 | Пароль на скачивание файлов высылается в течении нескольких минут на почтовый ящик. Это бесплатно!
|
Министерство
образования и науки Украины, Донбасская
государственная машиностроительная академия, Акционерное
общество «Новокраматорский машиностроительный завод», Ассоциация молодых ученых-машиностроителей
Международная научная конференция
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ»НСТиП
— 2005″
13-14 декабря 2005 г.
г. Краматорск
ISBN 9663790334
Нейросетевые технологии и их применение. Международный сборник научных
трудов: Специальный выпуск.- Материалы 4 международной научно-техн. конф.
«НСТиП — 2005» в г. Краматорске 13-14 декабря 2005 г. — Краматорск: ДГМА,
2005.- с.
Ю. М. Внуков, В. І. Дубровін,
С. О. Субботін, Є. М. Федорченко АВТОМАТИЗОВАНА СИСТЕМА СКОРОЧЕННЯ РОЗМІРНОСТІ
НАВЧАЮЧОЇ ВИБІРКИ ДЛЯ СИНТЕЗУ НЕЙРОМОДЕЛЕЙ
Розглянуто вирішення проблеми скорочення розмірності навчальної вибірки з використанням еволюційних алгоритмів. Дано опис розробленої програмної системи, що реалізує відбір ознак для скорочення розмірності навчальної вибірки. Проведено аналіз можливості використання найпоширеніших програмних продуктів для скорочення розмірності навчальної вибірки.
3-12
А.И. Галушкин ВЫСОКОТОЧНЫЕ
ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ ПРИБОРЫ НА БАЗЕ НЕЙРОКОМПЬЮТЕРОВ:
ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ
В данной работе представлены основные принципы построения измерительных приборов на базе нейрокомпьютеров. Принципы касаются тех измерительных приборов, в которых зависимость оценки измеряемого физического параметра от показателя косвенных измерений является довольно сложной нелинейной функцией, в простых измерительных задачах заменяемой функцией тарирования шкалы измерительного прибора. Аппроксимации указанной выше сложной нелинейной функции нейронной сетью производиться в основном в целях повышения точности измерений.
13-23
А. И. Галушкин
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ НА БАЗЕ
НЕЙРОКОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ
В статье представлены основные принципы обеспечения информационной безопасности на базе использования нейрокомпьютерных систем.
24-44
А. И. Галушкин
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ В НЕЙРОСЕТЕВОМ
ЛОГИЧЕСКОМ БАЗИСЕ
Представлена структура маршрута проектирования нейросетевых алгоритмов решения сложных задач с учетом последних достижений в области теории нейронных сетей.
45-98
А. И. Галушкин
ПРИНЦИПЫ ФОРМИРОВАНИЯ НАЧАЛЬНЫХ УСЛОВИЙ ДЛЯ
УСКОРЕНИЯ СХОДИМОСТИ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Рассмотрено формирование начальных условий для ускорения настройки весовых коэффициентов нейронных сетей путем оптимизации области глобального экстремума функционала.
99-109
В. Б. Гитис, К. С. Ваноян
ОЦЕНКА КРЕДИТНЫХ РИСКОВ БАНКОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ КАРТ
КОХОНЕНА
В статье предлагаются пути совершенствования системы оценки кредитных рисков на основе нейронных сетей.
110-118
В. Б. Гитис
ИССЛЕДОВАЕНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОННЫХ
СЕТЕЙ В НОРМИРОВАНИИ ТРУДА
В данной статье предлагается применение аппарата нейросетевого моделирования в области нормирования труда.
119-125
В.В.Гнатушенко
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ МЕТАЛЛОПРОКАТА
НА ОСНОВЕ АССОЦИАТИВНЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ
Рассматривается проблема ассоциативного анализа данных управления каналами распределения продукции на рынках сбыта.
126-131
Н.Г.Гузь, А.Ю.Кафтанников
ЛОГИЧЕСКИЕ ФУНКЦИИ В ВЫБОРЕ МАРКЕТИНГОВЫХ СТРАТЕГИЙ
Рассмотрение использования нейронных сетей с нечеткой логикой для решения задач управления экономикой.
132-136
П.А. Казанцев, А.М. Лодягин, С.В. Коробкова
РАСПОЗНАВАНИЕ ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКОГО СОСТАВА ПОТОКА
ОКРУГЛЫХ ТЕЛ ПО ОГИБАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ
НЕЙРОСЕТЕВЫМ МЕТОДОМ
В данной работе исследуется возможность и точность нейросетевого распознавания гранулометрического состава шарообразных тел по данным измерения поверхности набора этих тел. Эксперименты проводились с трехмерной моделью набора, диаметры тел которого, лежали в диапазонах, принятых в качестве эталонных на горнообогатительных комбинатах. Описан нейросетевой алгоритм распознавания, а также метод формирования презентативных обучающей и тестовой выборок, требуемых для эффективного обучения и верификации нейросетевой системы. В работе приведено сравнение нейросетевого подхода к решению данной задачи с линейными методами.
