Нейросетевые методы определения спектра Ляпунова хаотических процессов.

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1, 2004

Нейросетевые методы определения спектра Ляпунова хаотических процессов.

Рассмотрены нейросетевые методы оценки спектра Ляпунова по наблюдаемым реализациям. Предложены методы определения старшего показателя и спектра Ляпунова по наблюдаемым реализациям одной или всех координат динамической системы. Головко В.А., Чумерин Н.Ю.

 

Январь 01st, 2004 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1, 2004

Основные принципы построения программного обеспечения для системы управления мобильным роботом.

Рассмотрены принципы создания программного обеспечения, реализующего интеллектуальную систему для автономного управления мобильным роботом с помощью нейросетевых технологий. Головко В.А., Игнатюк О.Н.

 

Январь 01st, 2004 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1, 2004

Нейросетевой метод синтеза программных движений роботов.

Предложен нейросетевой метод синтеза программных движений роботов-манипуляторов в рабочей среде с препятствиями, учитывающий специфику сборочно-сварочного производства. Произведен анализ устойчивости и эффективности разработанной нейросетевой модели. Пашкевич А.П., Кожевников М.М.

 

Январь 01st, 2004 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1, 2004

Нейросетевая модель для синтеза конфигурационного пространства манипуляторов.

Предложен эффективный метод синтеза конфигурационного пространства для робота-манипулятора на основе нейросетевой модели. Разработаны модификация RBFN сети и алгоритма ее обучения для генерации данной модели. Эффективность подхода подтверждается примерами практического применения при проектировании роботизированных технологических комплексов. Пашкевич А.П., Кожевников М.М.

 

Январь 01st, 2004 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1, 2004

Система распознавания рукописных символов на базе нейронных сетей и структурных методов.

Исследована проблема распознавания рукописных символов; рассмотрена система распознавания, состоящая из двух подсистем: нейронной и структурной; предложен алгоритм аппроксимации и удаления разрывов, позволяющий упростить описание символа и устранить погрешности. Для распознавания в структурной подсистеме использован метод описания, основанный на последовательностях примитивов, численные характеристики которых устойчивы к геометрическим искажениям. В комбинации с ним применен обучаемый структурный классификатор. […]

 

Январь 01st, 2004 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1, 2004

Новые алгоритмы формирования SOM нейронных сетей в задаче распознавания образов.

Проведено исследование алгоритмов и результатов обучения сетей, производящих кластеризацию образов с помощью самоорганизующегося отображения Кохонена (SOM) и РБФ-слой нейронной сети радиальной базисной функции. Предложены алгоритмы модификации SOM нейронной сети, с сетью Кохонена и РБФ-сетью в качестве базовых для исследования процесса распознавания образов в задачах кластеризации входного пространства признаков методами аппроксимации пространств ? -сетями. Садыхов Р.Х., […]

 

Январь 01st, 2004 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1, 2004

Случайное поведение импульсных нейронов для ассоциативной памяти.

Предложены модели ассоциативной памяти, основанные на применении импульсных нейронных сетей. Уже существуют модели, в которых взаимодействия между нейронами определяется, например, обучающим правилом Хебба. Модель Хопфилда может служить примером такой сети. Однако, несмотря на то, что для таких моделй существует еще много нерешенных проблем, существуют также некоторые жесткие ограничения такие, как небольшая емкость. Для преодоления этих […]

 

Январь 01st, 2004 подробнее

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1, 2004

Анализ многослойных нейронных сетей методами статистической линеаризации и полиномиальной аппроксимации.

Рассмотрены две задачи вероятностного анализа многослойных нейронных сетей. Первая из них заключается в определении моментов некоторых координат сети по аналогичным характеристикам других. Основное внимание уделено определению моментов первого и второго порядков выходных координат сети. Вторая — в определении зависимостей одних координат от других в полиномиальной форме. Предложены приближенные методы решения этих задач. Определение первых двух […]

 

Январь 01st, 2004 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