Описаны эффективные методы прогнозирования с помощью теории хаоса и нейронных сетей. Теория хаоса позволяет установить общий характер движения в системе: периодический, квазипериодический, динамический хаос или просто шум. Рассмотрен вопрос о влиянии перемешивания данных при обучении нейронных сетей на результаты прогнозирования. Червяков Н.И., Тихонов Э.Е. Подробнее →

Рассмотрен быстрый параллельный алгоритм восстановления остаточных чисел, закодированных в полиадической системе счисления. ЧервяковН.И., Сивоплясов Д.В., Горденко Д.В. Подробнее →

Предложен метод обучения многослойных нейронных сетей с последовательными связями, основанный на процедурах структурной модификации. Структура нейронной сети определяется с помощью метода перекрестной проверки. Результаты моделирования подтверждают эффективность разработанных процедур. Милов В.Р. Подробнее →

Рассмотрен вопрос реализации модулярной арифметики для совершенствования методов прогнозирования на нейронных сетях.Показана возможность реализации алгоритмов обучения нейронных сетей в системе остаточных классов и предложена методика представления дробных чисел в системе остаточных классов, позволяющие повысить быстродействие и надежность систем прогнозирования, реализованных на базе нейронных сетей. Червяков Н.И., Тихонов Э.Е. Подробнее →

Изучены взаимодействия рецептивных кластеров с мембраной, электрическим полем, окружающими синапсами и внемембранными средами; выявлена роль конформационных процессов в формировании нейронной памяти и связанных с ним явлений: ритмическая активность коры, сна и амнезии, в том числе нормальная и патологическая, возникающие после сотрясения мозга или эпилептического припадка. Природа этих явлений описана распределением мембранных потенциалов нейронов. Найденные биофизические.. Подробнее →