Рассмотрены особенности аутентификации (идентификации) пользователя по речевому сигналу на основе использования комбинации методов быстрой цифровой обработки сигналов и нейронных сетей. Бабенко Л.К., Макаревич О.Б., Федоров В.М., Юрков П.Ю. Подробнее →

Предложена измерительно-управляющая система для медицинского комплекса искусственная рука. Обосновано использование нейронной сети для распознавания управляющего воздействия. Богатырев Р.С. Подробнее →

Выявлены и подвергнуты анализу проблемы, возникающие в нейросетевых системах регулирования промышленных объектов, характеризующихся астатическими свойствами; приведен пример решения реальной задачи. Червяков Н.И., Широков Р.В. Подробнее →

Рассмотрены интеллектуальные системы автоматического управления, способные к самоорганизации благодаря наличию автоматического синтеза закона управления, имеющей нейрокомпьютерную реализацию на основе планирующих искусственных нейронных сетей. Степанов М.Ф. Подробнее →

Разработана мультисенсорная система, обеспечивающая распознавание нитрометана, гексана и бензола в воздухе. Возможность экспрессного количественного и качественного анализа проб достигается за счет использования искусственных нейронных сетей. Мультисенсорная система применима для мониторинга загрязнения окружающей среды. Она способна обучаться и адаптироваться для распознавания паров веществ и может служить прототипом системы «электронный нос». Калач А.В. Подробнее →

Описаны два способа аппаратной реализации нейронных сетей на элементной базе ПЛИС. В первом способе нейроны реализованы на арифметических устройствах параллельного действия, во втором — на стохастических арифметических устройствах. Рассмотрены преимущества и недостатки второго способа относительно первого и сделаны выводы относительно области его применения. Грошев А.В., Панов Ю.В. Подробнее →

Предложен нейросетевой алгоритм вычисления позиционной характеристики ранга числа, представленного в системе остаточных классов. Червяков Н.И., Сивоплясов Д.В., Ткачук Р.В. Подробнее →

Показаны результаты анализа и сравнения методов прогнозирования с методами прогнозирования на нейронных сетях. Рассмотрены вопросы определения структуры и выбора типа нейронной сети для задач прогнозирования. Проведен сравнительный анализ радиально-базисной нейронной сети и сети типа многослойный персептрон на примере прогнозирования объема экспорта. Червяков Н.И., Тихонов Э.Е. Подробнее →

Описаны эффективные методы прогнозирования с помощью теории хаоса и нейронных сетей. Теория хаоса позволяет установить общий характер движения в системе: периодический, квазипериодический, динамический хаос или просто шум. Рассмотрен вопрос о влиянии перемешивания данных при обучении нейронных сетей на результаты прогнозирования. Червяков Н.И., Тихонов Э.Е. Подробнее →

Рассмотрен быстрый параллельный алгоритм восстановления остаточных чисел, закодированных в полиадической системе счисления. ЧервяковН.И., Сивоплясов Д.В., Горденко Д.В. Подробнее →

Предложен метод обучения многослойных нейронных сетей с последовательными связями, основанный на процедурах структурной модификации. Структура нейронной сети определяется с помощью метода перекрестной проверки. Результаты моделирования подтверждают эффективность разработанных процедур. Милов В.Р. Подробнее →

Рассмотрен вопрос реализации модулярной арифметики для совершенствования методов прогнозирования на нейронных сетях.Показана возможность реализации алгоритмов обучения нейронных сетей в системе остаточных классов и предложена методика представления дробных чисел в системе остаточных классов, позволяющие повысить быстродействие и надежность систем прогнозирования, реализованных на базе нейронных сетей. Червяков Н.И., Тихонов Э.Е. Подробнее →