Учеб. пособие для вузов. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Изд-во
МГТУ им. Н. Э. Баумана,
2004. - 400 с: ил. - (Информатика в техническом университете. )
Изложены вопросы современной теории нейрокомпьютеров. Приведен анализ различных архитектур вычислительных устройств с параллельной организацией работы. Рассмотрен биологический аналог параллельной организации обработки информации. Большое внимание уделено разновидностям построения формальных нейронов, технологии сетей и классическим методам их обучения, методам подготовки задач для решения на нейрокомпьютерах. Приведены оригинальные результаты применения нейронных сетей для решения систем дифференциальных уравнений и степенных рядов в конструировании нейросетевых алгоритмов; обучения нейронных сетей на базе генетического алгоритма и теории адаптивного резонанса. Представлены программные системы эмуляции нейронных сетей, разработанных в Калужском филиале МГТУ им. Н. Э. Баумана. Уделено внимание аппаратной реализации нейрокомпьютеров, в том числе и на отечественной элементной базе.
Второе издание (1-е—2002 г. ) переработано и дополнено исследованием новых типов нейронных сетей, в том числе гибридных, построенных на основе интеграции с нечеткими системами и генетическими алгоритмами. Добавлен материал, иллюстрирующий использование нейрокомпьютеров при решении прикладных задач.
Содержание учебного пособия соответствует курсу лекций, которые авторы читают в Калужском филиале МГТУ им. Н. Э. Баумана.
Для студентов, инженеров, аспирантов и научных сотрудников кибернетических специальностей.
2004. - 400 с: ил. - (Информатика в техническом университете. )
Изложены вопросы современной теории нейрокомпьютеров. Приведен анализ различных архитектур вычислительных устройств с параллельной организацией работы. Рассмотрен биологический аналог параллельной организации обработки информации. Большое внимание уделено разновидностям построения формальных нейронов, технологии сетей и классическим методам их обучения, методам подготовки задач для решения на нейрокомпьютерах. Приведены оригинальные результаты применения нейронных сетей для решения систем дифференциальных уравнений и степенных рядов в конструировании нейросетевых алгоритмов; обучения нейронных сетей на базе генетического алгоритма и теории адаптивного резонанса. Представлены программные системы эмуляции нейронных сетей, разработанных в Калужском филиале МГТУ им. Н. Э. Баумана. Уделено внимание аппаратной реализации нейрокомпьютеров, в том числе и на отечественной элементной базе.
Второе издание (1-е—2002 г. ) переработано и дополнено исследованием новых типов нейронных сетей, в том числе гибридных, построенных на основе интеграции с нечеткими системами и генетическими алгоритмами. Добавлен материал, иллюстрирующий использование нейрокомпьютеров при решении прикладных задач.
Содержание учебного пособия соответствует курсу лекций, которые авторы читают в Калужском филиале МГТУ им. Н. Э. Баумана.
Для студентов, инженеров, аспирантов и научных сотрудников кибернетических специальностей.