Рассмотрена возможность применения нейронных сетей для решения задач определения границы норма-патология онкологически пораженных органов. Показано, что обученная радиально-базисная нейронная сеть позволяет с достаточной точностью определять норму и патологию исследуемых органов. Геращенко С.И., Геращенко С.М., Янкина Н.Н., Енгалычев Ф.Ш. Подробнее →

Рассмотрена возможность применения нейронных сетей для решения задач определения границы норма-патология онкологически пораженных органов. Показано, что обученная радиально-базисная нейронная сеть позволяет с достаточной точностью определять норму и патологию исследуемых органов. Артюхин В.В., Артюхина Е.В., Горбаченко В.И. Подробнее →

Рассмотрены принципы построения и особенности нейроэволюционной технологии многокритериальной оптимизации управления потоками данных в автоматизированной системе мониторинга промышленных объектов, функционирующей в условиях конфликта и неопределенности. Формируется модель управления потоками данных в виде бескоалиционной игры в условиях неопределенности, для решения которой используется принцип стабильного равновесия. Серов В.А., Бабинцев Ю.Н., Чечурин А.В. Подробнее →

Рассмотрен алгоритм определения оптимальной структуры нейросетевой модели технологического объекта управления. Показано, что на основе этого алгоритма удается найти компромисс между сложностью нейросетевой модели и качеством системы автоматического управления технологическим объектом с запаздыванием. Проведен анализ влияния числа нейронов в скрытом слое на качество системы управления и дан пример выбора структуры модели. Червяков Н.И., Рудакова Т.А. Подробнее →

Приведено обоснование структуры нейросетевого регулятора системы управления динамическим объектом третьего порядка. Методами компьютерного моделирования проанализированы качественные показатели системы с линейным и нелинейным по управлению объектами в режимах программного и терминального управления. Макаров Г.Н. Подробнее →

Рассмотрены особенности экспериментальной программной системы распознавания графических образов на основе искусственных нейронных сетей (ИНС), предназначенной для практического решения задач распознавания на кластерных вычислительных устройствах (КВУ). Программная ИНС разработана в рамках проекта «Триада» Союзного государства в Исследовательском центре искусственного интеллекта Института программных систем РАН. Хачумов В.М. Подробнее →

Рассмотрены особенности архитектуры программной системы для распознавания графических образов, разрабатываемой для вычислительных устройств кластерного типа. Приводятся результаты тестирования на кластерном вычислительном устройстве семейства «СКИФ». Талалаев А.А. Подробнее →

Приведены результаты использования нейронных сетей для прогнозирования временных рядов, и фильтрации сжатия изображений с потерями. Показано, что нейронная сеть прямого распространения применима для прогнозирования временных рядов с использованием средств распараллеливания, а для сжатия изображений – сети прямого распространения и Кохонена. Выполнен корректный учет степени компрессии информации. Предложены и экспериментально исследованы новые схемы фильтрации изображений, показана.. Подробнее →

Описаны два варианта реализации алгоритмов кластеризации на основе ИНС Кохонена, учитывающих особенности архитектуры суперкомпьютеров семейства «СКИФ». Приведены результаты тестирования на СК «Первенец-М» семейства «СКИФ». Тищенко И.П. Подробнее →

Синтезированы оптимальные по критерию Неймана-Пирсона пороговые активационные функции нейронов двухслойной сети для решения многих прикладных задач обработки изображений; приведены зависимости оптимального значения порога функции активации от статистических характеристик входного сигнала изображения. Самойлин Е.А. Подробнее →

Предложена нечеткая модель оценки характеристик информационных средств образовательного назначения с учетом экспертной информации для оценки соответствия их качества требованиям, определяемым задачами учебного процесса, и на основе проведённых оценок осуществлять выбор предпочтительных образцов. Давыдов В.П. Подробнее →

Разработан метод идентификации параметров нечетких моделей, позволяющий синтезировать в неитеративном режиме модели качественных зависимостей по прецедентам. Предложены взаимно эквивалентные нейро-нечеткая и нейросетевые интерпретации нечеткой системы, синтезированной на основе разработанного метода. Субботин С.А. Подробнее →

Рассмотрены подходы к разработке отказоустойчивых нейромодулей, обладающих многофункциональностью отдельных нейронов с настраиваемыми параметрами. Проведено исследование характеристик надежности рассматриваемых нейромодулей в сравнении с отдельными многофункциональными нейронами. Потапов И.В. Подробнее →