Предложена система дифференциальных уравнений, описывающая процессы аналогового преобразования импульсных потоков в естественном нейроне. Проведен ряд численных экспериментов, показавших качественную адекватность поведения предложенных математических моделей биологическим прототипам Список литературы: Романов С.П. Структурное обоснование функции нервной системы как автоматического регулятора. – Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006, № 7, с. 54 – 63. Романов С.П. Нейросистемы и современные вычислительные.. Подробнее →
Предложена нечеткая нейронная сеть SFAM (Simplified fuzzy adaptive resonance theory map) и исследована ее эффективность для задач классификации объектов на изображениях. Эксперимент показал высокую эффективность применения комбинации SFAM и W&W фильтра при решении задачи классификации различных типов самолетов. Станкевич Л. А., Хоа Н. Д. Подробнее →
Показано, что под задачей идентификации сложных динамических объектов понимается задача определения наличия изменений в конструкции сложного динамического объекта, в частности модернизации объекта, на основе поступающей с объекта телеметрической информации (ТМИ). Задача решается на основе анализа ТМИ, поступающей с объекта в различные периоды функционирования одного или аналогичных объектов. В процессе анализа базы данных ТМИ осуществляется построение.. Подробнее →
Описан способ распознавания отдельных слов речи, использующий рандомизированный алгоритм стохастической аппроксимации (РАСА) для распознавания звука на основе кепстральных коэффициентов. Эффективность способа иллюстрируется примером. Список литературы: Граничин О. Н., Измакова О. А. Рандомизированный алгоритм стохастической аппроксимации в задаче самообучения. – Автоматика и телемеханика, 2005, № 8, с. 52-63. Граничин О. Н., Поляк Б. Т. Рандомизированные алгоритмы.. Подробнее →
Представлены результаты статистического анализа искусственных нейронных сетей (ИНС), настраивающихся по алгоритму Хэбба, 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, причём искажения, вносимые флуктуациями, увеличиваются по мере увеличения номера слоя.. Подробнее →
Предложен адаптивный алгоритм для обработки сигнала реографа, основанный на использовании трехслойной рекуррентной нейронной сети. Алгоритм реализуется в микроконтроллере измерительного устройства. Гродецкий Ю. А., Кудряшов К. Э., Малыхина Г. Ф. Подробнее →
Обсуждены особенности использования нейросетевых технологий при обработке измерительной информации в бортовых интеллектуальных системах. Анализ результатов и выбор предпочтительной вычислительной технологии осуществляется в рамках принципа конкуренции. Рассмотрены примеры применения нейронных сетей при интерпретации экстремальных ситуаций для различных условий взаимодействия динамического объекта с внешней средой. Нечаев Ю. И., Петров О. Н., Мьят Ньен Мое Подробнее →
Исследованы вопросы применения нейронной сети SVM к параметрам выборки. Предложен метод квадрирования области, занимаемой кластером данных, на основе алгоритма обучения нейросетевого SVM – сепаратора. Создан способ описания множества точек в пространстве признаков, соответствующих тому или иному классу. Выбранные из таких множеств точки являются входными данными имитационной модели. Звягин П. Н. Подробнее →
Использование знакопеременных псевдослучайных функций позволяет предложить модели и устройства, имеющие функциональное сходство с процессами хранения и опознавания информационных объектов в мозгу. Список литературы: Соломатин В.Ф. Нейрокомпьютеры и мозг // Проблемы нейрокибернетики (материалы XII Междунар. конф. по нейрокибернетике). Ростов-на-Дону: СКНЦВШ, 1999, с. 159 – 161. Соломатин В.Ф. Восстановление с объемных голограмм // Журн. технич. физики. 1970, т. 40,.. Подробнее →
Обсуждается построение системы нейросетевого контроля динамики судна в сложных ледовых условиях. Сформулированы принципы использования нейронных сетей при организации логического вывода по прецеденту. Построены алгоритмы обработки информации в рамках принципа конкуренции. Проведено моделирование динамики судна в торосистых льдах на основе классической теории управления и нейросетевых моделей. Нечаев Ю. И. Подробнее →
Рубрики
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1-2, 2005
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1-2, 2008
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1, 2003
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1, 2004
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1, 2006
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1, 2007
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №1, 2009
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №10-11, 2003
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №10-11, 2005
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №10, 2004
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №10, 2006
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №10, 2007
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №10, 2009
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №11-12, 2006
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №11, 2004
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №11, 2007
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №11, 2009
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №12, 2003
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №12, 2004
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №12, 2005
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №12, 2007
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №2-3, 2007
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №2, 2003
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №2, 2006
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №2, 2009
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №3-4, 2003
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №3-4, 2008
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №3, 2005
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №3, 2006
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №3, 2009
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №4-5, 2006
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №4, 2004
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №4, 2005
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №4, 2007
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №4, 2009
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №5-6, 2004
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №5-6, 2008
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №5, 2005
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №5, 2007
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №5, 2009
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №6, 2003
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №6, 2005
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №6, 2006
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №6, 2007
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7-8, 2004
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7, 2003
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7, 2005
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7, 2006
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7, 2007
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7, 2008
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7, 2009
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №8-9, 2003
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №8-9, 2005
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №8-9, 2006
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №8, 2007
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №8, 2008
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №8, 2009
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №9, 2004
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №9, 2008
- «НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №9, 2009
- CRM / ERP – системы: разработка на заказ
- алгебраические фракталы на комплексной плоскости
- Видео
- Гиперкомплексные системы
- Интерактив
- Квантовая механика
- Медиа
- НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ: РАЗРАБОТКА И ПРИМЕНЕНИЕ №5 2003
- Портфолио дизайн сайтов
- Реакционно-диффузные среды
- Форекс-автотрейдинг
- Фотоблог