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: 49457 (0,89 сек)

Свободный доступ
Ограниченный доступ
Уточняется продление лицензии
1

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).

Требуемое формулой (10.25) соответствие между входными и выходными сигналами персептрона сведено в табл <...> j ⎞⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎠ , (10.38) где y(0)j = xj; x0 = 1; y (k−1) 0 = 1; выходные сигналы персептрона yi = y (K) <...> Желаемые выходные сигналы персептрона должны быть также закодированы в приемлемой форме и масштабированы <...> Требуемое формулой (10.25) соответствие между входными и выходными сигналами персептрона сведено в табл <...> j ⎞⎟⎟⎟⎟⎟⎟⎠ , (10.38) где y(0)j = xj; x0 = 1; y (k−1) 0 = 1; выходные сигналы персептрона yi = y (K)

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

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.

Каким образом вырабатываются входные сигналы x1, x2, x3 . . . персептрона, классифицирующего числа на <...> Так, например, если в качестве xj на вход персептрона подавать сигналы, кодирующие симптомы заболевания <...> человека, а в качестве yi на выходе персептрона снимать сигналы, кодирующие диагнозы его заболеваний <...> страны самолет (рис. 4.10), а в качестве yi на выходе персептрона снимать сигналы, Copyright ОАО «ЦКБ <...> Квадратичная ошибка ε является сложной функцией, зависящей от выходных сигналов персептрона yi, которые

Предпросмотр: Интеллектуальные системы учебник — Эл. изд..pdf (0,2 Мб)
3

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.

Структура нейрона: Входные сигналы xi. <...> На вход нейрона подаются биполярные сигналы (равные +1 и -1). <...> Обучение персептрона Алгоритм обучения персептрона. <...> По способу распространения сигналов персептрон аналогичен нейрону Мак-Каллока-Питтса. <...> Например, рассмотрим задачу со звуковыми сигналами, записанными на цифровом устройстве.

Предпросмотр: Интеллектуальные системы и технологии учебное пособие.pdf (0,5 Мб)
4

Алые паруса в сером тумане. Ч. 2. [Электронный ресурс] / Ю. Первова // Грани .— 1988 .— № 148 .— С. 65-128 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/365878

Автор: Первова Юлия

Опубликованы воспоминания Первовой Юлии о Грин Нине Николаевне (жене писателя Александра Грина), которые были дружны с 1950-х годов до самой смерти Нины Николаевны в 1970 году.

В Советском Союзе это называется "сигналы о моральном облике" и имеет прямое отношение к 72 Copyright

5

Микропроцессорная техника: введение в Cortex-M3 учеб. пособие

Автор: Огородников И. Н.
М.: ФЛИНТА

Учебное пособие нацелено на формирование у студентов практических навыков разработки и программирования микропроцессорных устройств автоматики физических установок, приборов радиационной безопасности человека и окружающей среды, а также различных приборов биофизического и медицинского назначения.

Их можно синхронизировать системной синхронизацией, внешними сигналами или другими таймерами Рис. 1.5 <...> Помимо базового режима сравнения, каждый таймер поддерживает специальный режим генерации ШИМ-сигналов <...> Два контроллера UART: – FIFO очередь приема и передачи до 16 позиций; – поддержка сигналов управления <...> Перед началом работы с таймерами в первую очередь должны быть включены тактовые сигналы. <...> Параметры задаются в блоке «Сигналы тактовой частоты».

Предпросмотр: Микропроцессорная техника введение с CORTEX-M3 .pdf (0,3 Мб)
6

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 <...> Нейрон получает сигналы (импульсы) от аксонов других нейронов через дендриты (приемники) и передает сигналы <...> Эти входные сигналы, в совокупности обозначаемые вектором Х, соответствуют сигналам, приходящим в синапсы <...> множества выходных сигналов. <...> Этот процесс повторяется для всех следующих входных сигналов.

Предпросмотр: Нейросетевые и гибридные системы .pdf (0,9 Мб)
7

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. <...> Для многослойного персептрона выделяют два типа сигналов: 25 Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство <...> Многослойный персептрон относится к типу полносвязных сетей прямого распространения сигналов. <...> Многослойный персептрон 2.1. Структура многослойного персептрона 2.2.

