Для построения эффективных нейросетевых моделей налоговых проверок предложена оригинальная итерационная оптимизационная процедура кластеризации исходной базы данных налоговых деклараций по критерию точности вспомогательных нейросетевых субмоделей. Проведены вычислительные эксперименты по построению указанных моделей для плательщиков налога на имущество. Горбатков С. А., Полупанов Д. В. Подробнее →

Освещен опыт применения нейросетевых технологий в оптимизации системы скринингового, диагностического, лечебного и прогностического этапов врачебной практики. Обследовано 3167 больных язвенной болезнью желудка, раком молочной железы, посттравматическим стрессовым расстройством и лихорадкой различного генеза. Сравнительный анализ точности нейросетевых и традиционных медицинских методик при скрининге, диагностике, лечении и прогнозе показал, что эффективность лечебно-диагностической работы при применении нейросетевых технологий.. Подробнее →

Искусственные нейронные сети успешно применимы для прецизионного анализа спектров комбинационного рассеяния и при решении обратных задач спектроскопии, позволившем распознавать концентрацию и тип растворенных солей в многокомпонентных растворах. Буриков С. А., Доленко Т. А., Фадеев В. В. Подробнее →

Раскрыта сущность структурно-параметрического метода хранения и преобразования информации, который исходит из того, что один из обрабатываемых операндов кодируется структурой супрамолекулярного вычислителя, а второй – параметрами сигнала, который представляет собой отклик на «слабое» идентификационное возбуждение, не разрушающее гетероструктуру. Показано, что трансляцию и транскрипцию содержимого ассоциативного операнда в термальный состав абстрактной гетероструктуры с малым «временем жизни», можно.. Подробнее →

Предложен метод использования конечного автомата совместно с глобальной статистикой, полученной при анализе данных, для построения модели их источника данных с последующим этапом оптимизации параметров автомата и кодированием арифметическим или интервальным кодером, с целью увеличения пропускной способности в распределенных вычислительных средах. Беневоленский С. Б., Лысов А. А., Нагорных Д. Н. Подробнее →

Предложена архитектура быстродействующего и надежного ПИД-регулятора на основе мультинейропроцессорной технологии с модулярной обработкой данных, имеющих улучшенные характеристики по сравнению с ПИД-регулятором, функционирующим в двоичной системе счисления. Червяков Н. И., Югов Д. Н., Лавриненко А. В. Подробнее →

Исследованы возможности применения нейроагентного подхода в широком классе задач управления, характеризующихся разделенными по времени входными сигналами высокой размерности и достаточно гладким функционалом управления. Разработана мультиагентная иерархическая модель с нейросетевыми агентами и методика, основанная на модифицированных сетях Хехт-Нильсона. Подробнее →

Предложен метод совместного использования изоформной и раздельной оптимизации размеров апертуры для адаптивной нелинейной фильтрации импульсных шумов на цифровых изображениях. Приведены результаты численных исследований и пример обработки изображения, предлагаемым алгоритмом фильтрации на основе нового метода и известными процедурами. Самойлин Е. А. Подробнее →

Рассмотрен метод приближенного масштабирования модулярных чисел на произведение модулей системы остаточных классов (СОК) без использования итерационного процесса. Метод реализован в нейросетевом базисе. Червяков Н. И., Кондрашов А. В., Лавриненко С. В. Подробнее →

Предложен модифицированный вариант метода половинных делений для глобальной оптимизации функции многих переменных выполненный с помощью технологии распределенных вычислений. Приведены результаты эксперимента в системе распределенных вычислений размерностью 16 рабочих машино-узлов. Беневоленский Д. С., Жадан В. Г., Жадан И. В., Спыну С. К. Подробнее →

Представлены результаты статистического анализа искусственных нейронных сетей, настраивающихся по алгоритму рекуррентного обращения выборочной оценки корреляционной матрицы входных сигналов при учете флуктуаций весового вектора. Получены выражения для корреляционных матриц выходных сигналов и выходных мощностей искусственных нейронов произвольного слоя сети. Показано, что флуктуации весового вектора приводят к искажениям статистических характеристик искусственной нейронной сети, причем искажения, вносимые флуктуациями,.. Подробнее →