Список публикаций по ключевому слову: «нейронные сети»
Технические науки (электромеханика, приборостроение, машиностроение, металлургия и др.)
Суконщиков Алексей Александрович , канд. техн. наук , доцент, заведующий кафедрой
ФГБОУ ВО «Вологодский государственный университет» , Вологодская обл
«Применение интеллектуальных систем и средств нечеткой логики в автоматическом управлении»
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.
Технические науки
Барбасова Татьяна Александровна , канд. техн. наук , доцент
ФГАОУ ВО «Южно-Уральский государственный университет (НИУ)» , Челябинская обл
«Применение нейронных сетей в задачах идентификации»
В статье рассматривается проблема применения искусственного интеллекта и нейронных сетей в задачах идентификации. Раскрывается суть понятий «искусственный интеллект» и «нейронные сети».
ФГАОУ ВО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет» , Белгородская обл
«Основные понятия аппарата нечетких гибридных сетей»
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.
Технические науки (электромеханика, приборостроение, машиностроение, металлургия и др.)
ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО
«Алгоритм формирования оптимальной архитектуры многослойной нейронной сети»
В статье рассматриваются эффективность использования нейронных сетей для решения ряда практических задач. Автор статьи указывает на существующую проблему выбора оптимального количества нейронных элементов в скрытом слое, при которых ошибка обучения будет минимальна. Разработан и предложен алгоритм формирования оптимальной архитектуры многослойной нейронной сети.
ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО
«Использование многослойных нейронных сетей в прогнозирование временных рядов»
В статье рассматривается прогнозирование временных рядов, которые определяются многофакторными, нелинейными, математическими моделями. Предлагается для этого использовать многослойные нейронные сети, так как это позволит избежать выбора модели, который требуется в классическом подходе к прогнозированию, что повысит эффективность прогнозирования временных рядов.
ФГБОУ ВО «Югорский государственный университет» , Ханты-Мансийский Автономный округ - Югра АО
«Модифицированный алгоритм обратного распространения ошибки»
В статье предложен модифицированный алгоритм обучения многослойных нейронных сетей. Использование предложенного алгоритма позволит уменьшить влияние субъективного мнения, что в свою очередь повысит достоверность полученных результатов.
Информатика и вычислительная техника
Новокузнецкий институт (филиал) ФГБОУ ВО «Кемеровский государственный университет» , Кемеровская обл
«Метод регуляризации в задаче обучения радиальных нейронных сетей»
В статье рассматриваются: теория регуляризации, метод негладкой регуляризации, сглаживающие функционалы для подавления избыточных переменных и принципы их построения.
ГБУЗ «ЧОКПТД» , Челябинская обл
«BigData & Machine learning: решения по извлечению ценности из данных (медицина)»
В данной статье рассматриваются подходы, логика и целесообразность применения в здравоохранении машинного обучения.
ФГАОУ ВО «Южно-Уральский государственный университет (НИУ)» , Челябинская обл
«BigData & Machine learning: решения по извлечению ценности из данных (продажи)»
В данной статье рассматриваются подходы, логика и целесообразность применение в бизнесе машинного обучения и больших данных и их влияние при принятии решений.
Общее направление
Имарова Айжамал , магистрант
Ошский государственный университет , Кыргызстан
«Психолингвистические и дидактические аспекты интеграции моделей нейронных сетей в высшее лингвистическое образование: теоретический обзор и экспериментальное исследование»
В статье представлен многоаспектный анализ внедрения технологий искусственного интеллекта в процесс подготовки филологов и лингвистов. Автор исследует теоретическую конвергенцию между архитектурой современных нейронных сетей и классическими гипотезами усвоения второго языка (SLA). В работе подробно описывается педагогический эксперимент, проведенный на базе ИФиМК, целью которого было выявление эффективности использования генеративных моделей как «сократических тьюторов». Результаты подтверждают гипотезу о том, что ИИ способствует снижению аффективного фильтра и ускорению процесса коррекции интерлингвальных ошибок.