РАЗРАБОТКА И ПРОДВИЖЕНИЕ
ВЫСКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ПОРТАЛОВ,
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
И ИНТЕРФЕЙСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

Представлены обучаемые многофакторные сети Маркова и технология их идентификации, позволяющие исследовать особенности эволюции совместных распределений психологических характеристик под воздействием систематических факторов. Возможности рассмотренного подхода продемонстрированы на примере лонгитюдного анализа показателей вербального и невербального интеллектов. Куравский Л. С., Баранов С. Н., Корниенко П. А. Подробнее →

Описана технология кодирования текстовых документов в рамках действующего макета мета-поисковой системы с контекстно-зависимой обработкой результатов. В основе технологии автоматического анализа текстов документов лежит представление корпуса в форме ассоциативной семантической сети отношений. Кодовые векторы сгенерированные, как положения равновесия нейронной сети с обратными связями и с параллельной динамикой, типа сети Хопфилда с несимметричной матрицей обратных связей, могут.. Подробнее →

Представлены основные направления внедрения нейросетевых технологий в решение задач информационной безопасности посредством теории нейронных сетей как логического базиса для решения сложных задач; нейроматематики, как раздела вычислительной математики и аппаратной поддержки. Галушкин А. И. Подробнее →

Предложен нейросетевой метод изоформной оптимизации размеров апертуры для решения задач нелинейной фильтрации изображений, искаженных импульсным шумом; рассмотрен алгоритм медианной фильтрации изображений. Представлены результаты сравнений нейросетевого и традиционных алгоритмов нелинейной фильтрации импульсного шума на изображениях. Приведен пример обработки изображения. Самойлин Е. А. Подробнее →

Исследованы вопросы устойчивости нейросети при возмущении входных данных на обучающем множестве в смысле ошибки обобщения применительно к задачам моделирования стохастических объектов с сильно искаженными данными, на примере объектов налогового контроля. Определена чувствительность нейросети к возмущению входных данных при варьировании компонент вектора входных величин, количества строк наблюдений обучающего множества и различной интенсивности возмущений. Предложен принцип вложенных.. Подробнее →

Предложена новая модель импульсной нейронной сети (pulsed neuron network, network of spiking neurons), предназначенная для автоматического распознавания пространственно-временной структуры входного сигнала. Высокая устойчивость распознавания достигается благодаря статистической обоснованности механизма обучения. Этот механизм использует мутации (случайные изменения состояния) нейронов и стабилизацию (защищенность от мутаций) тех нейронов, которые отвечают внутреннему статистическому критерию распознавания значимых пространственно-временных закономерностей входного.. Подробнее →

Предложена модель общей технологии использования нейронных сетей с учителем для решения прикладных задач. Использован формальный язык и грамматика, описывающие операции конечного пользователя, реализованные в идеальном нейроимитаторе. Описаны особенности реализации функций нейроимитатора по месту их выполнения и частоте выполняемых операций. Предложенный язык может быть использован для построения компилятора – программы, позволяющей определить цепочки операций. Решетникова Н... Подробнее →