Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 509875)
Консорциум Контекстум Информационная технология сбора цифрового контента
Уважаемые СТУДЕНТЫ и СОТРУДНИКИ ВУЗов, использующие нашу ЭБС. Рекомендуем использовать новую версию сайта.
  Расширенный поиск
Результаты поиска

Нашлось результатов: 86165 (1,39 сек)

Свободный доступ
Ограниченный доступ
Уточняется продление лицензии
1

Интеллектуальные системы учебник

Автор: Ясницкий Л. Н.
М.: Лаборатория знаний

В учебнике приведена история становления научной области «искусственный интеллект». Освещены основные направления ее развития и сферы применения, выполнено сопоставление трех основных стратегических подходов к созданию интеллектуальных систем: технологии экспертных систем, технологии нейронных сетей и технологии эволюционного моделирования. Изложены теоретические основы и даны примеры разработки интеллектуальных систем, а также примеры их применения для интеллектуального анализа данных в промышленности, экономике, бизнесе, психологии, социологии и других областях. Книга является исчерпывающим руководством по освоению технологий создания интеллектуальных нейросетевых систем и их применению для решения широкого круга проблем, встречающихся во многих областях деятельности современного человека.

Они предложили математическую модель нейрона мозга человека, назвав ее математическим или модельным нейроном <...> Авторы математического нейрона У. Мак-Каллок и В. <...> Математический нейрон Мак-Каллока — Питтса — это математическая модель биологического нейрона мозга, <...> Питтс предложили математическую модель нейрона мозга человека, назвав ее математическим нейроном. <...> нейронов, например математических нейронов Мак-Каллока — Питтса.

Предпросмотр: Интеллектуальные системы учебник — Эл. изд..pdf (0,2 Мб)
2

Современные проблемы науки учеб. пособие

Автор: Ясницкий Л. Н.
М.: Лаборатория знаний

Рассмотрены вопросы становления и эволюции науки, психологии познания, а также способы передачи знаний и образование как фундаментальная категория науки. Обсуждаются взаимоотношения науки и философии, науки и религии, науки и искусства, науки и квазинауки. Особое внимание уделено проблемам взаимоотношения науки и производства, негативным последствиям научно-технического прогресса. Изложены и проанализированы современные методы получения научных знаний (технологии математического моделирования и искусственного интеллекта, включая обучение их практическому применению в различных областях человеческой деятельности).

Математический нейрон 201 Каждый нейрон может существовать в двух состояниях — возбужденном и невозбужденном <...> Математический нейрон Мак-Каллока и Питтса Таким образом, математический нейрон, как и его биологический <...> Схематическое представление математических нейронов, связанных между собой в нейронную сеть, приведено <...> Математический нейрон Мак-Каллока и Питтса Таким образом, математический нейрон, как и его биологический <...> Схематическое представление математических нейронов, связанных между собой в нейронную сеть, приведено

Предпросмотр: Современные проблемы науки.pdf (0,2 Мб)
3

Нейросетевые технологии в диагностике заболеваний (обзор) [Электронный ресурс] / Выучейская, Крайнова, Грибанов // Журнал медико-биологических исследований .— 2018 .— № 3 .— С. 284-294 .— DOI: 10.17238/issn2542-1298.2018.6.3.284 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/670958

Автор: Выучейская
Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова

Представлен анализ применения нейросетевых технологий для диагностики различных заболеваний в области кардиологии, онкологии, пульмонологии, гастроэнтерологии, неврологии, психологии и др. Цель – установить области, в которых наиболее эффективно используются нейросетевые технологии. При этом рассмотрены структуры, алгоритмы обучения и точность функционирования искусственных нейронных сетей. Анализ литературы показал, что наиболее оптимальной моделью искусственных нейронных сетей для решения задач медицинской диагностики и прогнозирования является многослойный персептрон, представляющий собой сеть прямого распространения, в которой нейроны одного слоя последовательно соединены с нейронами прилегающих слоев без рекуррентных связей. Выявлено также, что наиболее оптимальными алгоритмами обучения многослойного персептрона являются алгоритм обратного распространения ошибки и генетический алгоритм. Высокая точность функционирования нейросетевых диагностических моделей, описанных в литературе, свидетельствует о перспективности применения искусственных нейронных сетей в различных областях медицины для диагностики и прогнозирования заболеваний. Внедрение в клиническую практику нейросетевых диагностических моделей может оказать эффективную помощь в принятии врачебных решений, способствовать повышению качества и точности диагностики заболеваний, сократить время на обследование пациента. Стоит также отметить, что искусственные нейронные сети могут использоваться как математические модели рассматриваемой предметной области. Изменяя входные параметры нейросетевой модели, наблюдая за поведением выходных сигналов, можно изучать рассматриваемую предметную область, выявлять и исследовать медицинские закономерности, которые извлекла искусственная нейронная сеть при обучении. Полученные сведения позволят расширить теоретические знания в различных областях медицины

Стоит также отметить, что искусственные нейронные сети могут использоваться как математические модели <...> В основе подобного рода систем лежат различные математические методы и алгоритмы. <...> ИНС состоят из элементов, называемых математическими нейронами. <...> Математический нейрон получает информацию, присваивает ей весовые коэффициенты, производит над ней вычисления <...> Соединенные и взаимодействующие между собой математические нейроны образуют нейронную сеть, способную

4

№4 [Вестник Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана. Серия "Приборостроение", 2013]

М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана

Освещаются вопросы по направлениям: информатика и вычислительная техника; системы управления; радиоэлектроника, оптика и лазерная техника; гироскопические навигационные приборы; технология приборостроения, биомедицинская техника и технология.

Под НП понимается математический нейрон с гибридной формой представления информации и возможностью ее <...> , квадратичные нейроны, нейроны с линейной, степенной, сигмоидной функциями активации и др. <...> Нейросеть содержит два слоя математических нейронов (МН(1)j и МН (2) 1 ) и описывается выражением y = <...> активации j-го нейрона МН(1)j первого слоя; F (2) МН1 — активационная функция нейрона МН(2)1 выходного <...> Задается вид математического нейрона с указанием применяемой функции активации. 3.

Предпросмотр: Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия Приборостроение №4 2013.pdf (0,2 Мб)
5

№1 [Исследовательская работа школьников, 2018]

Журнал адресован всем, кто задумывается о роли науки и образования в современном мире, занимается развитием исследовательской деятельности учащихся в различных предметных областях и интересуется новыми формами организации образовательной деятельности.

нейрон Искусственный нейрон представляет собой математическую модель биологического нейрона. <...> Важно понимать, что описанная ниже математическая модель не использует это свойство нейронов, в ней нейрон <...> Математическая модель нейрона. <...> Математический нейрон (рис. 2) характеризуется своим состоянием, которое определяется скалярным произведением <...> Математическая модель нейрона Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис» ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ

Предпросмотр: Исследовательская работа школьников №1 2018.pdf (0,2 Мб)
6

№ 3 [Журнал медико-биологических исследований, 2018]

Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова

«Журнал медико-биологических исследований» (до января 2017 г. выходил под заглавием «Вестник САФУ. Серия «Медико-биологические науки»). Выходит 4 раза в год, публикуются основные научные результаты по следующим отраслям наук: 03.03.00 – физиология (физиология, иммунология, клеточная биология, цитология, гистология, нейробиология); 14.00.00 – медицинские науки (профилактическая медицина, медико-биологические науки).

