Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 519728)
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: 550 (0,67 сек)

Свободный доступ
Ограниченный доступ
Уточняется продление лицензии
1

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛИ ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННЫХ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ В КОД [Электронный ресурс] / Локтюхин, Челебаев // Датчики и системы. Sensors & Systems .— 2008 .— №2 (105) .— С. 17-22 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/601239

Автор: Локтюхин

Рассмотрена структурно-алгоритмическая организация многокаскадных нейросетевых преобразователей частотно-временных параметров сигналов в цифровой код на основе последовательного вычисления активационных функций, что сокращает аппаратные затраты в сравнении со схемами, полученными путем обучения многослойных персептронных сетей

Путеì обу÷ения типовых персептронных сетей поëу÷ен ряä структур нейросетевых преобразоватеëей форìы преäставëения <...> ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЬ x ® НА ОСНОВЕ КАСКАДНОГО ВКЛЮЧЕНИЯ ОДНОНЕЙРОННЫХ ПЕРСЕПТРОНОВ Известная оäносëойная персептронная <...> Структура ПФИ x ® с каскадным включением однонейронных персептроновy n * S1 i( ) w11 i( ) S1 i 1–( ) <...> Такиì образоì, преäëоженная структура (сì. рис. 2) в сравнении с типи÷ной 3-сëойной персептронной схеìой <...> Об оäноì варианте построения трехсëойной персептронной структуры ëинейноãо АЦП // Инфорìатика и прикëаäная

2

Нейросетевые и гибридные системы

Автор: Каширина Ирина Леонидовна
Издательский дом ВГУ

Учебно-методическое пособие подготовлено на кафедре математических методов исследования операций факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета.

Papert) «Персептроны», в которой доказывается принципиальная ограниченность возможностей персептронов <...> Однонейронный перcептрон с n входами Подробная схема такого персептрона изображена на рис. 7. <...> Укажите возможные значения весов и порога однонейронного персептрона с двумя входами, реализующего логическую <...> Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис» 19 Напишите программу, обучающую однонейронный <...> решение упражнения 2 из § 3, то есть программу, обучающую однонейронный персептрон распознаванию изображений

Предпросмотр: Нейросетевые и гибридные системы .pdf (0,9 Мб)
3

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).

Графическим способом подберите веса и пороги однонейронного персептрона, реализующего функции «И» и « <...> Составьте программу обучения однонейронного персептрона с помощью правил Хебба и дельта-правила. 5. <...> С помощью составленной программы попытайтесь обучить однонейронный персептрон логическим операциям «И <...> Графическим способом подберите веса и пороги однонейронного персептрона, реализующего функции «И» и « <...> Составьте программу обучения однонейронного персептрона с помощью правил Хебба и дельта-правила. 5.

Предпросмотр: Современные проблемы науки.pdf (0,2 Мб)
4

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.

Персептрон с J входами и I выходами Рассмотрим алгоритм коррекции весовых коэффициентов персептрона, <...> Пейперта «Персептроны» [34]. <...> Однонейронный персептрон с двумя входами и одним выходом можно представить в виде табл. 4.3, называемой <...> x1). (4.25) Задача состоит в том, чтобы научиться моделировать функцию «Исключающее ИЛИ» с помощью однонейронного <...> В соответствии с формулами (4.1)–(4.2) однонейронный персептрон (см. рис. 4.15) осуществляет преобразование

Предпросмотр: Интеллектуальные системы учебник — Эл. изд..pdf (0,2 Мб)
5

№1 [Вестник Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана. Серия "Приборостроение", 2015]

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

преобразователя напряжения: • в унитарный код с формированием разрядов кода на основе каскадирования однонейронных <...> персептронов; • в позиционный код с каскадным включением однонейронных персептронов для получения разрядов <...> кода; • в позиционный код с каскадированием персептронов с линейной и пороговой функциями активации <...> напряжение – код (U → Ny) с двоичным позиционным кодированием результата Ny на основе каскадирования персептронов <...> Однако возможно предварительное усиление сигнала за счет весовых коэффициентов первого однослойного персептрона

Предпросмотр: Вестник Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. Серия Приборостроение №1 2015.pdf (0,8 Мб)
6

№2 (105) [Датчики и системы. Sensors & Systems, 2008]

В журнале публикуется разносторонняя информация о датчиках, приборах и системах измерения, контроля, управления включая: Результаты исследований и разработок отечественных и зарубежных ученых; Статьи о новых методах и принципах построения и проектирования; Сведения о новейшей продукции отечественных и зарубежных фирм; Технологические процессы производства; Метрологическое обеспечение, стандартизация и сертификация; Экономика и управление; Особенности современной организации производства и бизнес процессов; Хроника; Научно-техническая публицистика.

Путеì обу÷ения типовых персептронных сетей поëу÷ен ряä структур нейросетевых преобразоватеëей форìы преäставëения <...> активаöионных функöий нейронов сëоев сети, а также связанные с этиì способы каскаäноãо вкëþ÷ения оäнонейронных персептронов <...> ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЬ x ® НА ОСНОВЕ КАСКАДНОГО ВКЛЮЧЕНИЯ ОДНОНЕЙРОННЫХ ПЕРСЕПТРОНОВ Известная оäносëойная персептронная <...> функöий, ÷то сокращает аппаратные затраты в сравнении со схеìаìи, поëу÷енныìи путеì обу÷ения ìноãосëойных персептронных <...> öифровоãо коäа (1) в такоì ОП осуществëяется с поìощüþ еäинственноãо нейрона , а вхоäной сиãнаë äëя персептрона

Предпросмотр: Датчики и системы. Sensors & Systems №2 (105) 2008.pdf (0,2 Мб)
7

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НЕОКОГНИТРОН ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ГОСУДАРСТВЕННЫХ РЕГИСТРАЦИОННЫХ ЗНАКОВ [Электронный ресурс] / Тассов // Инженерный журнал: наука и инновации .— 2012 .— №1 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/274747

Автор: Тассов
М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана

Представлена реализация искусственной нейронной сети неокогнитрон и проведено сравнение с другими нейронными сетями. Исследования показали высокую устойчивость сети к шумам, сдвигу и повороту в сопоставлении с другими нейронными сетями.

E-mail: tassov@mail.ru Ключевые слова: нейронная сеть, неокогнитрон, распознавание, персептрон, сеть <...> Изображение подается на вход ИНС персептрон в бинаризированном виде. <...> тангенс 1 20 150 Многослойный персептрон, активационная функция — сигмоида 3 По 150 в скрытых, 20 в <...> 9,532 0,001937 Однослойный тангенциальный персептрон 1,719 0,001953 Многослойный сигмоидальный персептрон <...> повороте на 15—12 % против 40 % в сопоставлении с многослойным персептроном.

8

КОМПЛЕКСИРОВАНИЕ НЕЗАВИСИМЫХ БИОМЕТРИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ СУБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ СЕТЕЙ КВАДРАТИЧНЫХ ФОРМ, ПЕРСЕПТРОНОВ И МЕРЫ ХИ-МОДУЛЬ [Электронный ресурс] / А.Е. Сулавко , А.В. Еременко , Е.В. Толкачева // Информационно-управляющие системы .— 2017 .— №1 .— doi: 10.15217/issn1684-8853.2017.1.50 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/585655

Автор: Сулавко А. Е.

