Рассмотрены нейронные сети специального вида в качестве эффективного средства для численного решения классических и неклассических задач математической физики (на примере уравнения Лапласа). Приведены различные алгоритмы обучения для соответствующих нейронных сетей. Васильев А. Н., Тархов Д. А. Подробнее →

Рассмотрены нейронные сети как эффективное и мощное средство численного решения как классических, так и неклассических задач математической физики. Васильев А. Н., Тархов Д. А. Подробнее →

Обсужден метод распознавания образов, основанный на алгебре нечетких групп преобразований с нечеткой структурой (АНГ), его применение для предварительной обработки данных на входе искусственной нейронной сети (ИНС). Приведены результаты экспериментов применения гибридного метода АНГ+ИНС в задаче классификации текстур. Муравьев Е. А., Лапо В. Г. Подробнее →

Рассмотрены возможности применения интеллектуальных информационных технологий: искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, нечеткой логики и нелинейной динамики для решения задач в области менеджмента. Приведены примеры решения задач и указаны перспективы использования интеллектуальных технологий в этой сфере. Кричевский М. Л. Подробнее →

Обсуждены вопросы управления локомоциями антропоморфных роботов. Рассмотрен вариант управления локомоциями робота АРНЭ, основанный на стабилизации динамического центра масс и вычислении углов степеней подвижности путем решения обратной задачи кинематики. Предложен вариант управления с применением нейрологических модулей и обучения с подкреплением. Описана структура системы управления локомоциями, нейрологические модули и алгоритм обучения. Показано, что обучение позволяет роботу адаптивно.. Подробнее →

Предложен косвенный метод измерения характеристик динамических систем по неполному вектору параметров состояния объекта с использованием нейронных сетей, имеющих различную архитектуру в зависимости от класса измеряемого объекта. Метод реализован в медико-технической системе измерений. Малыхина Г.Ф. Подробнее →

Проанализированы принципы принятия решения при изменении количества и качества информации, содержащейся в базе данных. Предложена математическая модель формирования знаний в нервных и технических системах; использованная для интерпретации процесса трансформации знаний. Рудинский А.В., Лавров В.В. Подробнее →

Рассмотрены способы создания классификаторов морских целей на базе современных нейробиологических подходов к распознаванию целей. Проведено сравнение эффективности указанного подхода с работой вероятностной нейронной сети (PNN) радиального базиса. Ермоленко А. С., Рудинский А. В. Подробнее →

Рассмотрены вопросы применения искусственных нейронных сетей в алгоритмах управления движением подводных аппаратов. Предложена нейросетевая структура системы управления; изложен метод построения нейросетевого алгоритма; приведен пример применения трехслойной нейронной сети с оперативным обучением в законе стабилизации курса подводного аппарата. Григорьев В. Е., Сиек Ю. Л. Подробнее →

Рассмотрена проблема повышения эффективности функционирования бортовых интеллектуальных систем с использованием принципов обработки информации в мультипроцессорной вычислительной среде, основанных на традиционных и нейросетевых алгоритмах. Анализ проведен применительно к оценке динамики взаимодействия судна с внешней средой в различных условиях эксплуатации. Нечаев Ю.И. Подробнее →

Рассмотрены вопросы повышения автономности космических аппаратов для повышения эффективности их применения. Показано, что автономное решение на борту задач управления целесообразно проводить в нейросетевом базисе. Ефимов В. В. Подробнее →

Обсуждено использование быстрых нейронных сетей (БНС) для реализации линейных перестраиваемых преобразований. На основе принципа фрактальной фильтрации данных, разработаны методы настройки БНС к заданной системе функций. Представлены примеры реализации спектральных преобразований для оптимальных фильтров. Рассмотрены вопросы применения БНС в квантовых вычислениях. Дорогов А. Ю. Подробнее →

Обсуждено решение задачи синтеза адаптивного закона управления нелинейными динамическими объектами с невыпукло параметризованной функцией в правой части уравнений состояния по параметрам настройки; установлены основные проблемы, возникающие в процессе синтеза адаптивного регулятора; показано, что разрешение этих проблем приводит к целесообразному использованию нейросетевой аппроксимации заранее неизвестного закона адаптации; проанализировано влияние ошибок аппроксимации на динамические свойства результирующей адаптивной.. Подробнее →