Стоит также отметить, что искусственные нейронные сети могут использоваться как математические модели <...> ИНС состоят из элементов, называемых математическими нейронами. <...> Математический нейрон получает информацию, присваивает ей весовые коэффициенты, производит над ней вычисления <...> Соединенные и взаимодействующие между собой математические нейроны образуют нейронную сеть, способную <...> (30 нейронов), скрытого (65 нейронов) и выходного (6 нейронов) слоев.

Предпросмотр: Журнал медико-биологических исследований № 3 2018.pdf (1,5 Мб)
7

ФАКТОРЫ ОБРАЗОВАНИЯ ЛЕДОВЫХ ЗАТОРОВ НА РЕКАХ БАССЕЙНА СЕВЕРНОЙ ДВИНЫ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ [Электронный ресурс] / Агафонова, Василенко, Фролова // Вестник Московского университета. Серия 5. География .— 2016 .— №2 .— С. 84-92 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/458697

Автор: Агафонова

На примере наиболее проблемных участков рек бассейна р. Северная Двина рассмотрены современные особенности заторообразования, характеризующиеся сложным сочетанием меняющихся климатических условий и антропогенного воздействия Исследование на реках бассейна Северной Двины разных фаз ледового режима и его опасных проявлений выполнено на основе данных наблюдений на 15 гидрологических постах с начала наблюдений до 2015 г. включительно.

Великий Устюг с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС). <...> Математически нейрон представляет собой взвешенный сумматор, который обрабатывает совокупность поступивших <...> Каждая нейронная сеть имеет в составе входные нейроны, в которые помещается исходная информация; нейроны <...> Совокупность нейронов и путей связи между ними представляет собой архитектуру нейронной сети [Васильев <...> Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1988.131 c.

8

МЕТОД ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ ПРИ ИХ ОБРАБОТКЕ В ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ПОВЕДЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ [Электронный ресурс] / И.С. Козин // Информационно-управляющие системы .— 2018 .— №3 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/657752

Автор: Козин И. С.

Постановка проблемы: с развитием информационных технологий появляются новые классы средств защиты персональных данных при их обработке в информационных системах. Одним из классов средств защиты информации являются системы анализа поведения пользователей. При разработке средств анализа поведения все большее распространение получают методы машинного обучения, в том числе с применением математического аппарата теории искусственных нейронных сетей. Однако подходы к разработке средств защиты информации, основанные на машинном обучении, на сегодня изучены недостаточно. Цель: разработка метода создания искусственной нейронной сети, обеспечивающей проведение анализа санкционированного поведения пользователей информационной системы и выявление аномалий в поведении, сигнализирующих о совершении противоправных действий. Результаты: обзор подходов к обеспечению безопасности информации с применением искусственных нейронных сетей показал активное их развитие по разным направлениям, в том числе в направлении выявления аномалий. Разработан метод создания искусственной нейронной сети, включающий предложения по определению типа нейронной сети, области числовых значений входных и выходного сигналов, количества слоев и нейронов в слоях, метода обучения, а также типа акти- вационных функций. В качестве входных значений предложено использовать характеристики поведения пользователя: набор данных, с которыми работает пользователь; место доступа к информационной системе; набор действий, которые совершает пользователь; время, в которое осуществляются доступ или определенные действия; общая продолжительность проводимых в течение определенного времени работ. На примере времени выполнения доступа пользователя предложен подход к присвоению характеристике пользователя числовых значений, основанный на применении математического аппарата теории нечетких множеств. Практическая значимость: обученная нейронная сеть обеспечивает более оперативное выявление аномалий в поведении пользователя, чем анализ специалиста по обеспечению безопасности информации без использования специальных средств автоматизации.

обучение является одним из направлений развития искусственного интеллекта и за счет применения различных математических <...> аппаратов (таких как математическая статистика, теория вероятностей, численные методы оптимизации и <...> Математически нейрон может быть представлен формулой ( ) . <...> В качестве математического аппарата выявления аномалий в поведении пользователя предлагается использовать <...> Для присвоения числовых значений входным сигналам ИНС предлагается использовать математический аппарат

9

РАСЧЕТЫ РЕЧНОГО СТОКА НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ SWAP ДЛЯ ВОДОСБОРОВ С НЕДОСТАТОЧНЫМ ИНФОРМАЦИОННЫМ ОБЕСПЕЧЕНИЕМ. 1. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ [Электронный ресурс] / Айзель, Насонова // Водные ресурсы .— 2017 .— №2 .— С. 5-16 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/589963

Автор: Айзель

Для водосборов, недостаточно обеспеченных информацией, для расчетов речного стока исследована возможность применения искусственных нейронных сетей (ИНС) для оценки наиболее важных модельных параметров, необходимых для расчета речного стока на основе модели SWAP. В качестве исследуемых географических объектов выбраны 323 экспериментальных водосбора из проекта MOPEX. Проанализировано качество оценки модельных параметров при использовании ИНС с различной архитектурой

При этом основа метода – математический аппарат искусственных нейронных сетей, а в качестве гидрологической <...> В [7] представлена первая попытка разработки подобных моделей на основе нейрофизиологии и математической <...> Математически нейрон представляет собой взвешенный сумматор, единственный выход которого определяется <...> отмечено выше, моделирование гидрографов речного стока осуществлялось посредством использования физико-математической <...> выше, относится к группе нелинейных регрессионных методов, т.е. представляет собой некий новый способ математической

10

Интеллектуальные информационные системы и технологии

Бурятский государственный университет

В пособии рассматриваются вопросы искусственного ин­теллекта и их применение для решения задач из различных предметных областей. Описаны методы приобретения, пред­ставления и обработки знаний в интеллектуальных системах, а также технологии проектирования и реализации интеллекту­альных систем. Учебно-методическое пособие предназначено для студен­тов высших учебных заведений, обучающихся по направле­нию подготовки 09.03.02 Информационные системы и техно­логии.

Формирование математических понятий, преобразование математических выражений_________________________ <...> Ее авторы выдвинули гипотезу математического нейрона — абстрактного устройства, моделирующего нейрон <...> Искусственные нейронные сети Искусственная нейронная сеть — это математическая модель, а также устройство <...> Ее авторы выдвинули гипотезу математического нейрона — абстрактного устройства, моделирующего нейрон <...> Искусственные нейронные сети Искусственная нейронная сеть — это математическая модель, а также устройство

Предпросмотр: Интеллектуальные информационные системы и технологии.pdf (0,3 Мб)
11

№9 [Естественные и технические науки, 2017]

Журнал Естественные и технические науки включён в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук (в редакции июля 2007 г.) в соответствии с решением Высшей аттестационной комиссии (Перечень ВАК). Публикации результатов научных исследований соискателей ученой степени кандидата наук могут размещаться в журнале в соответствии с тематикой журнала, т.е. по естественным и техническим наукам. Публикации результатов научных исследований соискателей ученой степени доктора наук могут размещаться в журнале по наукам о Земле; по биологическим наукам; по электронике, измерительной технике, радиотехнике и связи.