Постановка проблемы: статические биометрические образы не являются секретными и могут быть скопированы для изготовления физического или электронного муляжа незаметно для владельца, поэтому идет процесс поиска эффективных решений для аутентификации субъектов по динамическим биометрическим признакам. Цель исследования: разработать более надежные способы однофакторной и многофакторной биометрической аутентификации в пространстве малоинформативных признаков.

Поэтому приходится вместо квадратичных форм использовать сети персептронов. <...> Результаты верификации образов сетями персептронов, Евклида — Хемминга и сетями квадратичных форм (8) <...> Сети персептронов и метрик химодуль ведут себя иным образом. <...> Для персептрона (3) отсутствие признака эквивалентно поступлению его нулевого значения. <...> Заключение Применение адаптированного алгоритма обучения сетей персептронов, описанного в ГОСТ Р52633.5

9

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПОДХОДА ПРИ ИНТЕРПРЕТАЦИИ КАРОТАЖНЫХ ДАННЫХ [Электронный ресурс] / Родина, Силкин // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Геология .— 2007 .— №2 .— С. 183-187 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/515564

Автор: Родина

В статье приводятся результаты применения искусственных нейронных сетей (ИНС) для интерпретации данных геофизических исследований скважин (ГИС). Даются основные положения теории ИНС и сведения об опыте применения искусственного интеллекта в области ГИС. Производится описание используемых каротажных данных и методики их подготовки для работы с ИНС. Описывается методика обучения и применения сети

Персептрон — это простая нейронная модель, состоящая из одного слоя искусственных нейронов (рис. 1). <...> Персептроны могут объединяться в сети различным образом. <...> Самым распространенным их видом является многослойный персептрон (рис. 2). <...> Обучение персептрона является обучением с учителем. <...> Персептронный нейрон Рис. 2.

10

НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. ДИССОЦИАЦИЯ УКСУСНОЙ И БЕНЗОЙНОЙ КИСЛОТ В ВОДНО-ОРГАНИЧЕСКИХ РАСТВОРИТЕЛЯХ [Электронный ресурс] / Бондарев // Журнал общей химии .— 2017 .— №2 .— С. 31-39 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/591400

Автор: Бондарев

Разработаны прогностические корреляционно-регрессионные и нейросетевые модели для описания влияния свойств водно-органических растворителей на силу уксусной и бензойной кислот. Выявлены значимые дескрипторы, влияющие на равновесие диссоциации кислот. Раскрыты особенности влияния сольватации (проявляющегося в электростатических, когезионных и электроноакцепторных взаимодействиях) на силу кислот. С помощью трехслойного персептрона решена задача предсказания констант диссоциации уксусной и бензойной кислот. Показана перспективность применения нейронных сетей для прогнозирования силы органических кислот в водно-органических средах. Построен и обучен нейросетевой классификатор силы уксусной и бензойной кислот по дескрипторам водно-спиртовых растворителей

С помощью трехслойного персептрона решена задача предсказания констант диссоциации уксусной и бензойной <...> Ключевые слова: эффект растворителя, нейросетевое моделирование, персептрон, нейросетевой классификатор <...> (многослойный персептрон с одним скрытым слоем и числом скрытых нейронов от 1 до 10). <...> На основании этих данных были выбраны перспективный тип сети (многослойный персептрон, МП) и вариант <...> Следовательно, непараметрические классификаторы (деревья решений и трехслойный персептрон) с большей

11

Основы нейроинформатики [учеб. пособие]

Автор: Солдатова
Издательство СГАУ

Основы нейроинформатики. Используемые программы: Adobe Acrobat. Труды сотрудников СГАУ (электрон. версия)

Персептрон Ф. <...> Многослойный персептрон 2.1. <...> является многослойный персептрон (MLP), который представляет собой обобщение однослойного персептрона <...> Методы обучения многослойного персептрона 2.3.1. <...> Многослойный персептрон 2.1. Структура многослойного персептрона 2.2.

Предпросмотр: Основы нейроинформатики.pdf (1,0 Мб)
12

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ КОЛЛЕКТИВНОГО НЕЙРОСЕТЕВОГО АЛГОРИТМА В ЗАДАЧЕ ДИКТОРОНЕЗАВИСИМОГО РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧЕВЫХ КОМАНД В УСЛОВИЯХ ШУМОВ [Электронный ресурс] / Сагациян [и др.] // Информационные системы и технологии .— 2015 .— №4 .— С. 39-46 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/486511

Автор: Сагациян

Рассмотрена проблема дикторонезависимого распознавания речевых команд русской речи в условиях шумов. Предложено решение данной проблемы с помощью коллективного нейросетевого алгоритма на основе обучения SCG и различных алгоритмов шумоподавления. На материале собственного речевого корпуса экспериментально показана эффективность применения блоков шумоподавления в коллективном нейросетевом распознавании многослойных персептронов на основе обучения SCG

эффективность применения блоков шумоподавления в коллективном нейросетевом распознавании многослойных персептронов <...> Известно, что двухслойный персептрон может аппроксимировать непрерывную функцию любой сложности, в том <...> Исходя из этого, для распознавания слов был избран многослойный персептрон с тремя слоями нейронов – <...> Исследуемой сетью является многослойный персептрон Розенблата. <...> В ходе серии экспериментов (табл. 1) на алгоритме bagging-коллектива из 10 многослойных персептронов

13

АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ НЕЙРОСЕТЕВЫХ АЛГОРИТМОВ В ЗАДАЧЕ ДИКТОРОНЕЗАВИСИМОГО РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧЕВЫХ КОМАНД [Электронный ресурс] / Сагациян, Тупицин // Информационные системы и технологии .— 2015 .— №3 .— С. 19-26 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/486525

Автор: Сагациян

Рассмотрена проблема дикторонезависимого распознавания речевых команд русской речи. Предложено решение данной проблемы с помощью различных нейронных сетей. На основе нескольких эффективных в данной области нейронных сетей построены модели коллективных нейросетевых алгоритмов дикторонезависимого распознавания речевых команд русской речи. На материале собственного речевого корпуса экспериментально показано преимущество коллективного нейросетевого распознавания многослойных персептронов на основе алгоритма масштабируемых сопряженных градиентов обучения нейронной сети

корпуса экспериментально показано преимущество коллективного нейросетевого распознавания многослойных персептронов <...> Известно, что двухслойный персептрон может аппроксимировать непрерывную функцию любой сложности, в том <...> Исходя из этого, для распознавания слов был избран многослойный персептрон с тремя слоями нейронов – <...> Структурная схема данного алгоритма на примере многослойных персептронов приведена на рисунке 2. <...> Исследуемой сетью является многослойный персептрон Розенблата.

14

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

Выявлено также, что наиболее оптимальными алгоритмами обучения многослойного персептрона являются алгоритм <...> В настоящее время разработано несколько видов ИНС, наиболее часто используется многослойный персептрон <...> Диагностирование пациентов на основе многослойного персептрона дало неудовлетворительные результаты. <...> В обоих случаях сети по своей структуре представляли многослойный персептрон. <...> В результате было установлено, что персептрон корректно классифицирует пациентов в 66,67 % случаев.

