РАЗРАБОТКА И ПРОДВИЖЕНИЕ
ВЫСКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ПОРТАЛОВ,
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
И ИНТЕРФЕЙСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

Исследована модель кластера метаботропных рецепторов для изучения механизмов нейронной памяти, получено, что конформационные переходы аналогичны переключениям молекулярного триггера с химическим и электрическим управлением от окружающих синапсов, запускающим эндогенный процесс генерации спайка, рассмотрено комбинированное химическое и электрическое синаптическое управление конформациями метаботропных рецепторов, позволяющее понять механизмы памяти, стратификацию энграмм по возрасту и динамику обучения-воспроизведения. Радченко А. Н. Подробнее →

Рассмотрены свойства электронного аналога нейрона и его возможности для изучения преобразования импульсных потоков в нейронных структурах, связи между нейронами в которых выявлены в нейрофизиологических исследованиях. Показано, что через цепочки нейронов невозможно передать без искажения структуру входного импульсного потока, а реализация нейронной структурой функции управления возможна только в замкнутом контуре с объектом управления. Романов С. П. Подробнее →

На основе нейронных сетей получена аппроксимация решения краевой задачи, моделирующей теплообмен в кровеносных сосудах и окружающей их ткани; рассмотрены разные варианты размеров сосудов, скоростей крови, тепловых режимов. Обсуждены разные нейросетевые подходы к решению задачи; приведены оригинальные алгоритмы обучения нейронных сетей. Васильев А. Н., Тархов Д. А. Подробнее →

Рассмотрена аппроксимация решения задачи Дирихле для уравнения Лапласа в области специального вида нейронных сетей с оригинальными алгоритмами обучения, основанными на идеях эволюционного моделирования; приведенные алгоритмы, допускающие эффективное распараллеливание и легко обобщающиеся на другие подобные задачи. Тархов Д. А. Подробнее →

Нейронные сети представлены как эффективное и мощное средство численного решения краевых задач для уравнений с частными производными;. рассмотрен случай двумерных эллиптических уравнений и областей, допускающих декомпозицию; приведены оригинальные алгоритмы обучения нейронных сетей. Васильев А. Н. Подробнее →