Исследованы вопросы применения нейронной сети SVM к параметрам выборки. Предложен метод квадрирования области, занимаемой кластером данных, на основе алгоритма обучения нейросетевого SVM – сепаратора. Создан способ описания множества точек в пространстве признаков, соответствующих тому или иному классу. Выбранные из таких множеств точки являются входными данными имитационной модели. Звягин П. Н. Подробнее →

Использование знакопеременных псевдослучайных функций позволяет предложить модели и устройства, имеющие функциональное сходство с процессами хранения и опознавания информационных объектов в мозгу. Список литературы: Соломатин В.Ф. Нейрокомпьютеры и мозг // Проблемы нейрокибернетики (материалы XII Междунар. конф. по нейрокибернетике). Ростов-на-Дону: СКНЦВШ, 1999, с. 159 – 161. Соломатин В.Ф. Восстановление с объемных голограмм // Журн. технич. физики. 1970, т. 40,.. Подробнее →

Обсуждается построение системы нейросетевого контроля динамики судна в сложных ледовых условиях. Сформулированы принципы использования нейронных сетей при организации логического вывода по прецеденту. Построены алгоритмы обработки информации в рамках принципа конкуренции. Проведено моделирование динамики судна в торосистых льдах на основе классической теории управления и нейросетевых моделей. Нечаев Ю. И. Подробнее →

Предложена аналитическая модель мультиплексора с выходными очередями. Получены аналитические зависимости, позволяющие оценить практически все потенциальные характеристики мультиплексора, учитывающие случайный характер потоков сообщений. В. В. Сусин, Д. Б. Борзов, В. С. Титов, А. А. Царёв Подробнее →

Проведен анализ предметной области системы визуализации трехмерных моделей результатов анализа и моделирования динамических процессов в режиме реального времени. Выбраны основные направления применения системы 3D визуализации. Рассмотрены функциональные задачи предметных областей и способы их реализации в системе. Кратко приведен процесс функционирования системы визуализации. Ю. В. Силаев Подробнее →