Предпросмотр: Основы нейроинформатики.pdf (1,0 Мб)
8

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

В настоящее время значительное внимание уделяется задаче подавления в речевых сигналах аддитивного шума <...> Исследуемой сетью является многослойный персептрон Розенблата. <...> Далее с выходным сигналом нейронной сети осуществляется процедура SOFTMAXнормализации [11]. <...> Подавление шума в речевых сигналах на основе метода нелокального усреднения / С.А. Новоселов, А.И. <...> Приоров // Цифровая обработка сигналов, 2011. – № 4. – С. 23-28. 2. Gibak K., Loizou Phillips C.

9

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

Рисунок 1 – Структурная схема базового нейросетевого алгоритма распознавания слов в речевом сигнале В <...> С выходным сигналом нейронной сети осуществляется процедура softmaxнормализации [5]. <...> Исследуемой сетью является многослойный персептрон Розенблата. <...> Далее с выходным сигналом нейронной сети осуществляется процедура softmaxнормализации [5]. <...> Анализ, распознавание и интерпретация речевых сигналов. – Киев: Наукова думка, 1987. – 264 с. 5.

10

Спортивный травматизм. Профилактика и реабилитация учеб. пособие

ВГАФК

Учебное пособие по дисциплине «Проблемы травматизма и заболеваний опорно-двигательного аппарата в спорте высших достижений» предназначено для магистрантов по направлению 034300.68 (профиль - Подготовка высококвалифицированных спортсменов).

, сигналы. <...> Эти сигналы будут сличаться с афферентными сигналами (IW). <...> Эти сигналы (∆ W) сообщают, что не все в порядке, что нужно послать сигналы коррекции, выправляющие это <...> Такие сигналы поступают, поправка происходит. <...> В следующем цикле кольца снова отличаются сигналы SW и IW.

Предпросмотр: Спортивный травматизм.pdf (0,2 Мб)
11

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.

Схема многослойного персептрона приведена на рис. 2. Рис. 2. <...> С использованием сформированной выборки производится обучение многослойного персептрона. <...> Полученный персептрон используется для распознавания типов модуляции новых зарегистрированных сигналов <...> В качестве примера ниже представлены результаты применения трехслойного персептрона для различения сигналов <...> (данные сигналы не использовались при обучении МП) обученного персептрона.

12

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.

параллельной обработки данных множеством нейронных сетей (экспертов) и последующего объединения выходных сигналов <...> , e1, e2,…, eh — сигналы ошибок нейронных сетей, входящих в состав ассоциативной машины, d1, d2,…, dh <...> самим персептроном. <...> После принятия решения каждой нейронной сетью все полученные выходные сигналы определенным образом Copyright <...> Выходные сигналы нейронов могут рассматриваться как функции принадлежности к соответствующим классам

13

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

Сумматор выполняет сложение сигналов, поступающих по синаптическим связям от других нейронов, и внешних <...> входных сигналов. <...> Работа персептрона сводится к классификации (обобщению) входных сигналов по некоторому числу классов. <...> Обучение персептрона является обучением с учителем. <...> Персептронный нейрон Рис. 2.

14

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

Искусственная нейронная сеть – это раздел искусственного интеллекта, в котором для обработки сигналов <...> Обычно количество слоев равно трем: входной слой, на который подается вектор входных сигналов, скрытый <...> слой и выходной слой, который выдает вектор контрольных сигналов. <...> однослойный персептрон. <...> На рисунке 1 представлена схема типичного персептрона.

15

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.

как характеристики гармоник сигнала, принадлежащих определенному частотному диапазону и возникающих в сигнале <...> Второй параметр задавался исходя из диапазона частот, занимаемых речевым сигналом (до 4000 Гц), в соответствии <...> Таким образом, получены центрированные сигналы Yi 0. <...> Поэтому приходится вместо квадратичных форм использовать сети персептронов. <...> Сети персептронов и метрик химодуль ведут себя иным образом.

16

ЭКОЛОГО-ГЕНЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЭВОЛЮЦИОННОГО ПРОЦЕССА учебное пособие

Автор: Сафонов Максим Анатольевич
М.: Дом Педагогики

Учебное пособие содержит материалы о современных взглядах на влияние экологических и генетических факторов на эволюционный процесс. Рассмотрены факторы и движущие силы эволюции; приводятся теории формирования видов и надвидовых таксонов. Представлены данные об основных этапах эволюции человека и особенностях антропогенеза. Книга адресована обучающимся по программам бакалавриата, магистратуры, аспирантуры биологической и экологической направленности.

