151–157 СООБЩЕНИЯ УДК 62-83: 531.3 Сортировка массива целых чисел с использованием нейронной сети* А. <...> Карла Маркса, 20, Новосибирский государственный технический университет, доктор технических наук, профессор. <...> Карла Маркса, 20, Новосибирский государственный технический университет, кандидат технических наук, доцент. <...> Карла Маркса, 20, Новосибирский государственный технический университет, кандидат технических наук, доцент. <...> Е-mail: dmitry.romannikov@gmail.com На сегодняшний момент существует достаточно большое количество различных алгоритмов и структур данных, на основании которых построены все современные программные системы. <...> Но, с другой стороны, данные алгоритмы плохо подходят для решения задач распознавания образов, классификации и регрессии, для которых существуют специальные методы и/или применяются решения, построенные на основании нейронных сетей. <...> Нейронные сети, по своей сущности, являются универсальными аппроксиматорами, т. е. могут с большой степенью точности повторить, например, заданную кривую. <...> Также из этого следует, что в отличие от классических алгоритмов системы, основанные на нейронных сетях, будут всегда иметь какой-то процент ошибок из-за своей вероятностной природы. <...> В данной работе предлагается алгоритм сортировки массива целых чисел с использованием нейронной сети. <...> Данный алгоритм представляет собой симбиоз нейронной сети и классических алгоритмов. <...> Приводится структурная схема алгоритма, на которой представлено несколько составных частей: нейронная сеть для поиска минимального элемента входного вектора; часть системы, которая переставляет найденный минимальный элемент на место в сортированной части массива. <...> Последняя часть системы реализована в форме классических алгоритмов, но может быть заменена вырожденным вариантом нейронной сети, в которой веса представляют варианты замены элементов массива. <...> В работе была проведена проверка предлагаемого алгоритма. <...> Ключевые слова: нейронная <...>