Здесь собраны материалы, которые уже пригодились
мне и, я надеюсь, станут полезными Вам.
- ООО "РеаЛист.Ру" — Эконометрические модели для расчёта цен на подержанные автомобили
Изложена методика сбора информации компанией ООО "РеаЛист.Ру" и
приведены эконометрические модели влияния пробега и комплектации на
стоимость автомобиля, а также модель для расчёта цен автомобилей.
Официальный сайт компании ООО "РеаЛист.Ру": http://www.realist.ru/
- Шувалов Г. Ю. — Матричный метод расчета весовых коэффициентов в оценке стоимости автомобилей.
В статье приводится описание матричного метода расчёта весовых
коэффициентов для определения стоимости автомобиля через стоимость
анологичных транспортных средств.
Связаться с автором можно по e-mail: expert-auto@narod.ru
- Арустамов Алексей — Моделирование поведения рынка
В своей статье автор рассматривает средства моделирования поведения
рынка и возможность применения для этих целей алгоритмов, основаных на
неронных сетях.
Оригинал статьи можно просмотреть на сайте компании BaseGroup: http://www.basegroup.ru/neural/mpr.htm
- Короткий С. — Нейронные сети — файл nn.zip (180k)
Альтернативный курс по нейронным сетям, который разбит на четыре части:
основные положения, алгоритм обратного распространения, обучение без
учителя и нейронные сети Хопфилда и Хэмминга. Последние три части курса
содержат также примеры программ на C++, реализующих работу нейронных сетей
рассматриваемых топологий.
Ознакомиться с материалами данного курса в режиме on-line можно на
сайте Лаборатории искусственного интеллекта: http://lii.newmail.ru/
- Алексей Стариков — Самоорганизующиеся карты — математический аппарат
Статья посвящена одной из разновидностей нейронных сетей —
самоорганизующимся картам Кохонена. Описывается их структура и работа с
ними. На сайте компании BaseGroup можно скачать готовый компонент для языка программирования Delphi, реализующий
работу самоорганизующихся карт. Компонент распространяется бесплатно.
Данная статья расположена на сайте компании BaseGroup: http://www.basegroup.ru/neural/som.htm
- Prof. Y. P. ZAYCHENKO — Генетический алгоритм обучения нейронной сети
Описывается генетический алгоритм, предназначенный для обучения
нейронной сети с целью минимизации среднеквадратичной ошибки.
Материал выложен на сайте аналитической группы компании "Аналитик
Софт": http://www.i2.com.ua/
- Исаев Сергей — Генетические алгоритмы в задачах оптимизации
Рассматривается генетический алгоритм для решения многопараметрической
непрерывной задачи оптимизации. Используется отличная от традиционной
символьная модель, позволяющая манипулировать более короткими хромосомными
наборами. Предлагаются новые генетические операторы, использующие
специфику такой модели. Обсуждаются вопросы, связанные с влиянием
операторов и значений параметров на поведение генетического алгоритма.
Приведены результаты вычислительного эксперимента с использованием
традиционных для генетических алгоритмов задач.
Источником данного материала является аналитическая группа компании
"Аналитик Софт": http://www.i2.com.ua/