Обзор Нейронные сети, или модели соединений, состоят из компьютерных аппаратных и программных средств, с помощью которых предпринимаются попытки копировать модели обработки информации биологическим мозгом. С вычислительной точки зрения нейронные сети представляют собой большое число вычислительных элементов, объединенных с еще большим числом других элементов, а детальные вычисления в нейронных сетях в значительной степени выполняются общими усилиями... Подробнее →

Нейроэволюционный метод диагностики типов инсульта. Построена компьютерная система классификации типов инсультов. Классифицирующая нейронная сеть оптимизируется посредством обучения, и эволюционным путем. Проведенные исследования продемонстрировали эффективность классифицирующей системы. Мосалов О. П., Реброва О.Ю., Редько В.Г. Подробнее →

Нейросистемы и современные вычислительные среды. Романов С. П. В попытках сформулировать понимание функции мозга, одним из фундаментальных вопросов является структура данных, в которой мозг представляет информацию. Любая конкретная классическая нейронная сеть, даже с произвольным набором кодирующих комбинации ячеек, не может избежать обязательных двусмысленностей при возникновении неожиданной проблемы. Пока такие фундаментальные проблемы как конкретизация понятий и.. Подробнее →

Методы и модели интеллектуального анализа сигналов геофизических полей. Геппенер В. В., Жукова Н. А., Тристанов А. Б., Экало А. В. Рассмотрен вопрос применения методов Data Mining – алгоритмов сегментации и анализа последовательностей в обработке сигнальной информации в геофизике. Сформулированы основные требования к знаниям, извлекаемым в процессе обработки исходных данных. Рассмотрен вопрос использования нейросетевых технологий в.. Подробнее →

Представлен алгоритм оценивания собственных значений матрицы линейной модели авиационного газотурбинного двигателя в электронной цифровой системе управления (FADEC). Рассмотрена многомерная линейная модель с неопределенными собственными значениями, описывающими расхождение между линейной и нелинейной моделями. Использована нелинейная нейронная сеть и линейная модель объекта управления с постоянными коэффициентами. Приведены результаты применения предлагаемого алгоритма для оценивания неопределенных собственных значений матрицы.. Подробнее →

Рассмотрена возможность применения нейронных сетей для решения задачи оптимизации антенных решеток; предложен эффективный алгоритм максимизации энергетических параметров антенных решеток; выполнены численные исследования и сравнение нейронного алгоритма оптимизации с известными алгоритмами. Башлы П. Н. Башлы П. Н. Подробнее →

* Рассмотрены алгоритмы обнаружения и локализации постепенных (зарождающихся) отказов авиационного газотурбинного двигателя (алгоритмы контроля состояния объекта) в полностью электронной цифровой системе управления (FADEC). Алгоритмы диагностики на основе анализа параметров газовоздушного тракта двигателя (GPA) позволяют повысить надежность системы и безопасность полетов. Для этого используются нелинейная нейронная сеть, а также линейные и нелинейные статические модели газотурбинного двигателя... Подробнее →

Содержание журнала «Нейрокомпьютеры», 2006, №4-5 От редактора From editor Элементная база реальных нейронных сетей Elemental base of realizing neural network На пути к общей теории нейросетей. К вопросу о сложности. Савельев А. В. Изложены основные положения нового подхода к оценке сложности многоуровневых систем, применительно к биологическим объектам, в частности, в нейробионическом аспекте. Приведены результаты исследований,.. Подробнее →

Рассмотрен подход к синтезу нейронных сетей телекоммуникационных элементов. Предложена нейронная сеть для приема сигналов в целом. Смирнов А. А. Подробнее →

Предложена гибридная полиномиально-радиально–базисная нейронная сеть, отличающаяся от известных алгоритмом обучения. Независимо обучаются полиномиальная и радиально-базисная части сети, что при наличии аддитивного шума в обучающей выборке, позволяет существенно повысить точность моделирования, по сравнению с традиционными полиномиальными и радиально-базисными нейронными сетями. Усков А. А., Санатин Д. В. Подробнее →

Проведен анализ показателей качества диагностики инфаркта миокарда при помощи нейросетевого алгоритма Хэмминга в сравнении с результатами исследований человека с помощью многослойного персептрона. Представлены результаты вычислительного эксперимента по обработке искусственной нейронной сетью электрокардиограммы. А.Е. Прасолова, А.В. Прасолов Подробнее →

Предложен метод и нейронная сеть для расширения динамического диапазона модулярного мультинейропроцессора по дополнительно введенным модулям (основаниям) системы остаточных классов (СОК). Расширение системы оснований является одной из основных немодульных операций, выполняемых в СОК, при которой определяется вычет (наименьшей неотрицательный остаток) чисел по вновь введенным основаниям и известным вычетам исходной системы оснований. Червяков Н.И., Лавриненко И.Н., Мезенцева.. Подробнее →

Описана самоорганизующаяся комплексная вейвлет-нейронная сеть для эквалайзера, с сигналом КАМ на нелинейном канале. Самоорганизующаяся Комплексная Вейвлет Нейронная Сеть (СОКВНС) является структурой, состоящей из четырех слоев (входной слой, слой вейвлет преобразования, слой произведения и выходной слой). Алгоритм обучения разделяется на два: алгоритм определения структуры сети и алгоритм обратного распространения для настройки параметров вейвлет преобразования и весов.. Подробнее →

Для прогнозирования коэффициентов распределения бензойных кислот применена искусственная нейронная сеть, обучение которой осуществляли с заданной точностью 0,002 методом наименьших квадратов с люфтом. После упрощения получили трехслойную однонаправленную сеть из 22 нейронов и 7006 циклов обучения. Поставленную задачу нейронная сеть решала с использованием всех входных параметров, наиболее значимые из которых учитывают положение заместителя в бензольном кольце... Подробнее →

Представлена искусственная нейронная сеть модифицированных импульсных нейронов (МИН), имитирующая локализацию источника звука при дихотической стимуляции. Разработанная модель может детектировать короткие (до 40 мкс) временные задержки между сигналами при «дихотической» стимуляции и кодировать их как отношение количества спайков в ответах нейронных групп. Эффект ошибки при локализации источника звука, предсказанный при помощи имитационного моделирования и аналитического рассмотрения.. Подробнее →

Представлена нейронная сеть локализации ошибочных частей секрета пороговой схемы на основе Китайской теоремы об остатках и полиадической системы счисления. Червяков Н. И., Евдокимов А. А. Подробнее →

Рассмотрена нейронная сеть для локализации и исправления ошибок в системе остаточных классов. Предложен ряд изменений в структуре нейронной сети для ее упрощения и увеличения быстродействия. Червяков Н. И., Шалин Б. С. Подробнее →

Предложен алгоритм решения задачи оптимизации функционалов на основе самоорганизующейся нечеткой нейронной сети. Применение в алгоритме нечеткой логики позволяет использовать экспертную информацию представленную в виде продукционных правил «если – то». Алгоритм отличается от известных пониженными требованиями к вычислительным ресурсам. Усков А.А. Подробнее →

Предложена адаптируемая модулярная нейронная сеть для коррекции ошибок в нейрокомпьютере. Червяков Н.И., Галкина В.А., Стрекалов Ю.А., Лавриненко С.В. Подробнее →