List of publications on a keyword: «нейрон»

В статье рассматривается вопрос прогнозирования численности популяции. В качестве способов прогнозирования рассматриваются нейронные сети и экспоненциальная модель численности популяции. Проведён сравнительный анализ численных результатов, полученных с использованием рассмотренных способов.

В данной статье рассматривается задача прогнозирования курса валют. В качестве инструмента прогнозирования используется аппарат нейронных сетей. Для численной апробации предложенного аппарата был взят курс Венгерского форинта.

В статье рассматривается способ прогнозирования курса валют. Инструментом прогнозирования выступают искусственные нейронные сети. В качестве валюты для численной апробации предложенного подхода выбран Австралийский доллар.

В данной статье рассматривается метод прогнозирования курса валют с помощью искусственной нейронной сети. В качестве валюты был выбран Белорусский рубль.

В статье рассматривается способ прогнозирования курса валют. Инструментом прогнозирования выступают искусственные нейронные сети. В качестве валюты для численной апробации предложенного подхода выбран доллар США (стоимость в рублях) как самая распространённая валюта в мире.

В данной статье рассматривается прогнозирование курса валют с использованием искусственных нейронных сетей. Для апробации подхода выбран Армянский драм.

В данной статье автором рассмотрено понятие автоматизированного тестирования для написания лабораторной работы, изучен инструмент для написания и запуска тестовых сценариев для тестирования веб-сайтов.

The article discusses artificial intelligence (AI) at the present stage of development, as a way of presenting and understanding AI as the mechanisms of computers. Features a large bunch of some algorithmic procedures for the solution by computer of a specific task, an example of which can serve as an attempt of modeling of biological neural networks.

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.

Процесс обнаружения в «сырых» данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретаций знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности, представляет собой Data Mining. Основная цель деятельности на рынке Forex – получение прибыли. В статье рассмотрены возможности языка R для прогнозирования валютных курсов с целью создания автоматизированных торговых систем с использованием методов Data Mining.

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.

В статье рассматривается применение многослойной нейронной сети для расчёта дебита нефтяной скважины. Предполагается, что формула расчёта дебита нефтяной скважины не известна, а имеется только набор параметров, которые имеют существенное влияние на него. В качестве параметров рассматриваются: дебит жидкости, плотность нефти и жидкости.

В статье рассмотрены вопросы разработки систем нейро-нечеткого вывода, предложен метод прогнозирования потоков данных на основе нечетко-нейронных сетей. Предложенный метод прогнозирования реализован в пакете ANFIS программного обеспечения MATLAB. Данный метод прогнозирования потоков данных позволяет оптимизировать затраты на электропотребление промышленных предприятий

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

Важную роль при запоминании и обработке информации играют не только сама клетка нейрона (тело клетки), но и дендриты этой клетки. Установлено, что при запоминании и обработке информации активность тела клетки нейрона должна совпадать с активностью работы дендритов, только в этом случае эффект запоминания будет положительным и продолжительным по времени.

В статье представлен разработанный 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. Разработана структурная схема комплекса и составлены варианты по индивидуальным заданиям, спроектированы подробные методические указания.

В данной статье изложен анализ особенностей и недостатков проектирования нелинейных законов автоматического управления на базе аппарата искусственных нейронных сетей и нечеткой логики, сделан выбор типа нечеткой модели.

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 рассматривается проблема применения искусственного интеллекта и нейронных сетей в задачах идентификации. Раскрывается суть понятий «искусственный интеллект» и «нейронные сети».

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.