Список публикаций по ключевому слову: «нейрон»

Определение спроса на трудовые ресурсы в регионе является одной из ключевых задач при прогнозировании кадровой потребности. В настоящее время существует множество подходов к решению этой задачи. В статье представлен формализованный способ прогнозирования спроса на трудовые ресурсы с использованием аппарата искусственных нейронных сетей.

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.

В статье представлен общий подход к прогнозированию участков, на которых произойдёт разлив нефти в регионе c использованием модели черного ящика и аппарата искусственных нейронных сетей. Предложены подходы к формированию обучающей выборки и архитектуре искусственной нейронной сети.

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 содержит информацию о способах использования нейронных сетей, о том, какие проблемы они решают, их основных особенностях, самых известных примерах использования нейронных сетей. Также в статье приводится предложение о использовании сетей Петри, для лучшего моделирования происходящих в них процессов.

В данной статье рассмотрены вопросы, относящиеся к работе NNTool. Исследованы графические управляющие элементы. Отмечены особенности введения данных, создания нейронной сети, обучение сети и ее прогон.

Как отмечает автор данной статьи, методами технического обучения обработке, для оценки понятий по исходным шкалам при проектировании будущей базы знаний в финансово-кредитной сфере России, будут служить нейронные сети. Следующая степень итерации к распознанию семантических признаков финансовой направленности будет созвучна постановке задачи, в которой сеть сама будет вырабатывать правила обучения путем выделения оценочных признаков из набора входных данных. Применение нейронных сетей как метод технического обучения обработке элементов случайности при проектировании базы знаний в финансово-кредитной сфере России должен основываться на выходе проектирования БЗ в ФКСР на уровень понятийной структуры, на моделирование пирамиды знаний, на образование семиотического треугольника, исходя из понятия денег как специфического товара и как знака.

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.

Статья посвящена нейросетевым технологиям, которые упрощают производственные процессы, задают новые алгоритмы в работе. Обучая нейронную сеть, можно прогнозировать заранее проблему выхода из строя того или иного оборудования, облегчить производственные ремонты

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 статье рассматривается роль и значение прогнозирования управленческого цикла. Выявляется значение, сущность, принципы, методика, технология планирования в организации. Представлена блок-схема процесса формирования прогноза, стратегии, тактики и оперативного плана организации. Рассматривается процесс прогнозирования величины оборотных производственных активов на примере объема продаж. Раскрывается процесс применения нейронных сетей в количественном методе прогнозирования готовой продукции.

В статье авторы проводят аналогию между нейронной сетью человеческого мозга и искусственной нейросетью. В работе приведены задачи, которые просты для человека, но затруднительны для машин.

Предотвращение возможных отказов объектов нефтегазодобывающей промышленности является важной задачей при разработке новых месторождений и требует проведения ряда мероприятий по обеспечению их надёжности и отказоустойчивости. Применяя нейростетевые технологии, разработаны классификатор, выявляющий возможные отклонения и аномалии при бурении нефтяных и газовых скважин, алгоритм определения структуры и состава набора запасных имуществ и принадлежностей для возобновления работоспособности установки для бурения нефтяных и газовых скважин после отказа отдельных комплектующих.

Данная статья рассматривает пути совершенствования автоматизированной системы технологической подготовки производства (АСТПП). Для АСТПП был разработан метод оптимизации технологических планировок оборудования на основе использования искусственных нейронных сетей.

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.

Данная статья посвящена описанию одного из методов прогнозирования с использованием нейронных сетей. Объектом исследования является численность занятого населения Республики Бурятия. Временной шаг прогнозирования составляет 5 лет.

Данная статья посвящена анализу различных способов прогнозирования численности популяции. В статье рассмотрены два способа прогнозирования, а именно – с применением нейронных сетей и экспоненциальной модели. В качестве исходных данных для апробации используется численность населения Республики Бурятия.

В данной статье рассматривается задача по прогнозированию необходимого количества специалистов для удовлетворения потребностей рынка труда Иркутской области. Прогнозирование ведётся с использованием нейронных сетей. Интервал для прогнозирования составляет 5 лет.

В статье представлены результаты сравнения способов прогнозирования численности популяции. Используя нейронные сети и экспоненциальную модель, рассмотрены два способа прогнозирования. В качестве данных для апробации взята численность населения Иркутской области.

В данной статье представлена задача по прогнозированию требуемого числа занятого населения по специальностям на период в 5 лет. Как инструмент для прогнозирования выступает нейронная сеть.

В статье приводится сравнение двух способов прогнозирования: нейронные сети и экспоненциальная модель. В качестве данных для апробации была выбрана численность населения Кемеровской области.

В статье приводится сравнение способов прогнозирования численности популяции. Рассматривается два способа прогнозирования: с использованием нейронных сетей и экспоненциальной модели. Численность населения Алтайского края выступает в качестве данных для апробации.

В статье приводится способ прогнозирования численности занятого населения по видам экономической деятельности. В качестве инструмента прогнозирования выступают нейронные сети. В качестве начальных данных используется численность занятого населения по видам экономической деятельности Алтайского края с 2005 по 2014 годы.

В статье рассматривается задача по прогнозированию требуемой численности специалистов для удовлетворения потребностей рынка труда. Временной интервал прогнозирования составляет 5 лет. В качестве инструмента прогнозирования выступают нейронные сети.