Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

Россиев Д.А., Захматов И.Г. Оценка компенсаторных возможностей головного мозга при его органических поражениях (опыт применения нейросетевого векторного предиктора) // Нейроинформатика и ее приложения: Тез. докл. 2 Всероссийского семинара.- Красноярск, 1994.- С.42.

Россиев Д.А., Коченов Д.А. Пакет программ «MultiNeuron» - «Configurator» - «Tester» для конструирования нейросетевых приложений // Нейроинформатика и ее приложения: Тез. докл. 2 Всероссийского семинара.- Красноярск, 1994.- С.30.

Россиев Д.А., Мызников А.А. Нейросетевое моделирование лечения и прогнозирование его непосредственных результатов у больных облитерирующим тромбангиитом // Нейроинформатика и ее приложения: Материалы III Всероссийского семинара, 6-8 октября 1995 г., часть 1.- Красноярск, 1995.- С.194-228.

Россиев Д.А., Мызников А.В. Прогнозирование непосредственных результатов лечения облитерирующего тромбангиита с помощью нейронных сетей // Нейроинформатика и ее приложения: Тез. докл. 2 Всероссийского семинара.- Красноярск, 1994.- С.41.

Россиев Д.А., Савченко А.А., Гилев С.Е., Коченов Д.А. Применение нейросетей для изучения и диагностики иммунодефицитных состояний// Нейроинформатика и нейрокомпьютеры // Нейроинформатика и нейрокомпьютеры: Тез. докл. рабочего семинара, Красноярск, 8-11 октября 1993 г., Красноярск.- 1993.- С.32.

Россиев Д.А., Суханова Н.В., Швецкий А.Г. Нейросетевая система дифференциальной диагностики заболеваний, прояляющихся синдромом «острого живота» // Нейроинформатика и ее приложения: Тез. докл. 2 Всероссийского семинара.- Красноярск, 1994.- С.43.

Савченко А.А., Догадин С.А., Ткачев А.В., Бойко Е.Р., Россиев Д.А. Обследование людей в районе возможного радиоактивного загрязнения с помощью нейросетевого классификатора // Нейроинформатика и ее приложения: Тез. докл. 2 Всероссийского семинара.- Красноярск, 1994.- С.46.

Савченко А.А., Митрошина Л.В., Россиев Д.А., Догадин С.А. Моделирование с помощью нейросетевого предиктора реальных чисел иммуноэндокринного взаимодействия при заболеваниях щитовидной железы // Нейроинформатика и нейрокомпьютеры: Тез. докл. рабочего семинара, Красноярск, 8-11 октября 1993 г., Красноярск.- 1993.- С.18.

Савченко А.А., Россиев Д.А., Догадин С.А., Горбань А.Н. Нейротехнология для обследования людей в районе возможного радиоактивного загрязнения // Второй Сибирский конгресс по Прикладной и Индустриальной Математике, посвященный памяти А.А.Ляпунова (1911-1973), А.П.Ершова (1931-1988) и И.А.Полетаева (1915-1983): Тез. докл., часть 1.- Новосибирск, 1996.- С.46-47.

Савченко А.А., Россиев Д.А., Захарова Л.Б. Применение нейросетевого классификатора для изучения и диагностики вилюйского энцефалита // Нейроинформатика и нейрокомпьютеры: Тез. докл. рабочего семинара, Красноярск, 8-11 октября 1993 г., Красноярск.- 1993.- С.17.

Савченко А.А., Россиев Д.А., Ноздрачев К.Г., Догадин С.А. Обучение нейросетевого классификатора дифференцировать пол человека по метаболическим и гормональным показателям // Нейроинформатика и ее приложения: Тез. докл. 2 Всероссийского семинара.- Красноярск, 1994.- С.47.

Савченко А.А., Россиев Д.А., Ноздрачев К.Г., Догадин С.А. Подтверждение с помощью нейросетевого классификатора существования гомеостатических уровней в группе практически здоровых людей // Нейроинформатика и ее приложения: Тез. докл. 2 Всероссийского семинара.- Красноярск, 1994.- С.49.