Так возникли "сигналы тревоги", характерные для многих видов птиц: обнаружившая врага птица не затаивается <...> Таким образом, сигналом о качестве генов для самок является большой объем мускулатуры. <...> трудовая деятельность способствовала сплочению членов коллектива, вызывала необходимость обмена звуковыми сигналами

Предпросмотр: ЭКОЛОГО-ГЕНЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЭВОЛЮЦИОННОГО ПРОЦЕССА.pdf (0,5 Мб)
17

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

На вход нейрона поступает некоторое количество входных сигналов (х1, х2,…,хn), образующих в совокупности <...> суммируются, вычисляя взвешенную сумму V – потенциал нейрона. где N – размерность пространства входных сигналов <...> Величину порогового барьера W0 можно рассматривать как еще один весовой коэффициент при постоянном входном сигнале <...> Говоря многослойном персептроне(матричной сети), отметим, что он представляет свою структуру, где каждый <...> Персептроны. – М.: Мир,1971. 12. Новиков В.А., Калацкая Л.В., Садов В.С.

18

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

является установление связи между поведением объекта (то есть реакцией выходов на различные входные сигналы <...> 8) Симметрия означает неизменность отклика нейрона или группы нейронов на разные комбинации входных сигналов <...> группе перестановок, симметрию можно связать с инвариантным откликом на перестановки входов при разных сигналах <...> Ясно, что инвариантность при перестановке сигналов ix и jx на входе одного нейрона обеспечивается равенством <...> весов i jw w= , а инвариантность относительно перестановки некоторого подмножества из 1N сигналов обеспечивается

19

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.

Обработка цифровых сигналов .................................................... 123 7.2.1. <...> Обработка цифровых сигналов Используя текстуры, рассмотрим применение CUDA в обработке цифровых сигналов <...> персептрон (далее просто персептрон). <...> трехслойный персептрон). <...> персептрона в целом.

Предпросмотр: Основы работы с технологией CUDA.pdf (10,9 Мб)
20

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

с этим существует потребность в системах способных работать в условиях с низким или/и нестабильным сигналом <...> Более подробная модель персептрона представлена на рис.2. <...> тангенса Основным достоинством сигмоидальной функции является способность самостоятельно усиливать слабые сигналы <...> Очевидно, что чем больше количество персептронов тем лучше обучаемость сети. <...> Однако следует отметить что в случае превышение определенного количества персептронов появляется риск

21

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.

Искажения сигналов могут возникать и по многим другим причинам. <...> осложняет их практическое применение; – различные артефакты, неизбежно присутствующие в регистрируемых сигналах <...> В качестве входного вектора персептрона X был использован тот же набор параметров, что и в традиционно <...> Персептрон сделает заключение о степени истинности ответа, данного опрашиваемым человеком. <...> После этого персептрон пригоден для тестирования только одного человека, на которого он был настроен.

22

№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. <...> по абсолютной величине сигналом. <...> Вычисляем величины сигналов на выходах персептрона слева L h и справа R h . 2. <...> На выходах корневого персептрона формируются сигналы L h и R h . <...> (например, узел 2 с сигналом R h ).

Предпросмотр: Вестник компьютерных и информационных технологий №10 2014.pdf (0,2 Мб)
23

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 <...> Изменяя входные параметры нейросетевой модели, наблюдая за поведением выходных сигналов, можно изучать <...> В настоящее время разработано несколько видов ИНС, наиболее часто используется многослойный персептрон <...> В обоих случаях сети по своей структуре представляли многослойный персептрон. <...> Изменяя входные параметры нейросетевой модели и наблюдая за поведением выходных сигналов, можно изучать

24

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 <...> (так называемый класс функций, обладающий свойством персептронной представляемости) [2]. <...> Искусственныe нейронныe сети в задачах определения параметров гармонических сигналов / В. В. <...> Определение параметров гармонических сигналов в условиях действия шумов и помех на основе метода разложения

25

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 <...> в j -м кластере, nji — количество сигналов i -го класса в j -м кластере, Nj — общее количество сигналов <...> Проводим синтез новых N1 признаков с использованием автоассоциативной нейронной сети типа многослойный персептрон

26

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.

Упрощенная схема однослойного персептрона Выбор a осуществляется пошаговым образом. <...> Однослойный персептрон Модель однослойного персептрона разработана Розенблаттом в 1959 году. <...> К трем нейронам однослойного персептрона, изображенного на рис. 12 поступают сигналы из n входов. <...> Многослойный персептрон Многослойный персептрон представляет собой сеть, где нейроны располагаются слоями <...> сигналы.