137-148
Е.С.Ковалевская
НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ЖЕСТКОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ
СИСТЕМЫ МЕТАЛЛОРЕЖУЩЕГО СТАНКА
149-158
Ковалевский С.В.
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ КАК ИНСТРУМЕНТ
МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ СИСТЕМНЫХ ОБЪЕКТОВ
Рассмотрена возможность применения нейросетевого моделирования для исследования производственных, технологических, экономических и организационных систем.
159-163
Кошевая Л.В. НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ
ФОРМИРОВАНИЯ ЦЕННОСТЕЙ КОРПОРАТИВНОЙ КУЛЬТУРЫ СТУДЕНТОВ
Выполнены исследования определения степени влияния средств физического воспитания на уровень корпоративной культуры студентов
164-177
Ле Хай Нам
НЕЛИНЕЙНЫЙ ЭКВАЛАЙЗЕР С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
РЕКУРРЕНТНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Предложен комплексный рекуррентный нейросетевой эквалайзер с алгоритмом Расширенного Фильтра Калмана (РФК) для 4-КАМ. Использование алгоритма РФК ускорит схождения рекуррентной нейронной сети. Качество предложенной нейронной сети сравнивается с традиционным эквалайзером с алгоритмом наименьших квадратов и рекуррентным нейросетевым эквалайзером с алгоритмом обратного распространения на строгих нелинейных каналах
178-190
Медведев В.В., Ковалевский С.В.
АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ УМЕНЬШЕНИЯ РАЗМЕРНОСТИ
ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ В ДИАГНОСТИКЕ МЕХАНООБРАБОТКИ
В статье рассмотрены вопросы подготовки спектральных данных к вводу в искусственные нейронные сети. Предложены оригинальные алгоритмы уменьшения размерности обучающей выборки
191-197
Е.В. Мишура
КОМПЛЕКСНЫЙ ПОДХОД В ОПТИМИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ
ОПЕРАЦИЙ МЕХАНООБРАБОТКИ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
В статье предлагается методика комплексной оптимизации технологических операций механообработки на основе использования сетей с однородной структурой.
198-206
Б.Б. Нестеренко, М.А. Новотарский
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КЛЕТОЧНЫХ
НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ УРАВНЕНИЙ
МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ФИЗИКИ
Предложено использовать локально-асинхронный метод для решения уравнений математической физики в клеточных нейронных сетях, описана структура узловой клетки, формальный аппарат моделирования и методика формирования модели.
207-219
Д.В. Пантюхин
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ОДНОМЕРНОГО МОДЕЛЬНОГО ОБЪЕКТА С
ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Данная работа посвящена нейросетевому методу идентификации объектов. На примере одномерного динамического объекта рассматриваются автономный и оперативный методы идентификации. Показано, что нейросетевой подход является эффективным при решении задач идентификации.
220-229
Д.В. Пантюхин
РАСПОЗНАВАНИЕ ТИПА МОДУЛЯЦИИ РАДИОСИГНАЛА С
ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Целью данной работы является изучение потенциальной возможности применения нейросетевых алгоритмов и, в дальнейшем, нейрокомпьютеров для решения задачи распознавания типов модуляции радиосигналов. Проведено исследование по распознаванию одного типа модуляции (QAM256) от других (QAM16, FM4) без и при наличии шумовых составляющих. Исследования проводились с применением пакета прикладных программ MATLAB. Предварительные исследования показали, что нейросетевые алгоритмы являются эффективным научно-техническим направлением в решении указанной задачи.
230-240
В.В. Руанет, А.К. Хетагурова
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
ДЛЯ КОМПЛЕКСНОГО РЕШЕНИЯ МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКИХ
ПРОБЛЕМ
В статье обобщен методологический опыт по использованию искусственных нейронных сетей для комплексного решения медико-биологических проблем.
241-252
А.В. Хомич, Л.А. Жуков ЭФФЕКТ СТРУКТУРНОГО
ПЕРЕОБУЧЕНИЯ ПРИ ОПТИМИЗАЦИИ СТРУКТУР ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
В работе рассматривается оптимизации структуры ИНС с целью максимального снижение ошибки обобщения. Анализируются различные варианты возникновения ошибок. Приведены примеры оптимизации с целью минимизации ошибки ИНС. Отмечена целесообразность использования контрастирования в дополнение к эволюционным методам оптимизации структур
253-260
Цыганаш В.Е.
АНАЛИЗАТОР СИГНАЛОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ
НОРМАЛИЗАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ В РОБОТОТЕХНИКЕ
ПРОБЛЕМ
Предложен метод решения задачи нормализации изображений с использованием концепции интеллектуальной системы
261-275
Опубликовано 20.12.2005. Обновлено 02.11.2013
| 
Вверх этой страницы
ссоциация
олодых
чёных