Хусаинов доктор физико-математических наук, профессор кафедры математического обеспечения и применения <...> Применение аппарата нечеткой логики искусственных нейронных сетей позволяет решать задачи распознавания <...> Комплекс вычислительных операций нейронных сетей позволяет проводить операцию распознавания источников <...> Аналитическая конструкция и исходные структуры искусственной нейронной сети, техническая реализация модели <...> математического нейрона.

Предпросмотр: Естественные и технические науки №9 2017.pdf (1,8 Мб)
12

№6 [Спецтехника и связь, 2013]

Журнал представляет обзоры, аналитические материалы, новые технические и технологические решения, методологические подходы и методы, результаты экспериментальных исследований и практические рекомендации в таких областях, как охранные системы, поисковая техника, специальные технические средства и технологии антитеррористической направленности, статьи по криминалистике, информационной безопасности, защите систем и каналов связи, нормативно-правовым вопросам и другую информацию в области специальной техники гражданского и двойного назначения. Целевая аудитория – разработчики, проектанты и пользователи технических средств обеспечения безопасности, работники правоохранительных органов и охранных структур, научные работники, аспиранты, докторанты и студенты. С 2016 г. журнал не выходит.

методов и, в частности, метода нейронных сетей (МНС). <...> Математическое описание нейрона можно представить в виде: (1) Реализация нейронных сетей, построенных <...> ИСКУССТВЕННЫЙ НЕЙРОН НА СИНХРОННОЙ ЛОГИЧЕСКОЙ СВЕРТКЕ Техническая реализация модели нейрона является <...> Ключевые слова: искусственный нейрон, оператор логической свертки. <...> Таким образом, полученный элемент является техническим аналогом математической модели нейрона, выполненным

13

№3 [Информационно-управляющие системы, 2018]

Журнал предназначен для руководителей и ведущих специалистов научно-исследовательских и опытно-конструкторских организаций и предприятий отраслей промышленности, выпускающих продукцию и предоставляющих услуги в области телекоммуникаций, защиты и обработки информации, систем управления, встраиваемых информационно-управляющих систем различного назначений. Также журнал может быть полезен научным сотрудникам, докторантам, аспирантам и студентам информационных и вычислительных специальностей вузов. Тематические разделы: обработка информации и управление, моделирование систем и процессов, программные и аппаратные средства, защита информации, кодирование и передача информации, информационные каналы и среды, информационно-измерительные системы, системный анализ, стохастическая динамика и хаос, управление в социально-экономических системах, управление в медицине и биологии, информационные технологии и образование, краткие научные сообщения, рецензии (на книги, журналы, статьи, диссертации), хроника и информация (о семинарах, конференциях, выставках, юбилеях, а также очерки по истории науки и техники).

Описание математической модели Для выбора параметра метода разработаны две математические модели: одна <...> Математически нейрон может быть представлен формулой ( ) . <...> Обобщенная схема нейрона Fig. 1. <...> сеть (PNN), обобщенно-регрессионная нейронная сеть (GRNN) и линейные нейронные сети. <...> , второй слой — семь нейронов, последний слой (выходной) — один нейрон. 4.

Предпросмотр: Информационно-управляющие системы №3 2018.pdf (0,2 Мб)
14

№2 [Водные ресурсы, 2017]

Публикуются материалы по оценке водных ресурсов, комплексного использования водных ресурсов, качества воды и охране окружающей среды. В журнале охватываются многие области исследования, в том числе предотвращение изменений состояния континентальных водных ресурсов и их режима; гидрофизические и гидродинамические процессы; экологические аспекты качества воды и охрана водных ресурсов; экономические, социальные, правовые аспекты разработки водных ресурсов; водные ресурсы вне территории России; экспериментальные методы исследования.

заметки* Математический сборник Математическое моделирование Микология и фитопатология Микробиология <...> При этом основа метода – математический аппарат искусственных нейронных сетей, а в качестве гидрологической <...> Математически нейрон представляет собой взвешенный сумматор, единственный выход которого определяется <...> и нейронной сети в целом. <...> Пример структуры нейронной сети. 1 – нейроны входного слоя, 2 – нейроны скрытого (промежуточного слоя

Предпросмотр: Водные ресурсы №2 2017.pdf (0,0 Мб)
15

№2 [Вестник Московского университета. Серия 5. География, 2016]

Журнал освещает вклад ученых географического факультета МГУ в развитие теории, методологии и методов географической науки; публикует результаты научных исследований; отражает достижения и проблемы в подготовке специалистов высшей школы; публикует материалы о научной жизни факультета, международных конференциях и симпозиумах с участием ученых факультета, а также рецензии на научные монографии, учебники и учебные пособия

Великий Устюг с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС). <...> Математически нейрон представляет собой взвешенный сумматор, который обрабатывает совокупность поступивших <...> Каждая нейронная сеть имеет в составе входные нейроны, в которые помещается исходная информация; нейроны <...> Совокупность нейронов и путей связи между ними представляет собой архитектуру нейронной сети [Васильев <...> Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1988.131 c.

Предпросмотр: Вестник Московского университета. Серия 5. География №2 2016.pdf (0,4 Мб)
16

№2 [Вестник Пермского университета. Серия Экономика = Perm University Herald. ECONOMY, 2016]

Тематика статей серии «Экономика» отражает результаты исследований в различных областях экономического знания. В данном сборнике отражено современное состояние теории и практики экономических проблем на макро- и микроуровне. Журнал выходит 4 раза в год, прием статей ведется круглогодично, на русском или английском языках (данные об авторах, аннотация и ключевые слова). Плата за публикацию не взимается, гонорары не выплачиваются.

аппарата – нейронных сетей. <...> Проектирование, оптимизация, обучение, тестирование нейронной сети и эксперименты над нейросетевой математической <...> Нейронная сеть – персептрон с шестнадцатью входными нейронами, одним выходным нейроном и пятью нейронами <...> скрытого слоя В качестве активационных функций нейронов скрытого слоя и выходного нейрона использовались <...> Математические методы оценки стоимости недвижимого имущества.

Предпросмотр: Вестник Пермского университета. Серия Экономика = Perm University Herald. ECONOMY №2 2016.pdf (0,7 Мб)
17

ОПЫТ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КАФЕДРЫ [Электронный ресурс] / Ендовицкий // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Проблемы высшего образования .— 2008 .— №1 .— С. 19-25 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/518615

Автор: Ендовицкий

В статье рассмотрен опыт стратегического планирования и позиционирования на рынке кафедры экономического анализа и аудита Воронежского госуниверситета. Активная политика кафедры позволяет гибко реагировать на изменение конъюнктуры рынка образовательных услуг, оперативно вносить коррективы в учебный план (в вариативную часть) и открывать новые образовательные программы исходя из потребностей бизнес-сообщества, участвовать в конкурентной борьбе за будущих студентов, осуществлять востребованные инновационные разработки и научные исследования

. № 1 24 В 1985 г. из состава кафедры учета и анализа выделяется кафедра экономико-математических методов <...> курс (4 года) Подготовка по трем учебным циклам: "Гуманитарный, социальный и экономический цикл", "Математический

18

Ряды и интегралы в комплексной плоскости. Ч. 2: Методические указания Методические указания

ЯрГУ

Вторая часть методических указаний посвящена изучению применения теории вычетов к вычислению интегралов. Ее цель научить студентов вычислению интегралов в комплексной плоскости. В качестве приложения теории вычетов рассматривается вычисление интегралов от функции действительного переменного. Методические указания предназначены для студентов, обучающихся по специальностям 010200 Прикладная математика и информатика (дисциплина "Математический анализ", блок ЕН) и 010100 Математика (дисциплина "Теория функций комплексного переменного", блок ОПД), очной формы обучения.