Предпросмотр: Основы технической диагностики.pdf (0,6 Мб)
27

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 <...> S1 1( ) j 1= 2 ∑ wj i, 1( ) УДК 681.325.5 НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛИ ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННЫХ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ <...> 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

28

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 <...> является то, что обученная нейронная сеть надежна и мало чувствительна к небольшим ошибкам во входных сигналах <...> (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

29

Нейрокомпьютерные технологии метод. указания к лаб. работе № 1 «Исследование работы формального нейрона»

Автор: Харитонова А. А.
Изд-во ПГУТИ

Методические указания к лабораторной работе «Исследование работы формального нейрона» содержат краткую теорию, указания к выполнению лабораторной работы, вопросы и задачи для зачета, а также список литературы.

Розенблатт изобретает однослойный персептрон. <...> Персептрон обретает популярность — его используют для распознавания образов, прогнозирования погоды и <...> Минский публикует формальное доказательство ограниченности персептрона и показывает, что он неспособен <...> Галушкин одновременно разрабатывают алгоритм обратного распространения ошибки для обучения многослойных персептронов <...> прохождения сигналов в нервной системе.

Предпросмотр: Нейрокомпьютерные технологии Методические указания к лабораторной работе№ 1 Исследование работы формального нейрона.pdf (0,1 Мб)
30

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 <...> ; б – структура сети Вольтерри Структура многослойного персептрона является универсальной, т.е. она применима <...> Сеть Вольтерри Сеть Вольтерри – динамическая сеть для нелинейной обработки последовательности сигналов <...> Проведенные тесты показывают, что в случае использования многослойного персептрона, направление верно

31

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 <...> Сумматор осуществляет линейную комбинацию сигналов. <...> Функционирование нейрона k можно представить парой функций: где x1, x2, …, xm – входные сигналы; wk1, <...> Хомич Используемый в нашем исследовании персептрон имеет на входе три нейрона, по числу руководящих параметров

32

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ В СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ [Электронный ресурс] / К.Е. Токарев // Бизнес. Образование. Право. Вестник Волгоградского института бизнеса .— 2016 .— №2 (35) .— С. 125-128 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/415740

Автор: Токарев Кирилл Евгеньевич

В статье рассмотрены возможности применения алгоритмического и математического аппарата нейросетевых моделей в задачах управления социально-экономическими системами. В ходе исследования автором проанализированы современные подходы к моделированию управления социально-экономическими системами, разработана алгоритмическая модель обучения и функционирования нейронной сети, а также представлена структурная модель базового компонента сети – искусственного нейрона. Кроме того, проанализированы возможности и выявлены пути адаптации существующих классов одно- и двухслойных нейросетевых моделей с экзо- и эндогенными сигналами для обоснования управленческих решений на основе использования инструментальных средств для многовариантного анализа альтернатив в задачах управления в социальных и экономических системах.

нейросетевые модели, социально-экономические системы, инструментальные средства, искусственный нейрон, персептрон <...> Модель искусственного нейрона (x1,…,xk – входные сигналы, поступающие на искусственный нейрон; i (i = <...> Нейрон второго слоя суммирует m поступивших входных сигналов с весами v1,…,vm..То есть ∑ = ⋅= m j jj <...> Среди них отметим сети прямого распространения (например, простейший персептрон Розенблатта, многослойный <...> персептрон); рекуррентные нейронные сети (например, рекуррентная сеть Эльмана); радиально базисные нейронные

33

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 <...> Вид сигналов датчиков давления и вибрации при двукратном вводе одним человеком одинакового текста на <...> В настоящей работе приìеняëасü оäносëойная нейронная сетü персептронов. <...> 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

34

№3 [Информационные системы и технологии, 2015]

Журнал об информационных системах и технологиях.

, независимом от диктора, на примере многослойного персептрона приведена на рисунке 1. <...> 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. <...> Наиболее устойчивыми сигналами к воздействию помех будут такие сигналы, у которых степень соответствия

Предпросмотр: Информационные системы и технологии №3 2015.pdf (0,6 Мб)
35

№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).

Таким образом, получены центрированные сигналы Yi 0. <...> Поэтому приходится вместо квадратичных форм использовать сети персептронов. <...> Сети персептронов и метрик химодуль ведут себя иным образом. <...> Для персептрона (3) отсутствие признака эквивалентно поступлению его нулевого значения. <...> Частоты излучаемых сигналов согласованы с особенностями отражения сигналов залежами углеводородов.

