Рассмотрены нейросетевые методы оценки спектра Ляпунова по наблюдаемым реализациям. Предложены методы определения старшего показателя и спектра Ляпунова по наблюдаемым реализациям одной или всех координат динамической системы. Головко В.А., Чумерин Н.Ю. Подробнее →

Рассмотрены принципы создания программного обеспечения, реализующего интеллектуальную систему для автономного управления мобильным роботом с помощью нейросетевых технологий. Головко В.А., Игнатюк О.Н. Подробнее →

Предложен нейросетевой метод синтеза программных движений роботов-манипуляторов в рабочей среде с препятствиями, учитывающий специфику сборочно-сварочного производства. Произведен анализ устойчивости и эффективности разработанной нейросетевой модели. Пашкевич А.П., Кожевников М.М. Подробнее →

Предложен эффективный метод синтеза конфигурационного пространства для робота-манипулятора на основе нейросетевой модели. Разработаны модификация RBFN сети и алгоритма ее обучения для генерации данной модели. Эффективность подхода подтверждается примерами практического применения при проектировании роботизированных технологических комплексов. Пашкевич А.П., Кожевников М.М. Подробнее →

Исследована проблема распознавания рукописных символов; рассмотрена система распознавания, состоящая из двух подсистем: нейронной и структурной; предложен алгоритм аппроксимации и удаления разрывов, позволяющий упростить описание символа и устранить погрешности. Для распознавания в структурной подсистеме использован метод описания, основанный на последовательностях примитивов, численные характеристики которых устойчивы к геометрическим искажениям. В комбинации с ним применен обучаемый структурный классификатор... Подробнее →

Проведено исследование алгоритмов и результатов обучения сетей, производящих кластеризацию образов с помощью самоорганизующегося отображения Кохонена (SOM) и РБФ-слой нейронной сети радиальной базисной функции. Предложены алгоритмы модификации SOM нейронной сети, с сетью Кохонена и РБФ-сетью в качестве базовых для исследования процесса распознавания образов в задачах кластеризации входного пространства признаков методами аппроксимации пространств ? -сетями. Садыхов Р.Х.,.. Подробнее →

Предложены модели ассоциативной памяти, основанные на применении импульсных нейронных сетей. Уже существуют модели, в которых взаимодействия между нейронами определяется, например, обучающим правилом Хебба. Модель Хопфилда может служить примером такой сети. Однако, несмотря на то, что для таких моделй существует еще много нерешенных проблем, существуют также некоторые жесткие ограничения такие, как небольшая емкость. Для преодоления этих.. Подробнее →

Рассмотрены две задачи вероятностного анализа многослойных нейронных сетей. Первая из них заключается в определении моментов некоторых координат сети по аналогичным характеристикам других. Основное внимание уделено определению моментов первого и второго порядков выходных координат сети. Вторая – в определении зависимостей одних координат от других в полиномиальной форме. Предложены приближенные методы решения этих задач. Определение первых двух.. Подробнее →