для студентов, обучающихся по специальностям 010200 Прикладная математика и информатика (дисциплина "Математический <...> Рецензент – кафедра математического анализа Ярославского государственного университета им. П.Г.

Предпросмотр: Ряды и интегралы в комплексной плоскости. Ч. 2 Методические указания.pdf (0,4 Мб)
19

Индивидуальный подход как средство коррекции учебно-познавательной деятельности студентов (на примере курса высшей математики)

Автор: Абрамова
М.: ПРОМЕДИА

применяемых методик, их соответствием цели и задачам иссле­ дования, качественной интерпретацией результатов математической <...> характеризуется конкретным видом УПД и определенной информативностью 4-х психолого-педагогических факторов: математического <...> факторами, спосо­ бствующими успешности УПД студентов на практических занятиях по ма­ тематике, являются: "Математический

Предпросмотр: Индивидуальный подход как средство коррекции учебно-познавательной деятельности студентов (на примере курса высшей математики).pdf (0,3 Мб)
20

Общие требования и правила оформления курсовой работы по математическому анализу метод. указания

Автор: Крючкова И. В.
ГОУ ОГУ

Методические указания содержат общие требования и правила оформления курсовой работы по математическому анализу. Предназначены для студентов специальности 010101.65 "Математика".

анализа И.В.Крючкова ОБЩИЕ ТРЕБОВАНИЯ И ПРАВИЛА ОФОРМЛЕНИЯ КУРСОВОЙ РАБОТЫ ПО МАТЕМАТИЧЕСКОМУ АНАЛИЗУ <...> анализу составляется и утверждается на кафедре математического анализа. <...> факультет Кафедра математического анализа КУРСОВАЯ РАБОТА (16 пт) по дисциплине "Математический анализ <...> Лекции по математическому анализу / В.Н. Архипов, В.А. Садовничий, В.Н. <...> Математический анализ (специальные разделы).

Предпросмотр: Общие требования и правила оформления курсовой работы по математическому анализу.pdf (0,2 Мб)
21

Дидактическая система математического образования студентов педагогических вузов

Автор: Смирнов
М.: ПРОМЕДИА

В то же время математические понятия, теоремы, алгоритмы, доказательства и т.п., будучи математическими <...> О б ъ е к т и с с л е д о в а н и я математическое образование студентов математических факультетов педагогических <...> образования учителя математики, поскольку: математическая подготовка студентов физико-математических <...> существо наглядности математического объекта: диагностируемое целеполагание целостности математического <...> Учебная про1рамма по математическому анализу // Сборник альтерна­ тивных учебных программ математических

Предпросмотр: Дидактическая система математического образования студентов педагогических вузов.pdf (0,0 Мб)
22

№7 [Математика (ИД 1 Сентября), 2015]

Обычно во всех математических конкурсах решают задачи. <...> математической культуры учащихся, но и вредно. <...> К идее математического моделирования человечество шло тысячелетиями, через создание математического аппарата <...> Это удобно делать в форме математического диктанта. <...> Восхищаясь ими, мы вряд ли задумываемся о математических кривых.

Предпросмотр: Математика (ИД 1 Сентября) №7 2015.pdf (0,1 Мб)
23

Теория менеджмента: история управленческой мысли, теория организации, организационное поведение учеб.

Изд-во НГТУ

Учебник предназначается для подготовки бакалавров в соответствии с требованиями Федеральных государственных стандартов высшего профессионального образования третьего поколения и включает в себя три части учебной дисциплины «Теория менеджмента» (история управленческой мысли, теория организации, организационное поведение). Показан генезис различных моделей менеджмента и организационного поведения в исторической ретроспективе. Показаны механизмы и движущие силы организационных процессов и организационного проектирования как последовательности модельных переходов; приведены примеры применения основ управления на практике. Углубленно и более пристально рассматриваются аспекты теории организации, показана роль субъекта в процессах организации.

сложных модельно-программных средств управления следует особо выделить экспертные системы и искусственные нейронные <...> Искусственные нейронные сети (ИНС) – это комплекс математических моделей, призванных, с точки зрения <...> Математически нейронная сеть представляет собой комплекс простых однотипных элементов – нейронов. <...> Нейроны, связанные между собой определенной топологией с помощью синапсов, группируются в слои, среди <...> Что общего и отличного в таких методах, как экспертные системы и искусственные нейронные сети? 12.

Предпросмотр: Теория менеджмента история управленческой мысли , теория организации, организационное поведение.pdf (1,7 Мб)
24

Самостоятельная работа студентов библиогр. указ.

ОГУ

В указателе представлены библиографические описания научно- педагогических и учебных изданий, посвященных вопросам проектирования и реализации самостоятельной работы студентов - докторские и кандидатские диссертации, монографии, учебные пособия, научно-методические пособия, учебно-практические пособия, методические указания, сборники научных трудов, статьи из периодических изданий и сборников, материалы конференций. Справочный аппарат издания включает именной указатель.

Указатель открывает вступительная статья проректора по учебно-методической работе ОГУ, кандидата физико-математических <...> позволяют всем им одновременно выйти на тот или иной уровень развития компетентности (информационной, математической <...> Методика организации самостоятельной деятельности студентов 1 курса педвуза на занятиях по математическому <...> Раскрывается организация самостоятельной работы студента по дисциплине "Математический анализ" для направления <...> определению влияния самостоятельной работы на качество образования, полученные с помощью построенных математических

Предпросмотр: Самостоятельная работа студентов.pdf (1,4 Мб)
25

№1 [Бюллетень экспериментальной биологии и медицины, 2011]

В журнале помещаются плановые работы научно-исследовательских учреждений в виде кратких оригинальных сообщений по актуальным вопросам биологии и медицины, содержащие новые существенные научные результаты. Главный редактор академик РАМН В.А.Тутельян Рубрики журнала “Бюллетень экспериментальной биологии и медицины”: - Физиология - Общая патология и патологическая физиология - Биофизика и биохимия - Фармакология и токсикология - Новые лекарственные препараты - Иммунология и микробиология - Аллергология - Генетика - Вирусология - Онкология - Экология - Нанотехнологии - Новые биомедицинские технологии - Экспериментальные методы - клинике - Биогеронтология - Приматология - Спортивная медицина - Экспериментальная биология - Морфология и патоморфология - Методики.