Предпросмотр: Информационно-управляющие системы №1 2017.pdf (0,4 Мб)
36

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.

сигналам, приходящим в синапсы биологического нейрона), веса n (на которые умножаются входные сигналы <...> Как отмечается в работе [11], наиболее популярными и изученными являются следующие: многослойный персептрон <...> ИНС [27], за основу разрабатываемой ИНС предлагается взять хорошо изученный многослойный полносвязный персептрон <...> основных характеристик ИНС В качестве итоговой конфигурации был выбран трехслойный полносвязный гомогенный персептрон <...> Данная выборка использовалась для обучения трехслойного персептрона.

37

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 <...> которая в случае возникновения ситуации, находящейся вне ее пространства управления, подает аварийные сигналы <...> HMI должен отображать выход модели, входы, сигналы тревоги, технологические уставки процесса, предоставлять

38

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.

входных сигналов. <...> Персептронные нейроны Многослойный персептрон ∑ = ′+ 2 1 440 j jj xcc ∑ = ′+ 2 1 220 j jj xcc Слой 0 <...> Подобно классическому персептрону, в нечетком персептроне можно найти разделяющую поверхность за конечное <...> Многослойный персептрон y1 yp Рис. 9.3. <...> , а также вероятностные распределения для интервалов смены сигналов и значений сигналов.

Предпросмотр: Нечеткие модели и сети.pdf (0,3 Мб)
Предпросмотр: Нечеткие модели и сети (1).pdf (0,5 Мб)
39

Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы

Автор: Рутковская Д.
М.: Горячая линия – Телеком

Книга посвящена вопросам "интеллектуальных вычислений". Содержит базовые знания о генетических алгоритмах, эволюционном программировании, нечетких системах, а также о связях этих направлений с нейронными сетями.

нейронной сети, названной персептроном. <...> Персептрон Copyright ОАО «ЦКБ «БИБКОМ» & ООО «Aгентство Kнига-Cервис» простейшим персептроном. <...> Персептрон. Рис. 2.5. <...> Иллюстрация проблемы XOR. а персептрон корректно классифицирует как сигналы, которые принадлежат к обучающей <...> Иллюстрация проблемы XOR а персептрон корректно классифицирует как сигналы, которые принадлежат к обучающей

Предпросмотр: Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы.pdf (0,6 Мб)
Предпросмотр: Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы (1).pdf (0,5 Мб)
40

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 <...> q,q – корректируемые на интервалах наблюдения нечеткие коэффициенты, определяющие перераспределение сигналов <...> НБП ( )B u  (1) определяет однослойный персептрон с ненулевым смещением, векторстрока c называется <...> Кроме того, неизвестен вектор B настраиваемых весовых коэффициентов однослойного персептрона. <...> линейной части системы (1) з з 0HA A H   и определяем матрицу H . 2) Задаваясь весами зc c выходных сигналов

41

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

гармоника в комплексной форме Rek + jImk; xi — i-е значение функции; N — количество отсчетов в дискретном сигнале <...> 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.

42

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ МОНИТОРИНГ КАЧЕСТВА МЕХАНИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДЕТАЛЕЙ [Электронный ресурс] / Самойлова, Игнатьев // Контроль. Диагностика .— 2013 .— №4 .— С. 70-74 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/480816

Автор: Самойлова

Рассматривается применение интеллектуального мониторинга механической обработки деталей

(рис. 1), который применяют для минимизации ошибки работы многослойного персептрона и получения желаемого <...> , обратном прямому распространению сигналов в обычном режиме работы. <...> Этот итеративный градиентный алгоритм имеет ряд недостатков при цифровой обработке сигналов: медлительность <...> на выходе сети при распознавании появляются образы, которым ее никто не обучал или не распознаются сигналы <...> Обобщенный многослойный персептрон: W ij – синаптические веса; i – индекс нейрона из предыдущего слоя

43

«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.

сумме выходных сигналов. <...> Для непрерывных сигналов множества T и S являются бесконечными, а для дискретных сигналов, ограниченных <...> Персептрон Персептрон, являющийся одной из первых попыток создания ИНС, был предложен Розенблатом [41 <...> Персептрон, структура которого показана на рис. 5.5, имеет два слоя. Рис. 5.5. <...> Персептроны / М. Минский, С. Пейперт ; пер. с англ. Г. Л. Гиммельфарба, В. М.

