ДонНТУ   Портал магистров

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Тематические статьи

  1. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ВИРТУАЛЬНЫМИ ОБЪЕКТАМИ

    Авторы: Ю. Б. Попова, С. В. Яцыкович

    Описание: Рассмотрены вопросы математического моделирования искусственной нейронной сети методом обратного распространения ошибки, приведены алгоритмы для расчета нейронов и для обучения ИНС.

    Источник: Ссылка

  2. ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ХИМЕЧСКИХ И БИОХИМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

    Авторы: И.И. Баскин , В.А. Палюлин , Н.С Зефиров

    Описание: Расмотрены направления применения искусственных нейронных сетей в химических и биохимических целях.Сформулированы направления работ по приминению искусственных нейронных сетей в органической,аналитической,физической областях.

    Источник: Ссылка

  3. АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ БЕСПРОВОДНОЙ СЕНСОРНОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ МНОГОКВАРТИРНОГО «УМНОГО ДОМА»

    Авторы: И.Д. Котилевец , Т.И. Скворцова

    Описание: В работе рассматриваются вопросы создания информационно- измерительной подсистемы для контроля энергоресурсов. Представлен обзор технологий беспроводной сенсорной сети, анализ и рекомендации по выбору технологии для многоквартирного «умного дома».

    Источник: Ссылка

  4. МЕТОД ПАКЕТНОГО ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОСЕТИС ЗАДЕРЖКОЙ О ВХОДНОМ СЛОЕ ДЛЯ КОМПЛЕКСНОЙ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ ВЕНТИЛЯТОРНОЙ УСТАНОВКИ ГЛАВНОГО ПРОВЕТРИВАНИЯ

    Авторы: Е. Е.  Федоров, И. В.  Ярош , Т. А.  Черняк

    Описание: В статье представлены данные выполненного анализа имеющихся мето-дов для осуществления диагностики состояния вентиляторной установки главного проветри-вания на горнопромышленном предприятии (шахте). Выполненные исследования направлены на снижение вероятности возникновения ошибок диагностики. Достоинства и недостатки ука-занных существующих методов учтены при разработке и реализации нейросетевого метода диагностики вентиляторной установки главного проветривания.

    Источник: Источник статьи 7

    Ссылка
  5. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ХИМИЧЕСКОЙ ТЕХНОЛОГИИ.

    Авторы: В.Р.  Нигматуллин, И.О.Н.А. Руднев

    Описание: Рассмотрено применение методов машинного обучения и искусственного интеллекта для различных задач умных домов, таких как моделирование, автоматизация и оптимизация процессов, контроль качества и безопасности, поиск новых соединений и катализаторов. Для данных целей были использованы искусственные нейронные сети, метод решающих деревьев, бустинг, регрессия, а также их комбинации.

    Источник: Ссылка

  6. НЕЙРОПАКЕТЫ – СОВРЕМЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ИНСТРУМЕНТ ИССЛЕДОВАТЕЛЯ

    Авторы: А.А. Кириниченко

    Описание: В статье предоставляется информация ,что собой предсавляет нейрокомпьютеринг а так же подробно разсказывается что из себя предсавляют нейросети

    Источник: Ссылка

  7. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ: ПРИМЕНЕНИЕ СЕГОДНЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

    Авторы: К.И. Фаустова

    Описание: в статье рассматриваются направления, в которых на данный момент развиваются нейронные сети, сферы деятельности, где они уже активно применяются. Так же рассматриваются возможности, которые данные сети открывают в будущем.

    Источник: Ссылка

  8. Переводы статей

  9. ИССЛЕДОВАНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПСИХИАТРИЧЕСКОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКЕ

    Авторы: Бин Мэй Чен, Сяо Пин Фань , Чжи Мин Чжоу, и Сюэ Ронг Ли

    Описание:Применение теории интеллектуального управления в медицинской психиатрии. диагноз. В процессе обучения находим подбор подходящей структуры нейронной сети. очень важен для сети BP. Подходящая структура нейронной сети принесет меньше ошибок в диагностической системе. Это ключ к успеху или неудаче интеллектуальной системы психиатрической диагностики. Мы нашли несколько правил, которые подходят нашему диагнозу система.

    Источник (англ.): Источник оригинальной статьи