Королев Д.В., Александров И.В., Сонин Д.Л. и др. // Математические методы в технике и технологиях ММТТ <...> Первичные культуры гранулярных нейронов мозжечка крысы получали по методике [4]. <...> Изменения в нейронах и нейрон" ных сетях, сопряженные с возрастом, не происхо" дят одновременно в разных <...> Для определения NO"нейронов применяли метод [9]. <...> количество нейронов; б — относительное количество нейронов; в — доля NO�нейронов от общего коли� чества

Предпросмотр: Бюллетень экспериментальной биологии и медицины №1 2011.pdf (0,2 Мб)
26

№5 [Математика (ИД 1 Сентября), 2015]

Шмакова ПосЛе уроКа / наш ПроеКт итоги конкурса «Математический потенциал». <...> объектами — получится математический практикум! <...> математические игры Игра «13 палочек». Играют двое, ходят по очереди. <...> Можно использовать на части занятия математические игры. <...> Москва турнир архимеда мОскОвская математическая регата 49 7 класс математика май–июнь 2015 математическая

Предпросмотр: Математика (ИД 1 Сентября) №5 2015.pdf (0,1 Мб)
27

Математический анализ в вопросах и задачах учеб. пособие

Автор: Чаплыгин В. Ф.
ЯрГУ

Учебное пособие охватывает все разделы программы по математическому анализу, содержит задачи с решениями, иллюстрирующими теоретический материал, и задачи для самостоятельного решения. Даны контрольные вопросы, позволяющие студенту понять глубину и правильность усвоения теории. Рис. 32. Библиогр.: 2 назв.

Математический анализ в вопросах и задачах : учеб. пособие / В.Ф. <...> Пользуясь методом математической индукции, докажем, что xn<2. <...> Докажем, пользуясь методом математической индукции, что S2 n > 1+ n2 1 . <...> Сборник задач и упражнений по математическому анализу / Б.П. <...> Метод математической индукции ......................... 3 Метод математической индукции .............

Предпросмотр: Математический анализ в вопросах и задачах Учебное пособие.pdf (1,0 Мб)
28

№10 [Математика (ИД 1 Сентября), 2015]

Московская математическая регата. 11 класс А. Блинков и др. <...> Московская математическая регата. 11 класс А. Блинков и др. <...> 1 7 Перевод задачи на математический язык (таблица, схема, краткая запись) 1 8 Составление математической <...> Москва ТУРНИР АРХИМЕДА МОСКОВСКАЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ РЕГАТА 11 класс Математическая регата 11-х классов была <...> Конечно, для математического путешествия это не случайно.

Предпросмотр: Математика (ИД 1 Сентября) №10 2015.pdf (0,1 Мб)
29

№8 [Математика (ИД 1 Сентября), 2015]

Именами математических понятий мы обозначаем математические объекты, которые изучает математика; значениями <...> Математический энциклопедический словарь / гл. ред. Ю.В. <...> математических соревнований турнира Архимеда по традиции открывала математическая регата 9-х классов, <...> математические регаты / сост.: А.Д. <...> Элементы математической статистики.

Предпросмотр: Математика (ИД 1 Сентября) №8 2015.pdf (0,1 Мб)
30

№2 [Вестник Пермского университета. Серия Математика. "Механика. Информатика", 2017]

Издание включает оригинальные научно-исследовательские, обзорные статьи, научные заметки, касающиеся всех сфер, указанных в названии журнала, и прежде всего их актуальных проблем и открытых вопросов. Журнал представляет интерес для ученых, работающих в указанных областях, поскольку дает возможность обменяться опытом, а также для аспирантов и студентов физико-математических специальностей вузов. Учредителем журнала является Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Пермский государственный национальный исследовательский университет» (ранее Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Пермский государственный университет»), ответственным за издание – механико-математический факультет.

математической. <...> Математическая логика. <...> XIX век Джордж Буль Математическая логика возникла в результате применения математических, в особенности <...> Математическая логика. <...> Этот процесс сопровождался проникновением математических методов в разные области знания и затронул математическую

Предпросмотр: Вестник Пермского университета. Серия Математика. Механика. Информатика №2 2017.pdf (0,3 Мб)
31

№9 [Математика (ИД 1 Сентября), 2015]

Все выбрали математические специальности. Откуда приехали ребята? <...> Все выбрали математические специальности. Откуда приехали ре бята? <...> И числовой орнамент — это великая сила, способная пробудить математический вкус, родить математическую <...> Основным средством формирования математических образцов становится математическое моделирование. <...> Первый блок («математический») — математические задачи, которые требовалось решить; второй блок («методический

Предпросмотр: Математика (ИД 1 Сентября) №9 2015.pdf (0,5 Мб)
32

№1 [Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Проблемы высшего образования, 2008]

Журнал входит в Перечень ВАК ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук

Ткачева ТРАДИЦИИ ВОРОНЕЖСКОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ШКОЛЫ В ПОДГОТОВКЕ СПЕЦИАЛИСТОВ НА МАТЕМАТИЧЕСКОМ ФАКУЛЬТЕТЕ <...> Эта школа оказала и сейчас оказывает плодотворное влияние на математические исследования и математическое <...> Кафедра математического анализа обучает студентов математическому анализу. <...> Самая молодая кафедра математического факультета — это кафедра математического моделирования. <...> лаборатории составляют одни из лучших в регионе по своим параметрам компьютерные электроэнцефалограф «Нейрон-Спектр

Предпросмотр: Вестник Воронежского государственного университета. Проблемы высшего образования №1 2008.pdf (0,4 Мб)
33

Моделирование систем Учебно-методическое пособие

Ивановский государственный химико-технологический университет

Цель учебного пособия дать студентам общее представление о современных методах моделирования технических и технико-экономических систем и объектов. В пособии рассматриваются общие вопросы и современная методология моделирования, непрерывные и дискретные детерминированные модели объектов и систем, стохастические модели с дискретным и непрерывным временем. Большое внимание уделено методам имитационного моделирования систем с вероятностными характеристиками. Дается обзор других подходов к моделированию сложных систем, таких как информационно-энтропийный, использование нейронных сетей и сетей Петри. Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по специальностям подготовки 080801 Прикладная информатика и 230201 Информационные системы и технологии. Кроме того, пособие может быть полезным для студентов других специальностей и направлений.

КЛАССИФИКАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ Математическая модель есть совокупность математических объектов <...> Понятие нейронной сети Искусственная нейронная сеть – это математическая модель системы соединённых и <...> Традиционно используемым для описания нейронных сетей математическим языком является аппарат векторной <...> В них сигнал с выходных нейронов или нейронов скрытого слоя частично передается обратно на входы нейронов <...> НЕЙРОННЫЕ СЕТИ 5.2.1. Понятие нейронной сети 5.2.2. Искусственный нейрон 5.2.3.

