Самоорганизующиеся карты (СОК) – это распространенные нейронные сети, которые используются для кластеризации и удобного визуального отображения мультиразмерного пространства данных. Базовая модель СОК [1] основана на плоской двумерной решетке, которая представляет собой топологическое отображение входного пространства данных. Однако, для такой модели СОК характерны проблемы появления «граничного эффекта». В данной работе предлагается несколько моделей сферической решетки самоорганизующейся.. Подробнее →

Обсуждены статистические характеристики компьютерной модели системы супрахиазматических ядер гипоталамуса и сопряженных с ними структур мозга. Приведены выражения алгоритма настройки весовых коэффициентов, определяющих вид нелинейной функции, входящей в моделируемую систему. Обсуждены оценки среднего значения и дисперсии сигнала ошибки, возникающей при настройке весовых коэффициентов модели. Показано, что на величину сигнала ошибки оказывают влияние три фактора: наличие в.. Подробнее →

Решена задача экспериментального подтверждения реализуемости нейросетевого распознавания самолетов. Описан процесс формирования банка данных для обучения и тестирования искусственной нейронной сети. Приведены результаты нейросетевой идентификации летательных аппаратов. А. В. Сафонов докт. техн. наук, проф., начальник научно-исследовательского отдела научно-исследовательского центра Военной академии войсковой ПВО ВС РФ (г. Смоленск). Д. Г. Митрофанов канд. техн. наук, преподаватель Военной академии.. Подробнее →

Методами компьютерного моделирования проанализированы качественные показатели САУ с встроенным нейросетевым и классическим регуляторами двумерного динамического объекта в режимах терминального управления. Г. Н. Макаров д. т. н., проф. Смоленского гуманитарного университета. Подробнее →

Проведена разработка нейронечеткой системы управления станочного электропривода, работающего в условиях переменных параметров. В. М. Буянкин к.т.н. , доц. МГТУ имени Н.Э.Баумана. Д. В. Пантюхин с. н. с. ЦИТиС. Подробнее →