15

Основы работы с технологией CUDA

Автор: Боресков А. В.
М.: ДМК-Пресс

Данная книга посвящена программированию современных графических процессоров (GPU) на основе технологии CUDA от компании NVIDIA. В книге разбираются как сама технология CUDA, так и архитектура поддерживаемых GPU и вопросы оптимизации, включающие использование .PTX. Рассматривается реализация целого класса алгоритмов и последовательностей на CUDA.

персептрон (далее просто персептрон). <...> трехслойный персептрон). <...> Суммарная ошибка персептрона на наборе данных : Для того чтобы привести персептрон в рабочее состояние <...> персептрона в целом. <...> одного из персептронов, сразу начинается обучение перво# го персептрона из очереди.

Предпросмотр: Основы работы с технологией CUDA.pdf (10,9 Мб)
16

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КОТИРОВОК ВАЛЮТНЫХ ПАР С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ [Электронный ресурс] / Крючин, Слетков // Вестник компьютерных и информационных технологий .— 2011 .— №8 .— С. 38-43 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/569038

Автор: Крючин

Рассмотрено использование нейросетевого анализа для прогнозирования котировок валютных пар. Приведено сравнение аналитических данных с результатами, полученными при использовании технического анализа. Использованы в качестве нейросетевых структур многослойный персептрон и сеть Вольтерри

Использованы в качестве нейросетевых структур многослойный персептрон и сеть Вольтерри. <...> Многослойный персептрон Многослойный персептрон представляет собой структуру, в которой все нейроны слоя <...> Структуры для прогнозирования временнóго ряда котировок валютной пары: а – структура многослойного персептрона <...> ; б – структура сети Вольтерри Структура многослойного персептрона является универсальной, т.е. она применима <...> Проведенные тесты показывают, что в случае использования многослойного персептрона, направление верно

17

О ПРОГНОЗИРОВАНИИ ОСЛОЖНЕНИЙ ЯЗВЕННОЙ БОЛЕЗНИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ [Электронный ресурс] / Хасанов, Нуртдинов, Гололобов // Анналы хирургии .— 2016 .— №4 .— С. 12-15 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/457256

Автор: Хасанов

Цель. Изучение возможности использования искусственных нейронных сетей в прогнозировании осложнений язвенной болезни

Смоделировано 10 однослойных персептронов с 34 входными нейронами, 19 скрытыми и 2 нейронами на выходе <...> В рамках исследования использовали одну из простых архитектур ИНС в виде персептрона. <...> однослойный персептрон. <...> Матрица весов каждого слоя однозначно определяет персептрон. <...> На рисунке 1 представлена схема типичного персептрона.

18

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ АССОЦИАТИВНЫХ МАШИН ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ВТОРЖЕНИЙ В ЛОКАЛЬНУЮ СЕТЬ [Электронный ресурс] / Комарцова, Лавренков // Прикладная информатика / Journal of Applied Informatics .— 2013 .— №5 .— С. 43-56 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/436998

Автор: Комарцова

Предложен алгоритм объединения мнений экспертов, построенных на основе многослойного персептрона, с помощью алгоритмических композиций с динамическим механизмом оценки коэффициента доверия к каждому эксперту.

В настоящей работе многослойные персептроны объединялись в ансамбль нейронных сетей. <...> Рассмотрим молекулу антитела, представленную набором параметров персептрона и антигена, представленного <...> самим персептроном. <...> Кодирование параметров персептрона в антителе 01.07.2011 011001...1001 110010...101 ……... 10010...101 <...> Исследование алгоритмов обучения многослойного персептрона // Нейрокомпьютеры.

19

РАСПОЗНАВАНИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ ПО КЛАВИАТУРНОМУ ПОЧЕРКУ И ДОПОЛНИТЕЛЬНЫМ ПРИЗНАКАМ С ПОМОЩЬЮ СПЕЦИАЛЬНЫХ ДАТЧИКОВ [Электронный ресурс] / А.В. Еременко [и др.] // Датчики и системы. Sensors & Systems .— 2017 .— №3 .— С. 11-18 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/596963

Автор: Еременко Александр Валериевич

Рассмотрена проблема защиты данных от неавторизованного доступа посредством аутентификации субъектов по клавиатурному почерку. Предложено использовать параметры давления на клавиши и вибрации клавиатуры совместно с временными характеристиками нажатия клавиш для распознавания печатающего субъекта. Приведены экспериментальные оценки вероятностей ошибок идентификации сетей персептронов, реализованных по ГОСТ Р 52633.5—2011, и сетей квадратичных форм

Привеäены экспериìентаëüные оöенки вероятностей оøибок иäентификаöии сетей персептронов, реаëизованных <...> В настоящей работе приìеняëасü оäносëойная нейронная сетü персептронов. <...> Поìиìо сетей персептронов тестироваëисü äве ìоäеëи сетей кваäрати÷ных форì: на основе ìеры бëизости Пирсона <...> Увеëи÷ение коëи÷ества нейроСетü персептронов по ГОСТ 52633.5–2011 с ÷исëоì нейронов: 0,18 0,16 0,14 0,12 <...> Сетü персептронов по ГОСТ 52633.5–2011 с ÷исëоì нейронов: 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 2 3 4 5 6 8 10 12 15

20

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ОЦЕНКА НАДЕЖНОСТИ ВЕРИФИКАЦИИ ПОДПИСИ СЕТЯМИ КВАДРАТИЧНЫХ ФОРМ, НЕЧЕТКИМИ ЭКСТРАКТОРАМИ И ПЕРСЕПТРОНАМИ [Электронный ресурс] / Ложников [и др.] // Информационно-управляющие системы .— 2016 .— №5 .— С. 75-87 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/513332

Автор: Ложников

Введение: проблемы защиты информации с каждым годом становятся актуальней, поэтому требования к биометрическим системам ужесточаются. Цель работы: сравнить нечеткие экстракторы, нейросетевые преобразователи биометрия-код и сети квадратичных форм по надежности биометрической аутентификации на основе подписи субъекта. Результаты: проведен анализ научной литературы и серия вычислительных экспериментов на основе реальных биометрических данных. По результатам экспериментов нечеткие экстракторы значительно уступают другим системам по надежности аутентификации и длине ключа, сети Байеса — Пирсона — Хемминга показывают наилучший результат. Практическая значимость: полученные результаты будут интересны исследователям и разработчикам биометрических систем

Параметры нейронов квадратичных форм шифруются на выходах изолированных нейронов подсети персептронов <...> ГОСТ Р 52633.5 2011 0,028 0,076 0,067 59 Персептрон (2 компаратора) 0,029 0,077 0,064 59 Персептрон <...> ГОСТ Р 52633.5 -2011 0,029 0,074 0,068 118 Персептрон (2 компаратора) 0,027 0,077 0,064 118 Персептрон <...> ГОСТ Р 52633.5 -2011 0,02 0,1 0,067 177 Персептрон (2 компаратора) 0,017 0,109 0,066 177 Персептрон <...> Данное требование формулировалось в работах [4, 6] по отношению к стандартизованным персептронам.