Предпросмотр: «Основы теории управления и идентификации в технических системах» Книга 1.pdf (1,2 Мб)
44

№1 [Вестник Московского университета. Серия 3. Физика. Астрономия, 2015]

Основан в 1946г. Авторитетное научное издание, статьи и материалы журнала отражают тематику важнейших направлений теоретических и экспериментальных исследований по всему кругу научных вопросов, изучаемых на физическом факультете МГУ

Схема многослойного персептрона приведена на рис. 2. Рис. 2. <...> распространению сигналов в обычном режиме работы. <...> Полученный персептрон используется для распознавания типов модуляции новых зарегистрированных сигналов <...> В качестве примера ниже представлены результаты применения трехслойного персептрона для различения сигналов <...> (данные сигналы не использовались при обучении МП) обученного персептрона.

Предпросмотр: Вестник Московского университета. Серия 3. Физика. Астрономия №1 2015.pdf (0,2 Мб)
45

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 <...> биометрические данные первоначально обогащаются сумматорами искусственных нейронов, а далее уже обогащенные сигналы <...> 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 <...> Оказывается, трит-нейроны могут выполнять то, что в принципе не способны делать обычные нейроны (персептроны

46

Инженерия знаний учеб. пособие

Автор: Богданова Е. А.
Изд-во ПГУТИ

Учебное пособие содержит теоретические сведения по дисциплине Инженерия знаний. Разработано в соответствии с ФГОС ВО по направлению подготовки 09.03.01 - Информатика и вычислительная техника и предназначено для студентов 2 и 2у курсов заочной и дистанционной форм обучения.

Простая нейронная модель (персептрон), показанная на рис. 16. <...> Рис. 16 – Модель персептрона Персептроны состоят из одного слоя (т.е. количество слоев нейронов между <...> Выполняет сложение внешних входных сигналов или сигналов, поступающих по синапсическим связям от других <...> Нейрон имеет несколько входных сигналов ix и один выходной сигнал OUT . <...> Сигмоид позволяет усиливать слабые сигналы и не насыщаться от сильных сигналов.

Предпросмотр: Инженерия знаний Учебное пособие.pdf (0,3 Мб)
47

Интеллектуальные системы учеб. пособие

Автор: Семенов А. М.
ОГУ

В учебном пособии рассмотрены теоретические основы интеллек- туальных систем, модели и методы интеллектуального анализа данных. Теоретический материал дополнен примерами и программной реализа- цией интеллектуальных задач, вопросами и тестами для проверки ус- воения материала.

Принятые синапсом входные сигналы подводятся к телу нейрона. <...> Такие сети обычно называют многослойными персептронами (multilayer percetron). <...> Они представляют собой обобщение однослойного персептрона, рассмотренного ранее. <...> Особенности работы персептрона состоят в следующем. <...> Выходные сигналы 3-го слоя называются нормализованными весами.

Предпросмотр: Интеллектуальные системы.pdf (0,3 Мб)
48

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 <...> болезни сердца... ции мозга, позволяющиие запоминать, классифицировать, идентифицировать, прогнозировать сигналы <...> 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

49

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 <...> 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, <...> i ij ij j S w x = = ∑ 1 , (1) ii S y e− = + 1 , 1 (2) где J – количество входов i-го нейрона; xij – сигналы

50

Предвычисления октановых чисел бензиновых смесей с использованием искусственных нейронных сетей [Электронный ресурс] / Paranghooshi, Sadeghi, Shafiei // Нефтегазовые технологии .— 2010 .— №2 .— С. 77-82 .— Режим доступа: https://rucont.ru/efd/262174

Автор: Paranghooshi
М.: ПРОМЕДИА

Представлена новая искусственная нейронная сеть-модель прогнозирования для вычисления величины исследовательского октанового числа бензиновой смеси на нефтеперерабатывающем заводе.

Многослойный персептрон прямого распространения, (тип нейронной сети) Входной слой скрытый слой Выходной <...> Многослойный персептрон – на сегодняшний день это самая широко используемая топология нейронной сети <...> Двухслойный (без учета входных узлов) многослойный персептрон прямого распространения – обычная модель <...> Нейроны во входном слое получают входные сигналы и затем передают их на скрытый слой нейронов без каких <...> Нейроны скрытого слоя вычисляют свои сигналы присоединением весовых сигналов, полученных с каждого нейрона

Страницы: 1 2 3 ... 990