценки вероятностей исчезновения генов для реальных геномов таксономического класса gamma-Proteobacteria. Татузов А.Л.

 

Июнь 01st, 2005 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №6, 2005

Метод прогнозирования экономических показателей на основе самоорганизующихся нейронечетких сетей.

Рассмотрен метод построения прогностических моделей, учитывающий особенности моделирования экономических систем. Метод реализует принцип самоорганизации при построении прогностических моделей оптимальной размерности в виде обученных нейронных сетей, осуществляющих процедуры нечеткого логического вывода. Дли М.И., Стоянова О.В.

 

Июнь 01st, 2005 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №6, 2005

Нейроэволюционный подход.

Дано общее описание нейроэволюционного метода с использованием генетического алгоритма; рассмотрены его преимущества и недостатки; описаны основные тестовые проблемы и некоторые реализации нейроэволюционные алгоритмов. Цой Ю.Р., Спицын В.Г.

 

Июнь 01st, 2005 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №6, 2005

Решение смешанной задачи для уравнения Кортевега-де Фриза-Бюргерса на нейронной сети.

Исследована применимость метода сплайн-коллокации к решению начально-краевой задачи для уравнения Кортевега-де Фриза-Бюргерса; предложен алгоритм реализации задачи на многослойной нейронной сети. Алгулиев Р.М., Алыгулиев Р.М.

 

Июнь 01st, 2005 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №6, 2005

Проблемы искусственного интеллекта и нейрокомпьютеры.

Галушкин А. И.

 

Июнь 01st, 2005 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