21

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ КОНЕЧНЫХ ГРУПП НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ [Электронный ресурс] / Головинский, Довжикова // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии .— 2008 .— №1 .— С. 49-55 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/519625

Автор: Головинский

Рассмотрено представление дискретных групп и полугрупп нейронными сетями. Построен алгоритм выделения из временного ряда структуры, представляемой конечным автоматом, и продемонстрирована реализация конечного автомата нейронными сетями. Установлена связь дискретных симметрий с симметриями перестановок входов нейронов в сети. Показана возможность применения нейронных сетей, использующих инварианты групп, для оценки точности симметрии данных

Операция перемножения реализуется набором из 2N линейных персептронов, где отдельный нейрон осуществляет <...> Для представления автомата нейронной сетью можно расположить параллельно N персептронов с входными весами <...> На выходах персептронов последовательно появятся сначала все элементы первой строки, затем элементы второй <...> Входной нейрон в сети определяет, на какую линейку персептронов будут поданы последовательности входных <...> Принципы нейродинамики: Персептроны и теория механизмов мозга / Ф. Розенблат. — М. : Мир, 1965. 6.

22

Сравнительный анализ алгоритмов нейросетевого детектирования лжи [Электронный ресурс] / Ясницкий, Петров, Сичинава // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки .— 2010 .— №1 .— С. 64-72 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/269472

Автор: Ясницкий
М.: ПРОМЕДИА

В результате системного анализа выявлены недостатки существующих систем инструментальной детекции лжи алгоритмов нейросетевого детектирования лжи, предложены, реализованы и проанализированы алгоритмы построения нейросетевого полиграфного аппарата, выявлен наиболее перспективный алгоритм построения нейросетевого полиграфа - анкетный.

Интеллектуальная система распознавания признаков лжи разрабатывалась на базе нейронной сети персептронного <...> В качестве входного вектора персептрона X был использован тот же набор параметров, что и в традиционно <...> Информатика, вычислительная техника 67 Накопив достаточное количество примеров и обучив на них персептрон <...> Персептрон сделает заключение о степени истинности ответа, данного опрашиваемым человеком. <...> После этого персептрон пригоден для тестирования только одного человека, на которого он был настроен.

23

МЕХАНИЗМЫ ИНСТАЛЛЯЦИЙ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ЭКОНОМИЧЕСКУЮ ПРАКТИКУ [Электронный ресурс] / Соколянский [и др.] // Вопросы экономических наук .— 2015 .— №1 .— С. 80-86 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/490181

Автор: Соколянский

В данном материале изложено использование нейросетевых технологий в разных сферах экономики

Говоря многослойном персептроне(матричной сети), отметим, что он представляет свою структуру, где каждый <...> Структура многослойного персептрона [11] Также имеется ряд рекомендаций относительно необходимой топологии <...> Описываемым выше многослойный персептрон(MLP) ряд исследователей [1, 2, 17]адаптирован для создания модели <...> Описывая [1] модель финансового состояния предприятия в виде многослойного персептрона, где входной сигнал <...> Персептроны. – М.: Мир,1971. 12. Новиков В.А., Калацкая Л.В., Садов В.С.

24

КОМПЕНСАЦИЯ ОШИБОК ИНЕРЦИАЛЬНОЙ НАВИГАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ   НА ОСНОВЕ MEMS ДАТЧИКОВ ПОСРЕДСТВОМ   НЕЙРОСЕТЕВЫХ АЛГОРИТМОВ [Электронный ресурс] / Шеврикуко // Аспирант и соискатель .— 2016 .— №6 .— С. 95-101 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/569486

Автор: Шеврикуко

В данной статье освещается проблема накопления ошибок в инерциальной навигационной системе, основанной на MEMS датчиках. Производиться обзор методов компенсация возникающих ошибок посредством нейросетевых алгоритмов

Более подробная модель персептрона представлена на рис.2. <...> Блок-схема модели персептрона Для каждого слоя нейронной сети необходимо выбрать свою функцию активации <...> Очевидно, что чем больше количество персептронов тем лучше обучаемость сети. <...> Однако следует отметить что в случае превышение определенного количества персептронов появляется риск <...> При использовании данного подхода следует грамотно подбирать количества персептронов во избежание переобучения

25

Способ мониторинга состояния узлов автоматизированных технологических комплексов производств нефтегазовой отрасли [Электронный ресурс] / Зозуля, Слетнев // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности .— 2014 .— №6 .— С. 4-14 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/349856

Автор: Зозуля

В статье описан предложенный авторами способ мониторинга состояния технологических узлов предприятия нефтегазовой отрасли. Метод основан на многоуровневом подходе к моделированию производства на основе нейросетевых технологий анализа состояния автоматизированных технологических комплексов нефтегазовой отрасли. Описан прототип нейросетевой экспертной системы поддержки принятия решений, реализующий разработанный способ мониторинга состояния АТК нефтегазовой отрасли, который находится в промышленной эксплуатации на одном из нефтехимических предприятий в г. Салавате.

контроля состояния, представимые в нейрокомпьютерном вычислительном базисе с помощью нейронной сети персептрона <...> ,Z, которые представляются в нейрокомпьютерном вычислительном базисе с помощью нейронной сети персептрона <...> Прогнозирующая нейронная сеть (НС) имеет структуру многослойного персептрона Розенблатта (рис. 4). <...> Структура нейронной сети-классификатора соответствует структуре персептрона Розенблатта (рис. 5) с одним <...> с двумя скрытыми слоями Персептрон с одним скрытым слоем Число нейронов в скрытом слое 8 151 Среднее

26

Распознавание видов цифровой модуляции радиосигналов с использованием нейронных сетей [Электронный ресурс] / Аджемов, Терешонок, Чиров // Вестник Московского университета. Серия 3. Физика. Астрономия .— 2015 .— №1 .— С. 23-28 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/455803

Автор: Аджемов

Представлены результаты применения искусственных нейронных сетей в задаче распознавания видов цифровой модуляции радиосигналов. В качестве признаков распознавания предлагается использовать кумулянты 2 и 4-го порядков, вычисляемых по значениям зарегистрированных отсчетов сигнала. Выбор состава информативных признаков (в данном случае набора кумулянтов) и формирование решающих правил осуществляется экспертным путем исходя из набора видов модуляции сигналов, необходимых для распознавания. Исследования в данной области показывают, что формирование правил различения (классификатора) может осуществляться с использованием различных методов интеллектуального анализа, в частности искусственных нейронных сетей. Использование многослойного персептрона в качестве устройства классификации (распознавания) позволяет автоматизировать процесс построения решающих правил для распознавания видов цифровой модуляции радиосигналов. Предлагаемый метод обеспечивает достаточно высокую (0.7–0.99) вероятность правильного распознавания сигналов с частотной (FSK), фазовой (PSK), амплитудной (ASK) и квадратурной фазовой (QAM) манипуляцией в условиях отсутствия синхронизации приемной системы по несущей частоте.

Использование многослойного персептрона в качестве устройства классификации (распознавания) позволяет <...> Схема многослойного персептрона приведена на рис. 2. Рис. 2. <...> Схема многослойного персептрона Когда в сети только один слой, алгоритм ее обучения с учителем довольно <...> Отметим, что вычислительная сложность многослойного персептрона в режиме обучения может быть оценена <...> С использованием сформированной выборки производится обучение многослойного персептрона.

