Рассмотрены принципы построения и особенности нейроэволюционной технологии многокритериальной оптимизации управления потоками данных в автоматизированной системе мониторинга промышленных объектов, функционирующей в условиях конфликта и неопределенности. Формируется модель управления потоками данных в виде бескоалиционной игры в условиях неопределенности, для решения которой используется принцип стабильного равновесия. Серов В.А., Бабинцев Ю.Н., Чечурин А.В. Подробнее →

Рассмотрен алгоритм определения оптимальной структуры нейросетевой модели технологического объекта управления. Показано, что на основе этого алгоритма удается найти компромисс между сложностью нейросетевой модели и качеством системы автоматического управления технологическим объектом с запаздыванием. Проведен анализ влияния числа нейронов в скрытом слое на качество системы управления и дан пример выбора структуры модели. Червяков Н.И., Рудакова Т.А. Подробнее →

Приведено обоснование структуры нейросетевого регулятора системы управления динамическим объектом третьего порядка. Методами компьютерного моделирования проанализированы качественные показатели системы с линейным и нелинейным по управлению объектами в режимах программного и терминального управления. Макаров Г.Н. Подробнее →

Рассмотрены особенности экспериментальной программной системы распознавания графических образов на основе искусственных нейронных сетей (ИНС), предназначенной для практического решения задач распознавания на кластерных вычислительных устройствах (КВУ). Программная ИНС разработана в рамках проекта «Триада» Союзного государства в Исследовательском центре искусственного интеллекта Института программных систем РАН. Хачумов В.М. Подробнее →

Рассмотрены особенности архитектуры программной системы для распознавания графических образов, разрабатываемой для вычислительных устройств кластерного типа. Приводятся результаты тестирования на кластерном вычислительном устройстве семейства «СКИФ». Талалаев А.А. Подробнее →