Список публикаций по ключевому слову: «нейронные сети»
Технические науки
Баранников Павел Александрович , горный инженер
ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС» , Москва г
«Применение нейронной сети при прогнозировании сдвижений при ведении горных работ»
Экономика
Фомичева Татьяна Леонидовна , канд. экон. наук , доцент
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» , Москва г
«Искусственный интеллект как фактор развития и цифровизации экономики»
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.
Технические науки
ФГБОУ ВО «Самарский государственный технический университет» , Самарская обл
«Искусственный интеллект»
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.
ФГБОУ ВО «Дагестанский государственный технический университет» , Дагестан Респ
Гитинов Хаджимурад Халилулаевич , преподаватель
ФГБОУ ВО «Дагестанский государственный аграрный университет им. М.М. Джамбулатова» , Дагестан Респ
Курбанов Тагир Курбанович , аспирант
ФГБОУ ВО «Дагестанский государственный педагогический университет им. Р. Гамзатова» , Дагестан Респ
«Тенденции применения нейронных сетей в юриспруденции»
Педагогика
Кульцова Любовь Владимировна , магистрант
ФГБОУ ВО «Московский педагогический государственный университет» , Москва г
«Когнитивные процессы в художественно-образовательной среде»
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.
Технические науки
ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО
«Способ прогнозирования параметров по существующей динамике временного ряда»
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.
ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО
«Математические модели прогнозирования параметров региона»
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.
Экономика
ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО
«Краткосрочный прогноз курса доллара США»
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.
Технические науки (электромеханика, приборостроение, машиностроение, металлургия и др.)
Козин Дмитрий Юрьевич , студент
Фомичев Дмитрий Юрьевич , студент
ФГБОУ ВО «Вологодский государственный университет» , Вологодская обл
«Генетическое программирование»
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.
Мазурек Кирилл Андреевич , студент
ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО
«Рекомендации при прогнозировании социально-экономических параметров региона с использованием искусственных нейронных сетей»
Технические средства обучения
Джулай Анна Алексеевна , магистрант
ФГБОУ ВО «Московский политехнический университет» , Москва г
«Применение методов визуального моделирования и программирования в образовательном процессе по дисциплине «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.
Технические науки
ФГАОУ ВО «Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева» , Самарская обл
«Нейронные сети долгосрочной памяти»
Караева Дария Александровна , магистрант
ФГАОУ ВО «Московский физико-технический институт (государственный университет)» , Московская обл
«Применение генетического алгоритма для имитации искусственного интеллекта в игре»
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.
Технические науки (электромеханика, приборостроение, машиностроение, металлургия и др.)
Тихомиров Сергей Германович , д-р техн. наук , профессор
ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет инженерных технологий» , Воронежская обл
«Прогнозирование свойств полимерных композиций на базе методов 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.
Скляр Анастасия Владимировна , студентка
Шлыкова Ольга Анатольевна , студентка
Заболотских Татьяна Александровна , студентка
ФГБОУ ВО «Омский государственный технический университет» , Омская обл
«Актуальность вопроса машинного обучения»
Технические науки
Челебаев Сергей Валерьевич , канд. техн. наук , доцент
ФГБОУ ВО «Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина» , Рязанская обл
«Исследование функций активации при обучении двухслойного персептрона на решение задачи преобразования частотно-временных параметров сигналов в код двух переменных в среде Matlab»
АО «СберТех» , Рязанская обл
«Проблематика нейронных сетей»
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.
Челебаев Сергей Валерьевич , канд. техн. наук , доцент
ФГБОУ ВО «Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина» , Рязанская обл
«Подсистема функционального преобразования формы представления информации для информационной системы»
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.
ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО
«Нейронные сети как инструмент прогнозирования социально-экономической системы региона»
Экономика
ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО
«Современный подход к прогнозированию спроса на трудовые ресурсы»
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.
Технические науки (электромеханика, приборостроение, машиностроение, металлургия и др.)
Центр прогнозирования и развития ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО
«Нейронные сети как инструмент прогнозирования аварий на примере разлива нефти В ХМАО – Югре»
ФГБОУ ВО «Белгородский государственный аграрный университет им. В.Я. Горина» , Белгородская обл
«Возможности искусственных нейронных сетей»
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.
Технические науки
ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет» , Ставропольский край
«Нейронные сети: графический интерфейс пользователя в Matlab»
Технические средства обучения
ФГБОУ ВО «Донской государственный технический университет» , Ростовская обл
«Нейронные сети как метод технического обучения обработке элементов случайности при проектировании базы знаний в финансово-кредитной сфере России»
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.
Бухгалтерский учет, анализ, аудит, статистика
Одинцовский филиал ФГАОУ ВО «Московский государственный институт международных отношений (университет) МИД России» , Московская обл
«Прогнозирование оборотных производственных активов»
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.