Рассматривается один из возможных вариантов практического применения нейрокомпьютера в творческой задаче синтеза звуковых композиционных секвенций. Используется динамическая перестройка нейронной сети в реальном времени в процессе синтеза фрагментов мелодии при восприятии нейрокомпьютером зрительного образа. И. В. Степанян – канд. техн. наук, доц. каф. электротехники и информационных систем МГГУ В. Д. Цыганков – канд. техн. наук, член-корр... Подробнее →

Рассматриваются особенности работы асинхронного двигателя (АД) со случайной нагрузкой. Показаны преимущества использования искусственных нейронных сетей (ИНС) в электромеханике. Проведен анализ алгоритмов обучения ИНС для решения задачи исследования теплового состояния АД. В. Я. Беспалов – докт. техн. наук, профессор, ГОУВПО «Московский энергетический институт» В. Л. Максимкин – канд. техн. наук, доцент, филиал ГОУВПО «Московский энергетический институт.. Подробнее →

Рассмотрена возможность оценки работы асинхронного двигателя переменного тока с прямой передачей сигнала методом обратного распространения ошибки. В. М. Буянкин – к.т.н. , доц. МГТУ имени Н.Э. Баумана Д. В. Пантюхин – аспирант Московского Физико-Технического Института, научн. сотр. ЦИТиС. Подробнее →

На базе известной архитектуры прохождения сенсорных сигналов в нейронных ансамблях у животных рассматривается модель преобразования входного сенсорного сигнала в трех взаимосвязанных распределенных нейроноподобных подсистемах «кора – таламус – ретикулярные ядра таламуса». Адекватность выбранной модели подтверждается результатами сопоставления качественного вида динамики получаемых решений с процессами, зарегистрированными в экспериментах. Н. С. Кузнецова – студентка радиофизического факультета ННГУ.. Подробнее →

Проанализированы эволюционные задачи на базе объединения динамического (причинно-следственного) описания и вероятностных алгоритмов приема и преобразования полезных сигналов на фоне помех в гидроакустических и гидрофизических каналах распространения информации. Проведены параллели между нейронными сетями и многоканальными адаптивными системами, позволяющие сказать, что моделирование искусственных нейронных сетей может проводиться и на основе аппарата теории сложных технических систем, включая задачи.. Подробнее →