РАЗРАБОТКА И ПРОДВИЖЕНИЕ
ВЫСКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ПОРТАЛОВ,
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
И ИНТЕРФЕЙСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

Проведено исследование и сравнение на цифровой модели качественных показателей системы управления с нейросетевым и оптимальным по быстродействию регуляторами для линейного динамического объекта второго порядка. Макаров Г. Н., Игнатов В. Д. Подробнее →

Представлена методика обучения искусственной нейронной сети для распознавания воздушных целей. В качестве признака распознавания используются двумерные радиолокационные изображения. Определена оптимальная топология нейронной сети, алгоритм обучения, число нейронов, функцию активации и т. п. С учетом диапазона значений параметров обрабатываемых сигналов, дестабилизирующих факторов в процессе формирования признака, допустимого объема обучающей выборки при установленной ошибке и времени обучения... Подробнее →

Разработана методика построения структуры нейронной сети (НС) прямого распространения с одним скрытым слоем, предназначенной для классификации монохромных изображений. В качестве входных параметров НС используются предварительно вычисленные параметры сегмента изображения, а выходным параметром является вероятность принадлежности изображаемого объекта к тому или иному классу. Исследована методика сегментации монохромных изображений, а также методика определения наиболее важных для функционирования.. Подробнее →

Рассмотрены принципы построения аналого-цифровых преобразователей (АЦП), базирующиеся на применении многокаскадных персептронных сетей с использованием гибридных нейронов. Дана оценка аппаратных затрат на реализацию многокаскадных нейросетевых преобразователей, а также произведен анализ их погрешности и времени преобразования. Локтюхин В.Н., Челебаев С.В. Подробнее →

Предложен метод и алгоритм обучения нейронной сети СМАС запоминанию и восстановлению модулярной функции многих переменных, позволяющий использовать сеть СМАС в нейрокомпьютерах, функционирующих в системе остаточных классов для более эффективного использования аппаратных средств вычислительной машины. Рассмотрен вариант аппаратной реализации сети СМАС. Червяков Н.И., Евдокимов А. А., Лавриненко И.Н. Подробнее →