27

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОРЯДКА АВТОРЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ [Электронный ресурс] / Козлов // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль .— 2014 .— №4 .— С. 49-52 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/553032

Автор: Козлов

Рассмотрены вопросы определения порядка авторегрессионной модели. Показана возможность применения для решения поставленной задачи нейронных сетей

В случае обучения с учителем (например, в персептроне) формирование классов происходит методом проб и <...> Это свойство заключается в том, что каждый нейрон персептрона является формальным пороговым элементом <...> разделимости, резко уменьшается, а значит, и резко сужается класс функций, который может быть реализован персептроном <...> (так называемый класс функций, обладающий свойством персептронной представляемости) [2]. <...> Очевидно, что однослойный персептрон крайне ограничен в своих возможностях точно представить наперед

28

№2 [Вестник Брянского государственного технического университета, 2013]

Отражены результаты исследований по технологии и оборудованию машиностроительных производств, транспортному и энергетическому машиностроению, математическому моделированию и информационным технологиям, экономике, организации и управлению производством, социально-философским аспектам науки и техники.

Нейронная сеть типа «многослойный персептрон». <...> Сравнение сетей радиального базиса и многослойных персептронов. <...> Многослойный персептрон обеспечивает глобальную аппроксимацию нелинейного отображения. <...> Розенблатта, чем с многослойным персептроном. <...> Многослойные персептроны показывают хорошие результаты при обработке экспериментальных данных, в том

Предпросмотр: Вестник Брянского государственного технического университета №2 2013.pdf (0,6 Мб)
29

МОДЕЛЬ АНАЛИЗА ДИНАМИКИ ВЕКТОРНОГО МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА [Электронный ресурс] / Матвеев [и др.] // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии .— 2013 .— №1 .— С. 89-94 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/511694

Автор: Матвеев

Предлагается модель для описания динамики многомерного, нестационарного временного ряда атмосферных температур с изменяющимися состояниями атмосферы. Приводятся результаты сравнения с известными подходами к моделированию нестационарных рядов

воспользоваться универсальным аппроксиматором в виде искусственной нейронной сети (ИНС) – многослойного персептрона <...> В качестве оператора F был принят трехслойный персептрон с четырьмя нейронами входного слоя, четырьмя <...> , моделью Сугено с векторной авторегрессией, моделью Сугено с многослойным персептроном. <...> модели R2 MAPE Модель динамики векторного процесса с переменными состояниями 0,86 3,50 % Трехслойный персептрон <...> 0,61 7,86% Модель Сугено с векторной авторегрессией 0,65 6,91% Модель Сугено с трехслойным персептроном

30

№10 [Вестник компьютерных и информационных технологий, 2014]

Журнал публикует статьи о компьютерных и информационных технологиях в промышленности, образовании, экономике и т.д. - опыт разработки, внедрения и использования. В журнале: * Тенденции развития компьютерных и информационных технологий в технике, экономике и управлении * Информационные технологии в экономике и профессиональном образовании * Автоматизация проектирования, конструирования и технологической подготовки производства * Программное обеспечение * Информационно-управляющие комплексы подвижных объектов * Сетевые технологии. Интернет-технологии. Информационная безопасность * Аппаратное обеспечение информационных технологий * Информационная поддержка жизненного цикла технических систем * Компьютерное зрение. Виртуальная реальность. Компьютерная графика * Геоинформатика. Технологии дистанционного зондирования и мониторинга * Технологии автоматической идентификации. Биометрия * Распределенные информационно-управляющие системы. Автоматизация документооборота, формирование электронных архивов и библиотек * Нормативная база, стандартизация и сертификация информационных продуктов и систем * Выставки, семинары и конференции

Узлами дерева являются персептроны. <...> Предложен древовидный алгоритм с персептронами в узлах. <...> Корнем дерева является персептрон, обученный на всем множестве эталонов. <...> Персептрон узлапотомка обучен на подмножестве эталонов, соответствующих одному выходу корневого персептрона <...> На выходах корневого персептрона формируются сигналы L h и R h .

Предпросмотр: Вестник компьютерных и информационных технологий №10 2014.pdf (0,2 Мб)
31

№7 [Вестник компьютерных и информационных технологий, 2018]

Журнал публикует статьи о компьютерных и информационных технологиях в промышленности, образовании, экономике и т.д. - опыт разработки, внедрения и использования. В журнале: * Тенденции развития компьютерных и информационных технологий в технике, экономике и управлении * Информационные технологии в экономике и профессиональном образовании * Автоматизация проектирования, конструирования и технологической подготовки производства * Программное обеспечение * Информационно-управляющие комплексы подвижных объектов * Сетевые технологии. Интернет-технологии. Информационная безопасность * Аппаратное обеспечение информационных технологий * Информационная поддержка жизненного цикла технических систем * Компьютерное зрение. Виртуальная реальность. Компьютерная графика * Геоинформатика. Технологии дистанционного зондирования и мониторинга * Технологии автоматической идентификации. Биометрия * Распределенные информационно-управляющие системы. Автоматизация документооборота, формирование электронных архивов и библиотек * Нормативная база, стандартизация и сертификация информационных продуктов и систем * Выставки, семинары и конференции

Моделирование и визуализация обобщающей способности многослойных персептронов в задачах классификации <...> Предсказательная способность теоретических работ по обобщающей способности многослойных персептронов <...> Компьютерный эксперимент Пусть многослойный персептрон обучается n учебными образцами, принадлежащими <...> Структура трехслойного персептрона с четырьмя нейронами в скрытом слое для двух входных и трех выходных <...> Моделирование и визуализация трехслойного персептрона в программе анализа данных R // Информационные

Предпросмотр: Вестник компьютерных и информационных технологий №7 2018.pdf (0,3 Мб)
32

РАЗРАБОТКА И ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЛЕКСНЫХ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ МАССОВОЙ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТОИМОСТИ ЖИЛЫХ ОБЪЕКТОВ НА ПРИМЕРЕ РЫНКОВ НЕДВИЖИМОСТИ ЕКАТЕРИНБУРГА И ПЕРМИ [Электронный ресурс] / Ясницкий, Ясницкий // Имущественные отношения в РФ .— 2017 .— №3 .— С. 70-86 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/586331

Автор: Ясницкий

В статье рассматриваются разработанные авторами комплексные экономико-математические нейросетевые модели рынка жилой недвижимости, учитывающие как технические характеристики объектов, так и экономические параметры внешней среды. На примере рынков недвижимости Екатеринбурга и Перми проводится анализ моделей, который позволяет увидеть, как изменение ключевых ценообразующих факторов влияет на рыночную стоимость объектов. В результате проведенного исследования выявлена степень потребительского насыщения региональных рынков

Ho, применивших многослойный персептрон, обученный методом обратного распространения ошибки, для определения <...> Grudnitski [19] опубликовали сообщение о том, что для оценки недвижимости США ими был использован персептрон <...> Персептрон имел один скрытый слой с тремя сигмоидными нейронами. <...> Многослойный персептрон, сгенерированный с помощью нейропакета (см. [11]), позволил создать систему, <...> Оптимальная структура нейронной сети представляла собой персептрон с пятнадцатью входными нейронами,

33

ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ С МНОГОУРОВНЕВЫМИ КВАНТОВАТЕЛЯМИ В ТЕХНОЛОГИИ БИОМЕТРИКО- НЕЙРОСЕТЕВОЙ АУТЕНТИФИКАЦИИ [Электронный ресурс] / Волчихин [и др.] // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки .— 2013 .— №4 .— С. 86-96 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/552464