Предпросмотр: Моделирование систем.pdf (0,3 Мб)
34

МОДЕЛИРОВАНИЕ ВАРИАНТОВ ОПТИМИЗАЦИИ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ КОНТРОЛЕ И УПРАВЛЕНИИ РАЗРАБОТКОЙ НЕФТЕГАЗОВОГО МЕСТОРОЖДЕНИЯ [Электронный ресурс] / Сагдатуллин // Нефтепромысловое дело/Oilfield Engineering .— 2014 .— №8 .— С. 33-36 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/434114

Автор: Сагдатуллин

В настоящее время актуальным вопросом является разработка системы эффективного управления и мониторинга эксплуатации месторождения, для чего стали использоваться гидродинамические модели. В статье рассмотрены основные этапы создания постоянно действующей геологотехнологической модели (ПДГТМ) и проведен анализ данных, необходимых для ее построения. Исследован метод применения искусственных нейронных сетей и процедура их обучения для корректировки геолого-технологической модели. Предложен алгоритм и последовательность обучения нейронной сети для решения задачи оптимизации работы добывающих и нагнетательных скважин с минимизацией среднеквадратичной ошибки в процессе обучения. Выявлено, что рассматриваемый метод позволяет прогнозировать объемы закачиваемой жидкости, оптимизировать режимы работы нагнетательных и добывающих скважин. Также сделан вывод о важности задачи интеллектуализации месторождений на основе оснащения скважин контрольноизмерительным оборудованием и микропроцессорными средствами автоматизации, позволяющими управлять месторождениями в реальном масштабе времени.

Нефтепромысловое дело 8/2014 32 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ УДК 622.276.1/.4.001.57 МОДЕЛИРОВАНИЕ ВАРИАНТОВ <...> На рис. 1 представлена структурная схема процесса математического моделирования месторождения, процесс <...> Каждый нейрон включает в себя дендриты (нервные волокна, по которым импульсы идут от тела нейрона) и <...> Структура взаимодействия пары биологических нейронов и математическая модель описанного процесса представлены <...> Математическая модель и структура взаимодействия пары биологических нейронов Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ

35

Синтез систем автоматического управления биотехнологическими процессами с применением методов аппроксимирующего и нейро-нечеткого управления монография

Автор: Лубенцова Елена Валерьевна
изд-во СКФУ

В монографии содержатся методы теории и алгоритмы систем автоматического управления (САУ) сложными биотехнологическими объектами, которые позволяют найти подходящее управление в условиях неполного, нечеткого и неточного знания состояния объекта управления и характеристик внешних и внутренних воздействий, при которых функционирует этот объект. Приведены примеры синтеза САУ промышленным биотехнологическим процессом для различных режимов функционирования. Адресована научным работникам и инженерам, разрабатывающим современные системы управления биотехнологическими процессами, может оказаться полезной для студентов и аспирантов вузов.

Нейронные сети, как универсальные аппроксиматоры, являются мощным средством математического моделирования <...> Нечеткие нейронные сети или гибридные сети призваны объединить в себе достоинства нейронных сетей и систем <...> Гибридная нейронная сеть – это нейронная сеть с четкими сигналами, весами и активационной функцией, но <...> Если для некоторого значения Si * неравенство не выполняется, то в нейронную сеть добавляется новый нейрон <...> Лекции по математическим моделям в биологии.

Предпросмотр: Синтез систем автоматического управления биотехнологическими процессами с применением методов аппроксимирующего и нейро-нечеткого управления.pdf (0,7 Мб)
36

№1 [Физическое образование в вузах, 1996]

Данный журнал является единственным, охватывающим все актуальные вопросы преподавания физики в вузе, и, как мы надеемся, он станет главным средством общения кафедр физики вузов стран СНГ. Главный редактор журнала − академик Российской академии наук, профессор МИФИ, научный руководитель Высшей школы им. Н.Г. Басова НИЯУ МИФИ О.Н. Крохин. Основные разделы журнала 1. Концептуальные и методические вопросы преподавания общего курса физики в вузе, техникуме, колледже. 2. Вопросы преподавания курса общей физики в технических университетах. 3. Современный лабораторный практикум по физике. 4. Демонстрационный лекционный эксперимент. 5. Информационные технологии в физическом образовании. 6. Вопросы преподавания общего курса физики в педвузах и специальных средних учебных заведениях. 7. Текущая практика маломасштабного физического эксперимента. 8. Связь общего курса физики с другими дисциплинами. 9. Интеграция Высшей школы и Российской Академии наук.

сетей; 2) прорыв в математической теории нейронных сетей, связанный прежде всего с появлением алгоритма <...> Для детального ознакомления студентов с математическими моделями нейронных сетей кроме лекционной и семинарской <...> Список литературы [1] Быковский Ю А, Оныкий Б Н, Щербаков И Б 1994 Двухслойная нейронная сеть: математическая <...> Приборостроение" 1-2 [12] Щербаков И Б 1994 Однородные нейронные сети: математические модели и аппаратные <...> к математической модели.

Предпросмотр: Физическое образование в вузах №1 1996.pdf (0,1 Мб)
37

Сферическая нейросетевая модель познавательного действия [Электронный ресурс] / Беспалов // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. .— 2014 .— №4 .— С. 56-75 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/340947

Автор: Беспалов
М.: ПРОМЕДИА

Новизна данной работы состоит в том, что в ней в математической форме и с помощью общих принципов векторного кодирования информации в мозге описаны основные стадии опознавательного действия, начиная от воздействия объекта на сетчатку глаза и заканчивая стадией выполнения ответа на стимул.

. № 4 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ПСИХОЛОГИЯ Б. И. <...> и является основным функциональноструктурным компонентом математической модели нейронной сети (рис. 1 <...> в этой модели и выражаются на математическом языке. <...> Данное выше краткое и упрощенное описание строения реальной нейронной сети «переводится» далее на математический <...> При этом строится математическая модель того, как нейронная сеть может реагировать на разные значения

38

Математические модели и схемные решения отказоустойчивых непозиционных вычислительных систем монография

Автор: Калмыков И. А.
изд-во СКФУ

В монографии рассмотрены вопросы использования полиномиальной системы классов вычетов (ПСКВ) расширенных полей Галуа для разработки математических моделей отказоустойчивых вычислительных средств цифровой обработки сигналов. Изложены основы применения методов системного анализа при построении высокоскоростных спецпроцессоров с параллельно-конвейерной реализацией, функционирующих в полиномиальной системе классов вычетов. Рассмотрены методы и алгоритмы построения. устойчивых к отказам спецпроцессоров ЦОС, способных сохранять работоспособное состояние во время отказов за счет снижения в допустимых пределах основных показателей качества функционирования, а также вопросы применения нейроинформатики для реализации математических моделей отказоустойчивых систем цифровой обработки сигналов

три слоя нейронов. <...> Во втором слое располагаются два нейрона, а в выходном слое – один нейрон. <...> Выход 2 нейрона первого слоя соединен со входами 10, 14, 18, 22 нейронов второго слоя. <...> Выход 3 нейрона первого слоя соединен со входами 11, 15, 19, 23 нейронов второго слоя. <...> Выход 4 нейрона первого слоя соединен со входами 12, 16, 20, 24 нейронов второго слоя.

