нейронные сети

Алгебраические свойства рекуррентных нейронных сетей дискретного времени

Авторы: Слеповичев И. И.

Быстрый рост числа публикаций на темы, связанные с теорией искусственных нейронных сетей, свидетельствует о том, что искусственные нейронные сети являются довольно эффективным инструментом при решении очень широкого класса задач. Однако до сих пор не существует строгого формального обоснования ряда важных свойств нейронных сетей. В данной работе делается попытка формализовать важнейшие объекты нейроинформатики и рассмотреть их свойства с точки зрения прикладной алгебры.

Обучение нейросетевых регуляторов для стабилизации комбинированных динамических систем

Авторы: Андрейченко Д. К., Жадаев Ф. М.

Устройства управления на основе искусственных нейронных сетей в настоящее время довольно часто используются для управления объектами с сосредоточенными по пространству параметрами. Объекты управления в таких системах характеризуются конечным множеством собственных частот. Поэтому применение нейросетевых управляющих устройств после соответствующей настройки внутренних параметров(обучения ) либо полностью исключает, либо минимизирует вероятность появления неустойчивых собственных частот колебаний объекта управления в течение достаточно продолжительного периода времени.

Применение метода искусственных нейронных сетей для определения некоторых аминокислот в бинарных смесях

Авторы: Аравин О. И., Новиков А. Ю., Селифонова Е. И., Чернова Р. К., Шевырёв С. П.

Разработана методика применения метода искусственных нейронных сетей для обработки спектрофотометрических данных с целью определения фенилаланина и тирозина в неразделенных бинарных смесях указанных аминокислот на уровне микрограммовых концентраций. Рассчитаны погрешности определения: минимальная до 1%, максимальная не превышает 10%. Максимальная погрешность наблюдается для смесей, содержание компонентов в которых отличаются на порядок и более.

Построение диагностических экспертных систем на основе нейронных сетей

Авторы: Соловьев В. М.

В работе рассмотрены вопросы построения диагностических экспертных систем (ДЭС) на основе нейронных сетей (НС) с латеральным торможением. Предложены методы обучения таких сетей.  Проанализированы вопросы получения диагностической информации в гетерогенной вычислительной сети и использования априорной информации о значимости диагностических признаков. Результаты работы могут быть использованы при построении нейросетевых диагностических систем (кластеризаторов).

Алгебраические свойства абстрактных нейронных сетей

Авторы: Слеповичев И. И.

Современный уровень развития нейроинформатики позволяет использовать искусственные нейронные сети для решения различных прикладных задач. Однако многие применяемые на практике нейросетевые методы не имеют строгого формального математического обоснования, являясь эвристическими алгоритмами. Это накладывает определенные ограничения на развитие нейросетевых методов решения задач. В то же время существует широкий класс математических моделей, хорошо изученных в рамках таких дисциплин, как теория абстрактных алгебр, теория графов, теория конечных автоматов.

Об одновременном приближении алгебраических многочленов и их производных нейронными сетями прямого распространения сигнала с одним скрытым слоем

Авторы: Узенцова Н. С., Сидоров С. П.

 В данной статье приводится алгоритм нахождения весов нейронной сети прямого распространения сигнала с одним основным слоем. Алгоритм используется для решения задачи равномерного приближения алгебраического многочлена совместно с его производными с наперед заданной точностью. В качестве функции активации используется рациональная сигмоида.