Савченко А.А., Россиев Д.А., Ноздрачев К.Г., Догадин С.А., Гилев С.Е. Нейроклассификатор, дифференцирующий пол человека по метаболическим и гормональным показателям // Второй Сибирский конгресс по Прикладной и Индустриальной Математике, посвященный памяти А.А.Ляпунова (1911-1973), А.П.Ершова (1931-1988) и И.А.Полетаева (1915-1983): Тез. докл., часть 2.- Новосибирск, 1996.- С.47.

Савченко А.А., Смирнова С.В., Россиев Д.А. Применение нейросетевого классификатора для изучения и диагностики аллергических и псевдоаллергических реакций // Нейроинформатика и ее приложения: Тез. докл. 2 Всероссийского семинара.- Красноярск, 1994.- С.48.

Сенашова М.Ю. Метод обратного распространения точности с учетом независимости погрешностей сигналов сети // Тез. конф. молодых ученых Красноярского научного центра.- Красноярск, 1996.- С.96-97.

Сенашова М.Ю. Метод обратного распространения точности. // Нейроинформатика и ее приложения: Тез. докл. 4 Всероссийского семинара.- Красноярск, 1996.- С.47

Сенашова М.Ю. Погрешности в нейронных сетях // Нейроинформатика.- Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.- С.212-246.

Сенашова М.Ю. Упрощение нейронных сетей: приближение значений весов синапсов при помощи цепных дробей / Вычислительный центр СО РАН в г. Красноярске.- Красноярск, 1997.- 11 с.: Библ. 6 назв. (Деп. в ВИНИТИ 25.07.97, № 2510-В97)

Сенашова. М.Ю. Упрощение нейронных сетей. Использование цепных дробей для приближения весов синапсов. // Нейроинформатика и ее приложения: Тез. докл. 5 Всероссийского семинара.- Красноярск, 1997.- С.165-166.

Соколов Е.Н., Вайткявичус Г.Г. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру. М.: Наука, 1989. 238 с.

Степанян А.А., Архангельский С.В. Построение логических схем на пороговых элементах.- Куйбышев: Куйбышевское книжн. изд-во, 1967.- 348 с.

Судариков В.А. Исследование адаптивных нейросетевых алгоритмов решения задач линейной алгебры // Нейрокомпьютер,- 1992.- № 3,4.- С.13-20.

Тарасов К.Е., Великов В.К., Фролова А.И. Логика и семиотика диагноза (методологические проблемы).- М.: Медицина, 1989.- 272 с.

Терехов С.А. Нейросетевые информационные модели сложных инженерных систем // Нейроинформатика.- Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.- С.101-136.

Транспьютерные и нейронные ЭВМ. / Под ред. В.К.Левина и А.И.Галушкина.- М.: Российский Дом знаний, 1992. 456 с.

Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов.- М.: Мир, 1989.- 440 с.

Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника.- М.: Мир, 1992.- 463 с.

Федотов Н.Г. Методы стохастической геометрии в распознавании образов. - М.: Радио и связь, 1990.- 144 с.

Фор А. Восприятие и распознавание образов.- М.: Машиностроение, 1989.- 272 с.

Фролов А.А., Муравьев И.П. Информационные характеристики нейронных сетей. - М.: Наука, 1988.- 254 с.

Фролов А.А., Муравьев И.П. Нейронные модели ассоциативной памяти.- М.: Наука, 1987.- 160 с.

Фу К. Структурные методы в распознавании образов.- М.: Мир, 1977.- 320 с.

Фукунга К. Введение в статистическую теорию распознавания образов.- М.: Наука, 1979.- 367 с.

Хартман Г. Современный факторный анализ.- М.:Статистика, 1972.- 486с.

Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975.- 534 с.

Хинтон Дж.Е. Обучение в параллельных сетях // Реальность и прогнозы искусственного интеллекта.- М.: Мир, 1987.- С. 124-136.

Царегородцев В.Г. Извлечение знаний из данных при помощи обучаемых и упрощаемых искусственных нейронных сетей: Автореф. дисс…. канд. тех. наук // Красноярск, КГТУ, 2000.- 20 с.

