Статья
  • формат pdf
  • размер 2,25 МБ
  • добавлен 11 ноября 2015 г.
Горбань А.Н. Методы нейроинформатики
Сборник научных трудов. — Красноярск: КГТУ, 1998. — 205 с.
Сборник статей молодых ученых – представителей красноярской школы нейроинформатики. Большинство работ связано с созданием нейросетевых алгоритмов обработки данных и реализацией этих алгоритмов на персональных компьютерах . Представлены новые алгоритмы решения классической проблемы заполнения пробелов в данных, описаны технологии нейросетевого производства явных знаний из данных, продемонстрированы различные приложения нейросетевых
методов – от очень популярных сейчас геоинформационных систем ( ГИС ) до систем психологического тестирования и предсказания отношений в группе .
Другая группа работ посвящена развитию теории . Даны оценки необходимой точности во входных сигналах и элементах сети при заданой требуемой точности на выходе. Без решения такой задачи невозможно создавать надежные нейронные сети "в железе". Две статьи посвящены проблеме "бесструктурного параллелизма" – устройствам, совершающими
вычисления при беспорядочном взаимодействии различных элементов.
Описан также опыт подготовки учебно - исследовательских задач для работы со студентами и школьниками и дан обзор результатов решения этих задач.
Россиев А. А. Моделирование данных при помощи кривых для восстановления пробелов в таблицах
Горбунова Е. О. Финитность и детерминированность простых программ для кинетической машины кирдина
Горбунова Е. О. Алгоритмическая универсальность кинетической машины кирдина
Сенашова М. Ю. Погрешности нейронных сетей. Вычисление погрешностей весов синапсов
Царегородцев В. Г., Погребная Н. А. Нейросетевые методы обработки информации в задачах прогноза климатических характеристик и лесорастительных свойств ландшафтных зон
Доррер М. Г. Интуитивное предсказание нейросетями взаимоотношений в группе
Доррер М. Г. Аппроксимация многомерных функций полутораслойным предиктором с произвольными преобразователями
Питенко А. А. Использование нейросетевых технологий при решении аналитических задач в ГИС
Жуков Л. А. Использование нейросетевых технологий для проведения учебно-исследовательских работ
Царегородцев В. Г. Производство полуэмпирических знаний из таблиц данных с помощью обучаемых искусственных нейронных сетей