Автор: Волчихин

Актуальность и цели. В настоящее время вопросы аутентификации личности с использованием биометрических данных становятся актуальными. Преимущество искусственных нейронных сетей большого размера над классическими кодами с обнаружением и исправлением ошибок обусловлено тем, что они в момент обучения способны учитывать реальные распределения многомерных вероятностей биометрических данных, тогда как все классические коды с обнаружением и исправлением ошибок строились в гипотезе равновероятного распределения ошибок. Целью данной работы является изменение парадигмы нейросетевой обработки; предложено от бинарных нейронов (персептронов) перейти к использованию нейронов с многоуровневыми квантователями. Материалы и методы. Сравнение проведено с использованием комплексного показателя качества кодов – энтропии (близости их к «белому шуму»). Для кодов длиной порядка 20 бит расчет энтропии может быть проведен по Шеннону. Для более длинных кодов ресурсов современных машин недостаточно. Предложено анализировать только начальный участок кодовых последовательностей возрастающей длины. Далее строится экстраполирующий полином и предсказывается ожидаемое значение энтропии длинных кодов. Результаты. Результирующее значение 256-мерной энтропии кодов нейросетевого преобразователя оказалось выше, чем 51-мерная энтропия кодов «нечеткого экстрактора». Выигрыш обусловлен увеличение длины биокода несмотря на то, что длинные коды имеют более высокий уровень корреляции их разрядов. Переход от бинарных нейронов к нейронам с многоуровневыми квантователями увеличивает выигрыш примерно в миллион раз. Выводы. При переходе от бинарных нейронов к троичным нейронам длина выходного кода увеличивается в два раза, а их энтропия увеличивается примерно в полтора раза. Выигрыш, связанный с ростом энтропии биокодов, растет с числом уровней квантования в каждом нейроне. При этом проблемы обучения нейронных сетей усиливаются. Необходимо модифицировать стандартный алгоритм обучения ГОСТ Р 52633.5–2011 под сети, состоящие из смеси обычных бинарных нейронов и троичных нейронов

данной работы является изменение парадигмы нейросетевой обработки; предложено от бинарных нейронов (персептронов <...> обучения из всех существующих на сегодня алгоритмов обучения сетей искусственных бинарных нейронов (персептронов <...> ГОСТ Р 52633.5–2011 является то, что он ориентирован только на обучение сетей из бинарных нейронов (персептронов <...> снять ограничения вида (3) невозможно, если оставаться в парадигме использования бинарных нейронов (персептронов <...> Оказывается, трит-нейроны могут выполнять то, что в принципе не способны делать обычные нейроны (персептроны

34

АНАЛИЗ РУДОНОСНОСТИ ГИДРОТЕРМАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЕМ СТРУКТУРНЫХ ПАТТЕРНОВ ПОЛЕЙ ТРЕЩИНОВАТОСТИ (ДАЛЬНЕГОРСКИЙ РУДНЫЙ РАЙОН, ПРИМОРЬЕ) [Электронный ресурс] / Шевырев, Хомич // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Геология .— 2012 .— №1 .— С. 173-181 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/515287

Автор: Шевырев

Дешифрированием полей трещиноватости по космическим снимкам установлены количественные структурные характеристики продуктивной гидротермальной системы Дальнегорского рудного района. Выявлена связь рудонасыщенности гидротермальной системы и ее структурных характеристик. Рассмотрены прогнозные имплементации методики анализа дистанционных данных с применением нейросетей

В результате был получен обученный персептрон, способный классифицировать структурные паттерны элементарных <...> Для классификации паттернов применялась искусственная нейронная сеть – многослойный персептрон имеющий <...> Хомич Используемый в нашем исследовании персептрон имеет на входе три нейрона, по числу руководящих параметров <...> гидротермальной системы по неполным данным в границах эталонного рудного района выполнялось обучение персептрона <...> обнаружения гидротермальных месторождений полезных ископаемых (МПИ) с помощью обучения многослойного персептрона

35

РАЗРАБОТКА НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОДИКИ РАННЕГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ИШЕМИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ СЕРДЦА И КОРОНАРНОГО АТЕРОСКЛЕРОЗА [Электронный ресурс] / Сбоев, Горохова, Черний // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Химия. Биология. Фармация .— 2011 .— №2 .— С. 201-210 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/523955

Автор: Сбоев

Широкое распространение коронарного атеросклероза и ишемической болезни сердца является одной из основных причин смертности в развитых странах мира. Поэтому разработка доступного достоверного метода диагностирования этих заболеваний по результатам общих (не спецализированных) медицинских анализов имеет большую медицинскую значимость. В работе проводилось выделение из общих анализов диагностирующего набора параметров для выявления заболеваний сердца и конструировалась сеть с максимальными диагностическими свойствами. Результаты работы на данном этапе позволяют повысить точность выявления заболеваний до 85% при использовании метода генетической оптимизации для нейронных сетей с топологией двухслойного персептрона.

85 % при использовании метода генетической оптимизации для нейронных сетей с топологией двухслойного персептрона <...> Было выявлено, что многослойный персептрон с двумя скрытыми слоями является оптимальной топологией для <...> Многослойные персептроны — многоуровневые нейронные сети прямого распространения, обычно обучаемые с <...> С одним или двумя скрытыми слоями многослойный персептрон может предсказывать практически любое соотношение <...> На этом этапе экспериментов использовалась нейронная сеть топологии многослойный персептрон с двумя скрытыми

36

Прогнозирование условной волатильности фондовых индексов с помощью нейронных сетей [Электронный ресурс] / Цалкович // Инженерный журнал: наука и инновации .— 2013 .— №12 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/276813

Автор: Цалкович
М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана

Волатильность финансовых временных рядов играет ключевую роль при построении моделей для оценки стоимости производных финансовых инструментов, управления рисками, а также оптимизации инвестиционных портфелей. В ряде случаев динамика волатильности характеризуется значительной нелинейностью, что подразумевает, помимо кластеризации во времени и высоких значений коэффициента эксцесса, асимметрию отклика волатильности на шоки разных знаков. В работе рассмотрены три широко применяемые модели из GARCH-семейства, нейросетевая GARCH-модель, предложенная Р. Дональдсоном и М. Камстрой, а также построенная авторами настоящей статьи «чистая» двухслойная нейросетевая модель в целях предсказания условной волатильности основных фондовых индексов (SP 500, FTSE 100, NIKKEI 225 и Hang Seng). Модели сравниваются в терминах предсказательной силы вне обучающей выборки с использованием популярных статистических критериев. В качестве аппроксимации истинной условной волатильности применяется реализовавшаяся волатильность, вычисленная по внутридневным данным. Полученные результаты свидетельствуют о том, что с помощью построенной авторами настоящей работы «чистой» нейросетевой модели можно прогнозировать условную волатильность не хуже, а в ряде случаев и лучше, чем с использованием популярных моделей из GARCH-семейства.

Простейшей базовой моделью является персептрон, который можно рассматривать как бинарный классификатор <...> Для решения более сложных задач персептроны объединяют в многослойный персептрон, который состоит из <...> нескольких слоев персептронов и связей между ними. <...> Храпов 6 В данной модели выходные значения персептронов первого уровня используются как входные данные <...> для персептронов второго уровня и т. д.

37

Интеллектуальные системы и технологии учеб. пособие

Автор: Пальмов С. В.
Изд-во ПГУТИ

Рассматриваются основы методов искусственно интеллекта, история возникновения области искусственного интеллекта и становления её как науки. Рассмотрены базовые алгоритмы (ассоциативные правила, деревья решений, нейронные сети и т.д.), позволяющие решать типичные задачи для вышеуказанной области: представление знаний и поиск.