Предпросмотр: Математические модели и схемные решения отказоустойчивых непозиционных вычислительных систем.pdf (1,5 Мб)
39

Основы экспериментальных исследований : учебное пособие. Направление подготовки 13.03.02 – Электроэнергетика и электротехника. Профиль подготовки «Электроснабжение». Бакалавриат

Автор: Баландина Н. В.
изд-во СКФУ

Составлено в соответствии с требованиями Федерального государственного стандарта высшего профессионального образования, рабочим учебным планом и программой дисциплины «Электроэнергетика и электротехника» для студентов направления подготовки 13.03.02 – Электроэнергетика и электротехника

с помощью математической символики. <...> Процесс математического моделирования, то есть изучения явления с помощью математической модели, можно <...> Второй этап – исследование математических задач, к которым приводят математические модели. <...> Метод математического моделирования, сводящий исследование явлений внешнего мира к математическим задачам <...> Двухвходовый И-нейрон ИЛИ-нейроном называется нейрон, в котором умножение веса w и входа x моделируются

Предпросмотр: Основы экспериментальных исследований учебное пособие. Направление подготовки 13.03.02 – Электроэнергетика и электротехника. Профиль подготовки «Электроснабжение». Бакалавриат.pdf (0,6 Мб)
40

«Основы теории управления и идентификации в технических системах» Книга 1

Автор: Семенов

Рассматриваются основные методы автоматического управления с использованием математического описания этих систем в простран- стве состояний, моделей на базе матричных операторов и рядов Воль- терра и нейронных сетей, методы анализа и синтеза линейных систем, а также структурированные модели систем управления, передаточные функции, структурные схемы, временные и частотные характеристи- ки. Изложены вопросы наблюдаемости, управляемости и устойчиво- сти одномерных и многомерных систем управления, удовлетворяю- щих различным критериям качества. Приводятся основные методы улучшения качества процессов управления и синтеза автоматических регуляторов. Проанализированы основные методы их идентификации, показаны особенности применения временных, частотных, спектраль- ных, стохастических непараметрических и параметрических методов идентификации. Изложение сопровождается многочисленными при- мерами, поясняющими технологию использования MATLAB для ре- шения задач управления и идентификации.

Обобщенные аналитические модели объектов управления Математическая модель – это математическое описание <...> Математические модели на базе нейронных сетей 5.1. <...> Биологический и искусственный нейроны Искусственные нейронные сети (ИНС) представляют собой математические <...> Искусственный нейрон, представляющий собой математическую модель биологического нейрона, представлен <...> МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ НА БАЗЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ .......................................................

Предпросмотр: «Основы теории управления и идентификации в технических системах» Книга 1.pdf (1,2 Мб)
41

Оценка точности нейросетевой системы счисления пути судна [Электронный ресурс] / Дерябин // Транспорт Российской Федерации .— 2015 .— №4 .— С. 42-45 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/368330

Автор: Дерябин

Предлагается методика оценки точности системы счисления пути судна, созданной на основе нейронной сети. В методике учитываются погрешности, возникающие при идентификации модели движения судна, и ошибки измерений в ходе эксплуатации системы. Приводится пример реализации нейросетевой системы с оценкой точности координат для одного крупнотоннажного судна.

На основе фиксируемых в ходе натурного эксперимента величин (их математических ожиданий) формируется <...> «Базовая» нейронная сеть позволяет определять математические ожидания счислимых координат. <...> обучалась на математических ожиданиях образцов. <...> сеть (рис 1); начинается прогноз математического ожидания координат с использованием «базовой» нейронной <...> сети, обученной на математических ожиданиях «входа-выхода», а также с использованием математических

42

ПРИМЕНЕНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ ПОДСИСТЕМЫ С НЕЙРОСЕТЕВЫМИ АЛГОРИТМАМИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ ГИБКИХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ [Электронный ресурс] / Степанцов // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии .— 2006 .— №2 .— С. 124-128 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/519481

Автор: Степанцов

В статье предлагается подход к построению информационно-управляющей системы оперативного управления функционированием гибкой производственной системы на основе текущей информации с использованием экспертной подсистемы, блок логического вывода которой реализуется с помощью нечеткой нейронной сети

В общем случае математическая модель сложной технической системы представляется функциональной зависимостью <...> В рассмотренных условиях разработка математической модели функционирования сложной производственной системы <...> быстроменяющихся параметров, вырабатывать эффективные и своевременные решения по управлению, необходим математический <...> Базой такого математического аппарата являются алгоритмы глобального распараллеливания вычислительных <...> Кроме того, отсутствие точной математической модели является предпосылкой для применения в экспертной

43

Объектно-ориентированное проектирование нейронной сети для автоматизации определения архитектуры вычислительной системы в задачах обеспечения информационной безопасности [Электронный ресурс] / Сельвесюк [и др.] // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета .— 2016 .— №1 .— С. 133-145 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/610320

Автор: Сельвесюк

Статья посвящена вопросам анализа бинарных данных, содержащихся во внутренней энергонезависимой памяти вычислительных систем. Показано, что при решении задач, предполагающих анализ бинарных данных, в условиях отсутствия технической документации на целевую вычислительную систему возникает необходимость определения архитектуры вычислительной системы. Отмечено, что отсутствие методов и средств автоматизации определения архитектуры вычислительной системы приводит к повышению требований к квалификации аналитика, увеличению временных затрат и снижению достоверности. Таким образом, очевидна актуальность решения задачи разработки средств автоматизации определения архитектуры вычислительной системы по имеющимся бинарным данным. Обоснована необходимость использования математического аппарата нейронных сетей. Исходя из анализа предметной области установлено, что в полном объеме реализовать процессы обучения и применения по назначению при решении поставленной задачи позволят рекуррентные нейронные сети. Обоснована необходимость проектирования программного изделия, реализующего рекуррентную нейронную сеть и предназначенного для автоматизации определения архитектуры вычислительной системы по имеющимся бинарным данным. Предложено использование объектноориентированного подхода при проектировании указанного программного изделия. Сформулированы основные задачи, решаемые изделием: создание рекуррентных нейронных сетей, настройка параметров оптимизации, интерпретация значений выходного слоя и вычисление

Обоснована необходимость использования математического аппарата нейронных сетей. <...> ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И ВЫБОР МАТЕМАТИЧЕСКОГО АППАРАТА Анализ предметной области показывает, что задача автоматизации <...> При решении аналогичных задач для сравнения данных используются метод сигнатурного анализа и математический <...> Применение математического аппарата нейронных сетей позволяет использовать унифицированный процесс определения <...> Математические операции сводятся к подготовке данных и вызовам функций из выбранной реализации BLAS.

44

Системы управления с динамическим выбором структуры, нечеткой логикой и нейросетевыми моделями монография

Автор: Лубенцова Елена Валерьевна
изд-во СКФУ

В книге рассмотрены вопросы структурно-параметрического синтеза систем автоматического управления (САУ) интервальными объектами, математическую основу которых составляет метод гарантирующего управления и максимальная степень устойчивости, а также алгоритмы аппроксимирующего управления для широкого спектра нелинейных характеристик и алгоритмы, полученные на базе нечеткой логики и нейронных сетей. Адресована научным работникам и инженерам при проектировании САУ сложными динамическими объектами и технологическими процессами, а также аспирантам специальностей 05.13.06 – Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами и 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации.

