List of publications on a keyword: «нейронная сеть»

Статья посвящена рассмотрению особенностей изучения дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» с помощью аналитической платформы Deductor. Приводится план изучения дисциплины, а также рассматривается перечень заданий для самостоятельной работы студентов и для выполнения лабораторных работ.

Статья посвящена актуальной на сегодняшний день проблеме использования нейронных сетей в психодиагностике. Проанализированы основные сложности, возникающие при классической обработке данных психодиагностики. В заключение формируется список задач психодиагностики, которые можно решить, используя искусственные нейронные сети.

В статье приводится метод оптимизации работы генетического алгоритма с помощью использования нейронных сетей, которые принимают решение об использовании разных генетических операторов в зависимости от состояния популяции генетического алгоритма.

В данной статье рассматривается понятие «искусственный интеллект»; мифы, присущие данной области науки и практически реализованные направления искусственного интеллекта.

Миграционные потоки являются вторым по значимости источником восполнения предложения трудовых ресурсов на рынке труда. При этом особенность миграционных потоков заключается в том, что существует как легальная миграция, так и нелегальная. Сложность прогнозирования миграционных потоков также заключается в отсутствии в свободном доступе данных по миграции. В статье предложен способ прогнозирования легальных и нелегальных миграционных потоков региона.

Задача поиска гамильтонова цикла в полном графе является одной из самых известных задач комбинаторной оптимизации. Применение данной задачи на практике довольно обширно - от оптимизации транспортных процессов до поиска более эффективных алгоритмов разработки программного обеспечения. В статье проведен сравнительный анализ эффективности работы нейронной сети Хопфилда и классического алгоритма муравьиной колонии для решения задачи поиска гамильтонова цикла в полном графе по таким параметрам, как скорость и точность решения. Проведено исследование влияния коэффициентов эвристики и количества агентов муравьиного алгоритма, а также ключевых параметров нейронной сети на эффективность поиска. В ходе исследования был разработан программный комплекс, реализующий рассматриваемые методы.

Статья посвящена модернизации технического обслуживания двигателей постоянного тока за счет применения технических средств диагностирования и прогнозирования отказа путем обучения нейронных сетей на выявление и обобщение данных. Авторы делают заключение, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и / или «зашумленных», частично искажённых данных.

В статье приведен анализ перспектив и особенностей применения нейронных сетей и нейроконтроллеров в системах управления промышленными агрегатами. Авторами представлен процесс построения нейросетевой модели объекта, а также рассмотрено управление с прогнозирующими моделями.

В данной статье проанализировано применение нейронной сети для распознавания образов на изображении. Рассмотрены основные особенности применения нейронных сетей для распознавания образов. Отмечены недостатки существующих сетей. Представлена структура свёрточной нейронной сети как наиболее устойчивой к искажениям изображений сети.

В данной статье разработан комплекс лабораторных работ по предмету «Математические основы искусственного интеллекта». В ходе разработки проведен анализ существующих подходов, средств и программных комплексов для работы с нечеткой логикой и нейронными сетями. Автором приведена структурная схема комплекса и составлены варианты по индивидуальным заданиям, а также спроектированы подробные методические указания.

The computer program to predict the market value of residential real estate of the city Perm are developed. The program is based on a neural network trained on the results of the information resources available on the estate. After excluding emissions associated with false information, the average relative error of the results of the neural network prediction was 1.03%. The valuing the input parameters was performed using a neural network model.

В данной статье рассматриваются возможности нейросетевого прогнозирования успеваемости студентов на основе интеллектуального анализа довузовских факторов с применением аналитической платформы Deductor Studio, что может способствовать совершенствованию образовательного процесса в вузах и более качественному формированию у студентов профессиональных компетенций.

В данной статье рассматривается применение многослойных искусственных нейронных сетей для прогнозирования погоды на примере города Ханты-Мансийск. Нейронные сети выступают как инструмент для разработки эффективных и надежных нелинейных прогнозов погоды.

В статье рассматривается пример использования многослойных нейронных сетей для прогнозирования временных рядов. В качестве временного ряда рассматривается составная функция, состоящая из тригонометрических элементарных функций. Выбор временного ряда обусловлен тем, что числовая выборка лишена постороннего «шума».

В статье рассматривается пример использования двухуровневой нейронной сети для распознавания символов. В качестве распознаваемых символов рассматриваются рукописные русские буквы. Инструментом для распознавания выбрана нейронная сеть Кохонена.

В статье рассматривается пример использования многослойных нейронных сетей для прогнозирования такой экономической характеристики страны, как валовый национальный продукт на душу населения. Авторы делают вывод, что разработанное программное средство может быть успешно применено для прогнозирования значений ВВП на душу населения.

В статье рассматривается пример использования однослойной нейронной сети для прогнозирования популяции императорских пингвинов. Подразумевается зависимость популяции пингвинов от среднегодовой температуры над поверхностью Антарктиды. В качестве алгоритма обучения однослойной нейронной сети используется алгоритм Видроу-Хоффа.

Описывается и анализируется метод распознавания лиц, предложенный Полом Виолой и Майклом Джонсом. На основе анализа метода представляются перспективные пути его модификации и улучшений.

В данной статье рассматривается возможность применения искусственной нейронной сети для прогнозирования электропотребления энергосбытовой компании, возможные способы ее создания и обучения, а также возможные проблемы при ее использовании на практике.

В статье рассматриваются особенности искусственных нейронных сетей, раскрываются принципы работы нейросетевых моделей и нейронной сети, а также принципы построения на их основе гибридных нейронных сетей, позволяющих работать с неопределенностями.