Царегородцев В.Г. Транспонированная линейная регрессия для интерполяции свойств химических элементов // Нейроинформатика и ее приложения: Тез. докл. 5 Всероссийского семинара.- Красноярск, 1997.- С.177-178.

Цыганков В.Д. Нейрокопьютер и его применение.- М.: «Сол Систем», 1993.- 358 с.

Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем. М.: Наука, 1970. 252 с.

Шварц Э., Трис Д. Программы, умеющие думать // Бизнес Уик.- 1992.- N.6.- С.15-18.

Шенк Р., Хантер Л. Познать механизмы мышления // Реальность и прогнозы искусственного интеллекта.- М.: Мир, 1987.- С.15-26.

Щербаков П.С. Библиографическая база данных по методам настройки нейронных сетей // Нейрокомпьютер.- 1993.- № 3,4.- С.5-8.

Aleksander I., Morton H. The logic of neural cognition // Adv. Neural Comput.- Amsterdam, 1990.- P.97-102.

Alexander S. Th. Adaptive Signal Processing. Theory and Applications.- Springer, 1986.- 179 p.

Allen J., Murray A.. Development of a neural network screening aid for diagnosing lower limb peripheral vascular disease from photoelectric plethysmography pulse waveforms // Physiol. Meas.- 1993.- V.14, № 1.- P.13-22.

Amari Sh., Maginu K. Statistical Neurodynamics of Associative Memory // Neural Networks.- 1988.- V.1, № 1.- P.63-74.

Arbib M.A. Brains, Machines and Mathematics.- Springer, 1987.- 202 p.

Astion M.L., Wener M.H., Thomas R.G., Hunder G.G., Bloch D.A. Application of neural networks to the classification of giant cell arteritis // Arthritis Reum.- 1994.- V.37, № 5.- P.760-770.

Aynsley M., Hofland A., Morris A.J. et al. Artificial intelligence and the supervision of bioprocesses (real-time knowledge-based systems and neural networks) // Adv. Biochem. Eng. Biotechnol.- 1993.- № 48.- P.1-27.

Baba N. New Topics in Learning Automate Theory and Applications.- Springer, 1985.- 131 p.

Barschdorff D., Ester S., Dorsel T et al. Phonographic diagnostic aid in heart defects using neural networks // Biomed. Tech. Berlin.- 1990.- V.35, № 11.- P.271-279.

Bartsev S.I., Okhonin V.A. Optimization and Monitoring Needs: Possible Mechanisms of Control of Ecological Systems // Nanobiology.- 1993, V.2.- P.165-172.

Bartsev S.I., Okhonin V.A. Self-learning neural networks playing «Two coins»// Proc. of International Workshop «Neurocomputers and attention II».- Manchester, 1991.- P.453-458.

Bartsev S.I., Okhonin V.A. The algorithm of dual functioning (back-propagation): general approuch, versions and applications.- Krasnoyarsk, 1989.- 16 p. (Preprint / Biophysics Institute SB AS USSR; № 107B)

Bartsev S.I., Okhonin V.A. Variation principle and algorithm of dual functioning: examples and applications // Proc. of International Workshop «Neurocomputers and attention II».- Manchester, 1991.- P.445-452.

Baxt W.G. A neural network trained to identify the presence of myocardial infarction bases some decisions on clinical associations that differ from accepted clinical teaching // Med. Decis. Making.- 1994.- V.14, № 3.- P.217-222.

Baxt W.G. Analysis of the clinical variables driving decision in an artificial neural network trained to identify the presence of myocardial infarction // Ann. Emerg. Med.- 1992.- V.21, № 12.- P.1439-1444.

Baxt W.G. Complexity, chaos and human physiology: the justification for non-linear neural computational analysis // Cancer Lett.- 1994.- V.77, № 2-3.- P.85-93.

Baxt W.G. Use of an artificial neural network for the diagnosis of myocardial infarction // Ann. Intern. Med.- 1991.- V.115, № 11.- P.843-848.

