Предложена методика моделирования процессов добычи нефти с помощью искусственных нейронных сетей. Рассмотрено решение задач прогнозирования добычи нефти, оценки эффективности проводимых (геолого-технических мероприятий), прогнозирования значения пластовых давлений. Иваненко Б. П., Проказов С. А. Подробнее →

Исследовано применение общесистемных закономерностей кибернетики: роста и убывания энтропии и фона для построения нейросетевых математических моделей камеральных налоговых проверок и отбора налогоплательщиков для выездных проверок в системе налогового контроля и управления. Горбатков С. А., Полупанов Д. В. Подробнее →

Представлены принципы построения специализированных диагностирующих обучаемых структур. Обоснована их архитектура, исследована эффективность применения. Показано, что основными преимуществами данных структур являются вероятностная постановка диагнозов и возможность применения при отсутствии компьютера в полевых условиях и в не оборудованных должным образом медицинских учреждениях. Куравский М. Л. Подробнее →

Описана самоорганизующаяся комплексная вейвлет-нейронная сеть для эквалайзера, с сигналом КАМ на нелинейном канале. Самоорганизующаяся Комплексная Вейвлет Нейронная Сеть (СОКВНС) является структурой, состоящей из четырех слоев (входной слой, слой вейвлет преобразования, слой произведения и выходной слой). Алгоритм обучения разделяется на два: алгоритм определения структуры сети и алгоритм обратного распространения для настройки параметров вейвлет преобразования и весов.. Подробнее →

Рассмотрены этапы развития транспьютерных систем в России в конце прошлого века. Галушкин А. И., Точенов В. А. Подробнее →

Обсуждены возможности решения функциональных уравнений с помощью нейронных сетей. Киндерманн Л., Процел П. Подробнее →

Проведено исследование и уточнение характеристик векторной ассоциативной памяти на примере модели безфазовой параметрической нейросети с переменным порогом. В расчетах учтен обнаруженный эффект внутринейронной самокорреляции – компоненты воздействующего на нейрон вектора локального поля сильно скоррелированы, что положительно сказывается на характеристиках нейросети. Даны теоретические оценки объема нейросетевой памяти и помехоустойчивости с учетом этого фактора. Проведено компьютерное моделирование.. Подробнее →

Для прогнозирования коэффициентов распределения бензойных кислот применена искусственная нейронная сеть, обучение которой осуществляли с заданной точностью 0,002 методом наименьших квадратов с люфтом. После упрощения получили трехслойную однонаправленную сеть из 22 нейронов и 7006 циклов обучения. Поставленную задачу нейронная сеть решала с использованием всех входных параметров, наиболее значимые из которых учитывают положение заместителя в бензольном кольце... Подробнее →