Обучение персептрона ........................................................... 120 6.3. <...> Обучение персептрона Алгоритм обучения персептрона. <...> По способу распространения сигналов персептрон аналогичен нейрону Мак-Каллока-Питтса. <...> Для настройки весов персептрона используется простой алгоритм обучения с учителем. <...> Персептрон обеспечивает линейное разделение этого набора данных Таблица 6.3.

Предпросмотр: Интеллектуальные системы и технологии учебное пособие.pdf (0,5 Мб)
38

АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ НЕЧЕТКОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ВАНГА-МЕНДЕЛЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПЕЧАТНЫХ СИМВОЛОВ В РАБОТЕ ПОЧТОВОЙ СЛУЖБЫ [Электронный ресурс] / Астахова, Мищенко, Краснояров // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии .— 2011 .— №2 .— С. 143-147 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/520010

Автор: Астахова

Рассматривается алгоритм реализации нечеткой нейронной сети Ванга-Менделя для решения задачи распознавания рукопечатных символов

рассматриваются различные способы организации нейронных сетей для решения задачи распознавания [3-6]: однослойный персептрон <...> , многослойный персептрон, сеть Хэмминга, нечеткая нейронная сеть Ванга-Менделя. <...> В результате, однослойный персептрон не верно распознал 8 из представленных 120 образов, многослойный <...> персептрон5, сеть Кохонена4, сеть Хэмминга6, а сеть ВангаМенделя – 1.

39

К ВОПРОСУ О ПРОВЕДЕНИИ ВЕРИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЛИЦ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ [Электронный ресурс] / Андреева [и др.] // Датчики и системы. Sensors & Systems .— 2014 .— №5 (180) .— С. 58-60 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/598796

Автор: Андреева

Приведено описание метода верификации на основе геометрии лица в качестве биометрического признака. Представлены нейросетевые алгоритмы проведения верификации для целей снижения коэффициентов ошибок. Результаты проведенных экспериментов подтверждают возможность использования предложенных алгоритмов для решения поставленной задачи

В резуëüтате выбор быë сäеëан в поëüзу ìноãосëойноãо персептрона в ка÷естве ìоäеëи ìоäуëя сравнения как <...> Дëя проãраììной реаëизаöии ìноãосëойноãо персептрона приìеняется бибëиотека FANN [5]. <...> С поìощüþ ìоäеëирования поëу÷ены характеристики нейросетевых верификаторов на основе ìноãосëойноãо персептрона

40

Основы технической диагностики учеб. пособие

Автор: Куликов Г. Б.
М.: МГУП имени Ивана Федорова

В учебном пособии рассмотрены основные этапы развития систем виброакустической диагностики машин и механизмов. Изложены основные принципы и методы диагностирования. Сформулированы основные принципы построения современных диагностических систем на базе компьютерных технологий.

Однослойный персептрон...........................................................142 4.3.3. <...> Многослойный персептрон ........................................................143 4.3.4. <...> Упрощенная схема однослойного персептрона Выбор a осуществляется пошаговым образом. <...> Однослойный персептрон Модель однослойного персептрона разработана Розенблаттом в 1959 году. <...> Многослойный персептрон Многослойный персептрон представляет собой сеть, где нейроны располагаются слоями

Предпросмотр: Основы технической диагностики.pdf (0,6 Мб)
41

Совершенствование методики оценки остаточного ресурса металлоконструкций грузоподъемных машин [Электронный ресурс] / С.П. Озорнин, Якимов // Механизация строительства .— 2011 .— №12 .— С. 9-11 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/541210

Автор: Озорнин Сергей Петрович

Представлены результаты исследования, целями которого являются повышение безопасности эксплуатации грузоподъемных машин и повышение качества функционирования системы их технического обслуживания и ремонта. Для достижения поставленных целей выполнена доработка одной из существующих методик оценки остаточного ресурса металлоконструкций мостовых кранов в применении к башенным

остаточный ресурс, кран, металлоконструкция, эксплуатация, регистратор, Relics, модель, усталость, персептрон <...> Решение найдено в применении нейронных сетей, а именно в персептронах. <...> Непосредственно в данной работе исследовали применение многослойных персептронов, один из примеров топологии <...> Пример внутренней структуры многослойного персептрона Рис. 3.

42

Ассоциативный автомат адаптивного управления технологическими процессами на основе нейронных сетей [Электронный ресурс] / Сизых, Мухопад // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета .— 2014 .— №1 .— С. 30-41 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/410962

Автор: Сизых

Рассматривается задача нейронного управления динамическим объектом с параметрической неопределенностью. Предлагается новая архитектура организации технологического процесса через параллельное взаимодействие технологических модулей – однослойных нейронных сетей. На основе прямого метода Ляпунова и метода скоростного градиента в классе абсолютно устойчивых систем разработан нелинейный алгоритм оперативного обучения и управления. Разработанный алгоритм адаптации позволяет ускорить сходимость нейро-нечеткого управления через обучение нейронной сети в реальном времени, осуществить предварительное обучение и применить эффективные процедуры инициализации ее параметров. За счет дополнительной обратной связи по управлению и организации скользящих режимов в окрестностях особых точек нелинейного безынерционного преобразователя обеспечивается свойство нечувствительности системы к внешним, параметрическим и динамическим возмущениям. В отличие от традиционного адаптивного подхода при организации нейроподобных структур условие гурвицевости матрицы при векторе состояния линейной части замкнутой системы может не выполняться, а областью допустимых значений параметра регулятора является все множество действительных чисел. Программно-аппаратную реализацию блока принятия решения ассоциативного автомата адаптивного управления предполагается реализовать в информационноуправляющей системе реального времени на основе применения новой структурной организации схемы Мура.

линейного динамического объекта и нелинейного безынерционного преобразователя (НБП) – однослойного персептрона <...> функция параметрического регулятора (3); ( , , )t x z – скалярная функция активации (ФА) однослойного персептрона <...> НБП ( )B u  (1) определяет однослойный персептрон с ненулевым смещением, векторстрока c называется <...> Кроме того, неизвестен вектор B настраиваемых весовых коэффициентов однослойного персептрона.

43

Нейросетевой метод синтеза информативных признаков для классификации источников сигналов в системах когнитивного радио [Электронный ресурс] / Аджемов [и др.] // Вестник Московского университета. Серия 3. Физика. Астрономия .— 2016 .— №2 .— С. 36-41 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/373194

Автор: Аджемов

В статье рассматриваются возможные методы синтеза информативных признаков для классификации источников сигналов в системах когнитивного радио при помощи искусственных нейронных сетей. Предлагается метод синтеза, основанный на применении автоассоциативных нейронных сетей. Информативность синтезированных признаков с точки зрения классификации сигналов оценивается с помощью модифицированной искусственной нейронной сети на радиальных базисных функциях, содержащей дополнительный самоорганизующийся слой нейронов, обеспечивающих автоматический подбор дисперсии базисных функций и существенное снижение размерности сети. Показано, что использование автоассоциативных сетей позволяет в задаче о классификации источников сигналов синтезировать признаковое пространство минимальной размерности с сохранением разделительных свойств.