Borisov A.G., Gilev S.E., Golovenkin S.E., Gorban A.N., Dogadin S.A., Kochenov D.A., Maslennikova E.V., Matyushin G.V., Mirkes Ye.M., Nozdrachev K.G., Rossiyev D.A., Savchenko A.A., Shulman V.A. «MultiNeuron» neural simulator and its medical applications // Modelling, Measurement & Control.- 1996.- V.55, № 1.- P.1-5.

Bruck J., Goodman J. W. On the power of neural networks for solving hard problems // J. Complex.- 1990.- 6, № 2.- P.129-135.

Budilova E.V., Teriokhin A.T. Endocrine networks // The RNNS/IEEE Symposium on Neuroinformatics and Neurocomputers, Rostov-on-Don, Russia, October 7-10, 1992.- Rostov-on-Don, 1992.- V.2.- P.729-737.

Carpenter G.A., Grossberg S. A Massivly Parallel Architecture for a Self-Organizing Neural Pattern Recognition Machine // Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 1987. V.37.- P. 54-115.

Connectionism in Perspective / Ed. by R. Pfeifer, Z. Schreter, F.Fogelman-Soulie and L. Steels.- North-Holland, 1989.- 518 p.

Cybenko G. Approximation by superposition of a sigmoidal function // Mathematics of Control, Signals, and Systems.- 1989.- V.2.- P.303 - 314.

Diday E., Simon J.C. Clustering analysis, (dans Digital Pattern Recognition) / Redacteur K.S.F.U.- Berlin: Springer Verlag, 1980.- P.47-93.

Disordered Systems and biological Organization / Ed. by Bienenstock F., Fogelman-Soulie G. Weisbuch: Springer, 1986.- 405 p.

Dorrer M.G., Gorban A.N., Kopytov A.G., Zenkin V.I. Psychological intuition of neural networks // Proceedings of the WCNN'95 (World Congress on Neural Networks'95).- Washington DC, 1995.- P.193-196.

Dorrer M.G., Gorban A.N., Zenkin V.I. Neural networks in psychology: classical explicit diagnoses // Neuroinformatics and Neurocomputers: Proceedings of the second RNNS-IEEE Simposium.- Rostov-on-Don, 1995.- P.281-284.

Draper N. R. Applied regression analysis bibliographi update 1988-89 // Commun. Statist. Theory and Meth.- 1990.- V.19, № 4.- P.1205-1229.

Ercal F., Chawla A., Stoeker W.V. et al. Neural network diagnosis of malignant melanoma from color images // IEEE Trans. Biomed. Eng.- 1994.- V.41, № 9.- P.837-845.

Ferretti C., Mauri G. NNET: some tools for neural Networks simulation // 9th Annu. Int. Phoenix Conf. Comput. and Commun., Scottsdate, Ariz., March 21-23, 1990.- Los Alamitos, 1990.- P.38-43.

Filho E.C.D.B.C., Fairhurst M.C., Bisset D.L. Adaptive pattern recognition using goal seeking neurons // Pattern Recogn. Lett.- 1991.- 12, № 3.- P.131-138.

Floyd C.E.Jr., Lo J.Y., Yun A.J. et al. Prediction of breast cancer malignancy using an artificial neural network // Cancer.- 1994.- V.74, № 11.- P.2944-2948.

Forbes A.B., Mansfield A.J. Neural implementation of a method for solving systems of linear algebraic equations // Nat. Phys. Lab. Div. Inf. Technol. and Comput. Rept.- 1989.- № 155.- P.1-14.

Fu H.C., Shann J.J. A fuzzy neural network for knowledge learning // Int. J. Neural Syst.- 1994.- V.5, № 1.- P.13-22.

Fukushima K. Neocognitron: A self-organizing Neural Network model for a Mechanism of Pattern Recognition uneffected by shift in position // Biological Cybernetics.- 1980.- V. 36, № 4.- P.193-202.

Fulcher J. Neural networks: promise for the future? // Future Generat. Comput. Syst.- 1990-1991.- V.6, № 4.- P.351-354.

