Список публикаций по ключевому слову: «нейрон»

В статье освещается тема влияния музыкального воспитания на умственное развитие ребенка, а также роли родителей на воспитание чуткости и отзывчивости в детях.

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.

В статье рассматривается задача повышения эффективности обработки и интерпретации аэрокосмической информации. С этой целью предлагается использовать методы искусственного интеллекта такие, как распознавание образов, нейронные экспертные системы, геоинформационные технологии. На примере построения геоинформационной экспертной системы для оценки пригодности земель показана методика интеграции совокупности данных и технологий для сокращения времени и повышения достоверности интерпретации результатов обработки спутниковой информации.

В статье предложен подход к прогнозированию сдвижений земной поверхности на основе нейронных сетей. Авторами рассмотрены некоторые методы прогнозирования.

Статья посвящена изучению роли искусственного интеллекта в мировой экономике. На сегодняшний день проблема внедрения новых технологий во все сферы жизни является актуальной. В статье раскрывается понятие искусственного интеллекта как фактора развития экономики и финансов стран мира. Предоставлен обзор современного состояния использования системы искусственного интеллекта.

В статье рассматриваются этапы внедрения ИИ в электроэнергетику России, начиная с программных пакетов, которые являются узконаправленными, применяемыми в энергопредприятиях низшего уровня иерархии (энергосбытовые организации (ЭСО), электросетевые и энергоснабжающие организации и т. д.), заканчивая умной сетью, которая, в свою очередь, способна анализировать, управлять целым городом. Внедрение вышеупомянутых «интеллектуальных» методов и подходов позволяет в ряде случаев эффективно решить поставленные задачи в рамках новых рыночных требований. Использование ИИ даёт более эффективные решения, по сравнению с традиционными методиками.

В статье рассматриваются нейронные сети, их функции и возможности. Авторами описывается непосредственное применение нейронных сетей в области юриспруденции. В работе рассматриваются различные информационные технологии в юриспруденции и конкретные примеры их внедрения.

В статье рассматриваются особенности когнитивных процессов обучающихся, включая процесс познания в контексте с художественно-образовательной средой, обеспечивающей отражение явлений объективного мира в решении предстоящих жизненных задач. Показано воздействие недостаточно объективного отношения к дисциплине «Изобразительное искусство» в школьной практике обучения, влияющего на развитие когнитивно-визуального (зрительно-познавательного) мышления обучающихся. Именно в художественно-образовательной среде формируются навыки визуального восприятия различной информации, используя изобразительный язык образов, наглядность, знаковые и символические системы, способствующие осознанному оперированию понятиями и умозаключениями по любой учебной дисциплине. В итоге показано, что развитие когнитивных процессов включает формирование внутренней мотивационной активности детей, приемов восприятия визуальной информации, связанные с информационным обменом, навеянные когнитивной метафорой и когнитивной нагрузкой, в итоге, интеллектуальным развитием детей, включая познание, объяснение и понимание учебной информации.

На сегодняшний день для прогнозирования ряда параметров, входящих в программу развития социально-экономического состояния региона, требуются данные, которые либо не собираются, либо не от цифрованы. В связи с этим возникает задача прогнозирования параметров на основе его динамики временного ряда. В статье предложен способ прогнозирования параметров социально-экономического состояния региона с использованием только его динамики временного ряда и предложена его программная реализация. Программная реализация позволит исключить субъективные ошибки пользователей при прогнозировании параметров.

В статье представлены формализованные математические модели для прогнозирования социально-экономических параметров региона. Предложенные математические модели позволяют сделать прогноз для любого параметра, описывающего социально-экономическое состояние региона. Представленные в статье математические модели, планируется использовать в разрабатываемой системе прогнозирования социально-экономического состояния региона.

В статье представлены результаты научного исследования по краткосрочному прогнозированию курса валют. В качестве валюты рассматривался доллар США. Под краткосрочным прогнозом понимается период в один месяц. Для прогнозирования использовались искусственные нейронные сети. Обучающая выборка формировалась методом скользящего окна. Алгоритм обратного распространения ошибки применялся для настройки весовых коэффициентов сети. Среднеквадратическая ошибка обучения нейронной сети составила 0.00002. Прогнозирование курса доллара осуществлялось с 1 мая 2019 года по 1 июня 2019 года.

Задачей статьи является знакомство с основами генетических алгоритмов. Описываются цели и суть методики, раскрываются основные этапы выполнения алгоритма. Рассматриваются трудности, возникающие в процессе применения подобных систем, пути их решения, а также перспективы развития генетических алгоритмов и программ.

В статье описываются рекомендации для прогнозирования динамики социально-экономических параметров региона при использование искусственных нейронных сетей.

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.

С помощью средств визуального моделирования в среде Matlab-Simulink разработана компьютерная модель вероятностной нейронной сети, предназначенной для классификации данных на два класса. Показано, что использование средств визуального моделирования сложных систем из отдельных блоков имеет наглядный характер, что важно для обеспечения эффективности образовательного процесса по дисциплине «Нейронные сети». Методы визуального конструирования и программирования являются также перспективными для преподавания других математических и технических дисциплин.

В данной работе рассматривается вид рекуррентных нейронных сетей – сети долгосрочной памяти.

В данной статье рассмотрен пример использования нейронной сети для создания интеллектуального бота для игры 2048. Использована модифицированная версия генетического алгоритма, подобраны оптимальные параметры для достижения высоких результатов. Показано, что написанная программа может достигать лучших результатов, нежели среднестатистический игрок.

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.

В статье рассматривается метод прогнозирования свойств полимерных композиций (ПК), а именно прогнозирование при построении и обучении искусственной нейронной сети (ИНС). С учетом сложных внутренних связей объекта возникает проблема прогнозирования различных параметров и показателей. Целью работы является обеспечение выбора оптимальных дозировок мягчителей в составе полимерной композиции, которые обеспечили бы заданные ФМП. В ходе исследования происходит статистический анализ исходных данных, в качестве которых выступают рецепты смесей полимерных композиций на основе каучука СКС-30 АРК. В основе построения ИНС лежит регрессионный анализ. Представлены результаты прогнозирования и проведена оценка результатов в виде графика и таблиц.

Данная статья посвящена вопросу машинного обучения, описаны области применения новых технологий, рассмотрены основные виды нейронных сетей и их применение в распознавании текста, системах управления и телекоммуникаций.

Авторами проведено исследование функций активации при обучении двухслойного персептрона на решение задачи преобразования частотно-временных параметров сигналов в код двух переменных в инструментальном средстве Matlab.

В статье делается обзор некоторых из основных проблем современных программных реализаций искусственного интеллекта на основе нейронных сетей. Рассматриваются такие проблемы, как необходимость больших объёмов данных для обучения, нестабильность результатов на похожих задачах, непрозрачность. На основе анализа перечисленных проблем предлагается комплекс технических решений для их преодоления.

В данной статье описан процесс измерения неэлектрической величины, состоящий из последовательности двух операций: первичного преобразования неэлектрической величины в электрическую и вторичного преобразования электрической величины в цифровой позиционный код. Предлагается применение математического аппарата искусственных нейронных сетей для построения вторичных функциональных преобразователей.

В статье представлен общий подход к прогнозированию социально-экономических параметров региона c использованием модели черного ящика и аппарата искусственных нейронных сетей. Предложены подходы к формированию обучающей выборки и архитектуре искусственной нейронной сети.