Предлагается нейронная сеть, позволяющая обнаруживать и исправлять ошибки в модулярном нейрокомпьютере в реальном масштабе времени. Нейронная сеть является гибридной и состоит из нейронных сетей конечного кольца и нейронной сети встречного распространения. Преимущество представленного решения заключается в исключении повторных пересчетов, в низких аппаратурных затратах и адаптивности нейроподобной структуры. Н. И. Червяков докт. техн. наук, проф. кафедры.. Подробнее →

Рассмотрена импульсная нейронная сеть, основанная на предложенной автором усовершенствованной модели интегрирующих нейронов с утечкой (LIF). М. В. Киселев канд. техн. наук, ген. директор компании «Мегапьютер Интеллидженс». Подробнее →

Рассмотрено применение нейронных сетей для проведения судебной экспертизы почерка. Приведено описание, алгоритм использования, характерные ошибки, примеры образцов рукописных текстов, примеры выделенных в них признаков почерка для прописных и строчных букв русского языка и примеры вычислений вручную для методик определения пола, возраста и идентификации исполнителя рукописного текста. Описана постановка задач для почерковедческих исследований и способы их.. Подробнее →

Предложен подход к оценке эффективности технических систем с использованием нейронных сетей. Приведен пример нейронной сети, обученной по алгоритму обратного распространения ошибки. Показаны преимущества рассматриваемого подхода в сравнении с традиционными методами свертки многомерного вектора показателей эффективности в число, по которому принимается решение об эффективности технической системы. Рассмотрены примеры технических нейросетевых решений близких к рассматриваемой тематике. С... Подробнее →

Приведен метод идентификации нестационарного объекта при помощи настройки параметров модели на основе прошлых измерений, которые проходят на фоне помех в виде гауссовского белого шума. Приведен также алгоритм построения линейного фильтра на основе фильтра Калмана. Представлены схемы моделирования в системе MATLAB Simulink. Приведены результаты идентификации при разных вариантах настройки параметров фильтра. В. Н. Афанасьев – д.т.н.,.. Подробнее →