Особенно эффективным представляется применение многослойных нейронных сетей в качестве математических <...> исчерпывающего математического описания. <...> Определяется математическое ожидание: . 2. <...> Математическое моделирование процесса синтеза метанола с помощью искусственных нейронных сетей / В.А. <...> Решение интервальных математических моделей в адаптивных системах с использованием нейронных сетей //

Предпросмотр: Системы управления с динамическим выбором структуры, нечеткой логикой и нейросетевыми моделями .pdf (0,4 Мб)
45

Основы философии науки учеб. пособие для вузов

Автор: Кашин
ОГУ

Учебное пособие написано в соответствии с Программой кандидатских экзаменов «История и философия науки», утвержденным Приказом Министерства образования РФ № 697 от 17.02.2004, и рассчитано прежде всего на аспирантов и соискателей всех научных специальностей, готовящихся к экзаменам кандидатского минимума. В учебном пособии раскрыты основные вопросы философии как науки, описаны основные концепции развития философии, методологический анализ науки и т.д.

Математическая Вселенная Евклида. <...> Декарт приходит к мысли, что найденный им математический метод приложим не только собственно к математическим <...> Математический эксперимент – метод формализации естественнонаучных процессов с помощью математического <...> Математическое моделирование. <...> Математическая модель представляет собой абстрактную систему, состоящую из набора математических объектов

Предпросмотр: Основы философии науки.pdf (0,2 Мб)
46

№4 [Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности, 2015]

Разработка и сервисное обслуживание средств измерения, автоматизации, телемеханизации и связи, АСУТП, ИИС, САПР и метрологическому, математическому, программному обеспечению

нейронной сетью [3]. <...> последнего нейронного слоя. <...> В ячейке нейрона суммируются все входы, что определяет текущее состояние нейрона [5]. <...> В статье описана математическая модель на основе однонаправленной нейронной сети, с помощью которой предлагается <...> Ключевые слова: осушка газа; детерминированная математическая модель; однонаправленная нейронная сеть

Предпросмотр: Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности №4 2015.pdf (0,7 Мб)
47

Актуальность применения нейронных сетей для прогнозирования газопотребления [Электронный ресурс] / Петрова // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности .— 2015 .— №4 .— С. 41-44 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/349906

Автор: Петрова

Одной из актуальных задач автоматизированных систем (АС) оценки состояния потоков и контроля качества средств измерений (СИ) является применение современных алгоритмов нейронных сетей. Рассмотрен алгоритм с использованием нейронной сети Кохонена. Данный алгоритм может быть рекомендован для включения в состав библиотеки алгоритмов системы поддержки принятия решения в АС, в которых используется модель инженерной сети.

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной <...> ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис» МАТЕМАТИЧЕСКОЕ <...> 0,26 0,86 0,25 0,22 0,90 Х2 0,55 0,17 0,70 0,56 0,16 0,78 0,43 Для решения задачи используем пакет математических <...> ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис» МАТЕМАТИЧЕСКОЕ <...> ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис»Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис» МАТЕМАТИЧЕСКОЕ

48

Исследование искусственных нейронных сетей, используемых для моделирования свойств создаваемых композиционных наноматериалов [Электронный ресурс] / Мешалкин, Дли, Стоянова // Известия высших учебных заведений. Химия и химическая технология .— 2011 .— №5 .— С. 124-127 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/267587

Автор: Мешалкин
М.: ПРОМЕДИА

Рассмотрены способы улучшения качества аппроксимации, обеспечиваемой искусственными нейронными сетями, в частности учет в нейросетевых моделях экспертной информации и использование различных алгоритмов формирования обучающих выборок. Полученные результаты могут использоваться для решения задач математического моделирования физико-химических экспериментов, проводимых с целью исследования эксплуатационных характеристик композиционных материалов.

Полученные результаты могут использоваться для решения задач математического моделирования физико-химических <...> С математической точки зрения описанная выше задача может рассматриваться как задача аппроксимации в <...> В настоящее время существует множество методов математического моделирования, позволяющих решать задачи <...> Имея в распоряжении математическую модель, аппроксимирующую зависимость изменения массы (исследуемая <...> Математические пакеты расширений MATLAB. Специальный справочник.

49

ПРИБЛИЖЕННОЕ РЕШЕНИЕ ЭЛЛИПТИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ НА НЕЙРОННЫХ СЕТЯХ ХОПФИЛДА [Электронный ресурс] / Бойков, Баулина // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Физико-математические науки .— 2014 .— №1 .— С. 39-53 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/552617

Автор: Бойков

Актуальность и цели. Решение задач математической физики на искусственных нейронный сетях является активно развивающимся направлением, объединяющим методы вычислительной математики и информатики. Применение нейронных сетей особенно эффективно при решении обратных и некорректных задач и уравнений с неточно заданными параметрами. В настоящее время основным методом решения задач математической физики на искусственных нейронных сетях является минимизация функционала погрешности. Целью данной работы является построение устойчивого и быстродействующего метода решения уравнений математической физики на искусственных нейронный сетях, основанного на теории устойчивости решений дифференциальных уравнений Материалы и методы. В работе предлагается приближенный метод решения эллиптических уравнений на нейронных сетях Хопфилда. Метод заключается в аппроксимации исходной краевой задачи разностной схемой и построении системы обыкновенных дифференциальных уравнений, решение которой сходится к точному решению разностной схемы. Результаты. Предложен метод решения краевых задач для линейных и нелинейных эллиптических уравнений, основанный на методах теории устойчивости. Эффективность метода проиллюстрирована модельными примерами. Выводы. Результаты работы могут быть использованы при решении широкого класса краевых задач для линейных и нелинейных эллиптических уравнений, определенных в кусочно-гладких областях.

Решение задач математической физики на искусственных нейронный сетях является активно развивающимся направлением <...> В настоящее время основным методом решения задач математической физики на искусственных нейронных сетях <...> Применение нейронных сетей Хопфилда [1, 2] для решения задач математической физики основано на возможности <...> Архитектура нейронной сети В известных авторам работах численные методы решения задач математической <...> Приближенное решение задач математической физики на нейронных сетях Хопфилда / И. В. Бойков, В. А.

50

Конспект лекций по учебной дисциплине «Проектирование баз данных и баз знаний» по специальности: 080801 Прикладная информатика (в экономике)

Автор: Жданова Е. И.
Изд-во ПГУТИ

Дисциплина имеет целью ознакомить учащихся с некоторыми методами организации знаний, возможными компонентами интеллектуальных систем, такими как: искусственные нейронные сети, нечеткие системы, генетические алгоритмы. Предусмотрено обучение студентов принципам построения интеллектуальных информационных систем и их «настройке», анализу существующих элементов интеллектуальности и выбору оптимального. Затрагивается вопрос применения инструментальных средств поддержки проектирования и построения нейросетей, нечетких экспертных систем и систем, функционирующих на основе генетических алгоритмов.

Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис» 16 2) Представление с помощью математических <...> Представление с помощью математических формул используется в основном, если множество базовых значений <...> M: математическое правило, определяющее вид функции принадлежности для каждого значения из множества <...> Охарактеризуйте математическую модель искусственного нейрона. 4. Что такое функция активации? 5. <...> Математическая модель ИНС в сети ОРО отличается от других использованием сигмоидальной активационной

Предпросмотр: Проектирование баз данных и баз знаний Конспект лекций .pdf (0,4 Мб)
Страницы: 1 2 3 ... 1724