РАЗРАБОТКА И ПРОДВИЖЕНИЕ
ВЫСКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ПОРТАЛОВ,
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
И ИНТЕРФЕЙСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

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 →

Приведены результаты использования нейронных сетей для прогнозирования временных рядов, и фильтрации сжатия изображений с потерями. Показано, что нейронная сеть прямого распространения применима для прогнозирования временных рядов с использованием средств распараллеливания, а для сжатия изображений – сети прямого распространения и Кохонена. Выполнен корректный учет степени компрессии информации. Предложены и экспериментально исследованы новые схемы фильтрации изображений, показана.. Подробнее →

Описаны два варианта реализации алгоритмов кластеризации на основе ИНС Кохонена, учитывающих особенности архитектуры суперкомпьютеров семейства «СКИФ». Приведены результаты тестирования на СК «Первенец-М» семейства «СКИФ». Тищенко И.П. Подробнее →

Синтезированы оптимальные по критерию Неймана-Пирсона пороговые активационные функции нейронов двухслойной сети для решения многих прикладных задач обработки изображений; приведены зависимости оптимального значения порога функции активации от статистических характеристик входного сигнала изображения. Самойлин Е.А. Подробнее →