Обсуждены вопросы использования нейронных сетей при решении обратных задач измерительной техники. Особое внимание обращено на реализацию радиально-базисных сетей в задачах обработки аналитических сигналов. Описано программное средство анализа и интерпретации результатов хромато-масс-спектрометрического анализа. Т. З. Хабурзания – аспирант Петербургского политехнического университета. Подробнее →

Рассмотрена проблема оценивания пропускной способности каналов передачи данных в распределенных вычислительных системах, в частности при обучении распределенных искусственных нейронных сетей, по пассивным наблюдениям за каналами передачи данных. Описывается линейная модель оценивания, сравниваются четыре метода оценивания, проводятся сравнительные эксперименты и делается вывод о наиболее применимом методе. А. Т. Вахитов аспирант каф. системного программирования математико-механического факультета СПбГУ... Подробнее →

Рассмотрен подход к идентификации телеметрических параметров на основе частотно-рангового распределения с применением нейронных сетей. Телеметрический сигнал представляется в виде вектора характеристик. Для формирования вектора характеристик используются характеристики, получаемые в результате аппроксимации частотно-ранговой зависимости. На основе полученных векторов характеристик строится нейронная сеть. При помощи нейронной сети проводится идентификация новых телеметрических параметров, представленных в виде вектора характеристик... Подробнее →

Обсуждаются принципы построения когнитивных модулей для реализации технических когнитивных систем, определяющих современное состояние информатики и искусственного интеллекта. Рассматриваются методы представления, обработки и формирования когнитивных функций в модулях нейрологического типа. Дается пример построения нейросетевого модуля с нечетко-логическим базисом. Описываются алгоритмы работы когнитивного модуля триангуляционного типа. Рассматриваются варианты когнитивных структур из таких модулей, способных моделировать когнитивные процессы... Подробнее →

Рассмотрены вопросы применения нечетко-нейросетевого подхода для моделирования управляемого движения морских динамических объектов. Предложена модель нечеткой динамической системы. Указаны методы ее структурного и параметрического синтеза. Изложены принципы параллельно-распределенной реализации модели на основе многослойных сетей с нечеткими и стандартными нейронами. Ю. Л. Сиек докт. техн. наук, проф. Санкт-Петербургского государственного морского технического университета. Соэ Мин Лвин аспирант Санкт-Петербургского.. Подробнее →