После обучения автоассоциативной сети (как правило, построенной на базе многослойного персептрона [10 <...> получения нескольких содержательных признаков на выходе сети исходное правило обучения многослойного персептрона <...> представлены результаты обучения перечисленными признаками автоассоциативной нейронной сети типа многослойный персептрон <...> Проводим синтез новых N1 признаков с использованием автоассоциативной нейронной сети типа многослойный персептрон

44

ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ЧАСТЬ 2 [Электронный ресурс] / Ки // Control Engineering Россия .— 2016 .— №4 .— С. 108-112 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/483029

Автор: Ки

Нейронно-сетевые технологии могут решить наиболее насущные проблемы управления технологическими и производственными процессами. В данной части статьи уделено внимание подготовке набора данных для обучения, выполнению процесса обучения нейронной сети, созданию модели и выполнению необходимой валидации. Кроме того, в статье рассмотрено внедрение модели нейронной сети на платформе управления и человеко-машинного интерфейса. Смотрите также первую часть публикации, в которой были рассмотрены архитектура нейронной сети, вопросы управления пространством, модельный ряд, типы данных и выбор набора данных

Если персептрон (разъяснение данного термина дано в ч.1 статьи) РИС. 1. <...> Напомним (см. ч. 1), персептрон, чтобы вычислить свой отклик, использует весовые коэффициенты и значения <...> В процессе обучения значения показателей персептрона и их смещения корректируются так, чтобы свести к

45

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ВРЕМЕННОГО РЯДА АТМОСФЕРНЫХ ТЕМПЕРАТУР НА ОСНОВЕ ИЕРАРХИЧЕСКИХ МНОГОСЛОЙНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ [Электронный ресурс] / Сирота, Матвеев // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии .— 2015 .— №4 .— С. 142-148 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/511781

Автор: Сирота

В настоящей работе проведен анализ возможности применения методики построения иерархической нейронной сети для прогнозирования динамики процессов изменения атмосферной температуры, а также сравнение полученных результатов с ранее полученными прогностическими моделями

описания динамики процессов изменения атмосферной температуры, среди них модель в виде многослойного персептрона <...> , модель Сугено с векторной авторегрессией, а также модель Сугено с многослойным персептроном [2]. <...> Для обучения второго иерархического уровня была также выбрана сеть многослойный персептрон с четырьмя

46

Нечеткие модели и сети

Автор: Борисов В. В.
М.: Горячая линия – Телеком

Книга посвящена исследованию нечетких моделей, используемых для описания, анализа и моделирования сложных слабо формализуемых систем и процессов, а также вопросам построения, обучения и использования, во-первых, нечетких нейронных сетей, реализующих нечеткие продукционные, реляционные и функциональные модели, во-вторых, нейронных нечетких сетей, характеризующихся введением нечеткости в различные компоненты традиционных нейронных сетей. Рассмотрены основные разновидности нечетких моделей систем и процессов, отображаемых структурами на основе графов. Особое внимание уделено анализу способов построения, моделирования и использования нечетких когнитивных карт, реализующих расширенные возможности по анализу и моделированию сложных систем.

Персептронные нейроны Многослойный персептрон ∑ = ′+ 2 1 440 j jj xcc ∑ = ′+ 2 1 220 j jj xcc Слой 0 <...> ; wj – весовой коэффициент i-го входа персептронного нейрона; h – скорость обучения. <...> Подобно классическому персептрону, в нечетком персептроне можно найти разделяющую поверхность за конечное <...> На рис. 9.3 приведен пример реализации нечеткого многослойного персептрона. <...> Многослойный персептрон y1 yp Рис. 9.3.

Предпросмотр: Нечеткие модели и сети.pdf (0,3 Мб)
Предпросмотр: Нечеткие модели и сети (1).pdf (0,5 Мб)
47

№4 [Анналы хирургии, 2016]

Основан в 1996 г. Многопрофильный журнал, в котором публикуются современные достижения практически по всем разделам хирургических специальностей, включая общую и частную хирургию, вопросы преподавания истории, а также информацию о крупнейших научно-практических центрах отечественной и зарубежной хирургии. Постоянными рубриками журнала являются следующие: "Научные центры и школы", "Обзоры", "Лекции", "Архив хирургии", "Как это делается", "Новые хирургические технологии", "Молодому специалисту", "История хирургии".

В рамках исследования использовали одну из простых архитектур ИНС в виде персептрона. <...> однослойный персептрон. <...> Матрица весов каждого слоя однозначно определяет персептрон. <...> На рисунке 1 представлена схема типичного персептрона. <...> Модель однослойного персептрона № 7 Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис» Анналы

Предпросмотр: Анналы хирургии №4 2016.pdf (0,3 Мб)
48

ЛАЗЕРНЫЙ АНАЛИЗАТОР ЖИДКОСТЕЙ С КОМПЛЕКСНЫМ ПРОГРАММНЫМ ОБЕСПЕЧЕНИЕМ [Электронный ресурс] / Буриков [и др.] // Вода: химия и экология .— 2010 .— №1 .— С. 31-37 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/535282

Автор: Буриков

Описывается анализатор жидкостей, в основе работы которого лежат методы лазерной спектроскопии комбинационного рассеяния света и флуоресценции, а также комплексный анализ спектров с помощью современных математических методов. Прибор предназначен для бесконтактной диагностики жидкостей, в первую очередь – воды и водных растворов в режиме реального времени с целью определения в них вредных или опасных примесей, а также для качественного и количественного анализа жидких многокомпонентных смесей

Диапазон 0 – 0.7 М Диапазон 0 – 1 М NaCl KI NH4Br NaCl KI NH4Br ИНС, «от эксперимента», трехслойный персептрон <...> 0.07 0.05 0.06 0.07 0.12 0.11 ИНС, «от эксперимента», пятислойный персептрон 0.08 0.05 0.07 0.08 0.11 <...> и по валентной полосе КР воды Диапазон 0 – 1 М NaCl KNO3 Li2SO4 ИНС, «от эксперимента», трехслойный персептрон

49

№1 [Информационно-управляющие системы, 2017]

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).

Поэтому приходится вместо квадратичных форм использовать сети персептронов. <...> Результаты верификации образов сетями персептронов, Евклида — Хемминга и сетями квадратичных форм (8) <...> Сети персептронов и метрик химодуль ведут себя иным образом. <...> Для персептрона (3) отсутствие признака эквивалентно поступлению его нулевого значения. <...> Заключение Применение адаптированного алгоритма обучения сетей персептронов, описанного в ГОСТ Р52633.5

Предпросмотр: Информационно-управляющие системы №1 2017.pdf (0,4 Мб)
50

Заметки по информатике и математике. Вып. 3 сб. науч. статей

ЯрГУ

В сборник включены научные статьи, представленные студентами и аспирантами факультета ИВТ. Темы статей касаются важных направлений развития математики, информатики и вычислительной техники.

Персептрон состоит из десяти нейронов, каждый соответственно отвечает за свой класс. <...> Богомолов 25 Полное описание модели персептрона приведено в [2]. <...> Однослойные персептроны содержат один слой искусственных нейронов между входом и выходом, соединенных <...> На вход персептрона поступает только двоичный сигнал. <...> Таким образом, логика обучения персептрона следующая: если сигнал персептрона при некотором образе верен

Предпросмотр: Заметки по информатике и математике. Вып. 3 сб. науч. ст..pdf (1,0 Мб)
Страницы: 1 2 3 ... 11