РАЗРАБОТКА И ПРОДВИЖЕНИЕ
ВЫСКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ПОРТАЛОВ,
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
И ИНТЕРФЕЙСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

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 →

Показано, что при увеличении числа учитываемых параметров и с понижением их качества автомат обучения персептрона теряет устойчивость и осуществляет случайные незатухающие колебания. Увеличение числа примеров обучения приводит к обратному эффекту повышения устойчивости и выходу автомата обучения из зоны неустойчивых колебаний. Предложено обучать персептрон в неустойчивом режиме, усредняя результаты непрерывных блужданий автомата обучения по многомерной поверхности.. Подробнее →

Предложены нейронные сети для осуществления основных криптографических операций на эллиптической кривой – определения координат точек, их сложения, удвоения и умножения. Представленное ядро модулярного криптографического нейропроцессора позволило на порядок уменьшить время шифрования данных по сравнению с существующими системами шифрования на основе эллиптических кривых. Н. И. Червяков д. т. н., профессор, засл. деятель науки и техники РФ,.. Подробнее →

Рассмотрено применение нейронной сети Хопфилда для решения прикладных задач. Приведены основные под-ходы к решению задач комбинаторной оптимизации. Описано применение нейронной сети Хопфилда для решения задачи двухмерной упаковки. Л. А. Жуков к.т.н., доцент Сибирского государственного технологического университета. О. В. Корчевская ст. преподаватель Сибирского государственного технологического университета Подробнее →