Gallant A.R., White H. There exist a neural network that does not make avoidable mistakes // IEEE Second International Coferense on Neural Networks.- San Diego, CA.- 1988.- V. 1.- P.657-664.

Gecseg F. Products of Automata.- Springer, 1986.- 107 p.

Gemignani M. C. Liability for malfunction of an expert system // IEEE Conf. Manag. Expert Syst. Program and Proj., Bethesda, Md. Sept. 10-12, 1990: Proc.- Los Alamitos (Calif.), 1990.- P.8-15.

Genis C. T. Relaxation and neural learning: points of convergence and divergence // J. Parallel and Distrib. Comput.- 1989.- 6, № 2.- P.217-244.

George N., Wang hen-ge, Venable D.L. Pattern recognition using the ring-wedge detector and neural-network software // Proc. Soc. Photo-Opt. Instrum. Eng.- 1989.- P.96-106.

Gilev S.E. A non-back-propagation method for obtaining the gradients of estimate function // Advances in Modelling & Analysis.- AMSE Press, 1995.- V.29, № 1.- P.51-57.

Gilev S.E., Gorban A.N. On Completeness of the Class of Functions Computable by Neural Networks // Proc. of the World Congress on Neural Networks, Sept. 15-18, 1996, San Diego, CA, Lawrence Erlbaum Associates.- San Diego, 1996.- P.984-991.

Gilev S.E., Gorban A.N., Kochenov D.A., Mirkes Ye.M., Golovenkin S.E., Dogadin S.A., Nozdrachev K.G., Maslennikova E.V., Matyushin G.V., Rossiev D.A., Shulman V.A., Savchenko A.A. «MultiNeuron» neural simulator and its medical applications // Proceedings of International Conference on Neural Information Processing, Oct. 17-20.-Seoul, 1994.- V.2.- P.1261-1264.

Gilev S.E., Gorban A.N., Mirkes E.M. Internal Conflicts in Neural Networks // Transactions of IEEE-RNNS Simposium (Rostov-on-Don, September 1992). V.1. P.219-226.

Gilev S.E., Gorban A.N., Mirkes E.M. Several Methods for Accelerating the Traning Process of Neural Networks in Pattern Recognition // Advances in Modelling & Analysis .- AMSE Press, 1992.- V.12, № 4.- P.29-53.

Gilev S.E., Gorban A.N., Mirkes E.M. Small Experts and Internal Conflicts in Leanable Neural Networks // Advances in Modelling & Analysis .- AMSE Press, 1992.- V.24, № 1.- P.45-50.

Gileva L.V., Gilev S.E. Neural Networks for binary classification// AMSE Transaction, Scientific Siberian, 1993, V.6: Neurocomputing.- P.135-167.

Gindi G.R., Darken C.J., O'Brien K.M. et al. Neural network and conventional classifiers for fluorescence-guided laser angioplasty // IEEE Trans. Biomed. Eng.- 1991.- V.38, № 3.- P.246-252.

Gluck M.A., Parker D.B., Reifsnider E.S. Some Biological Implications of a Differential-Hebbian Learning Rule // Psychobiology.- 1988.- V.16, № 3.- P. 298-302.

Golub D.N. and Gorban A.N. Multi-Particle Networks for Associative Memory // Proc. of the World Congress on Neural Networks, Sept. 15-18, 1996, San Diego, CA, 1996.- P.772-775.

Gorban A.N. Neurocomputing in Siberia // Advances in Modelling & Analysis.- AMSE Press.- 1992.- V.34(2).- P.21-28.

Gorban A.N., Mirkes Ye.M. and Wunsch D.C. II High order ortogonal tensor networks: Information capacity and reliability // ICNN97 (The 1997 IEEE International Conference on Neural Networks), Houston, 1997.- P.1311-1314.

Gorban A.N., Mirkes Ye.M. Functional Components of Neurocomputer // Математика, компьютер, образование: Тр. третьей международной конференции.- М., 1996.- С.352-359.

Gorban A.N., Mirkes Ye.M. Functional components of neurocomputer // Mathematics, computer, education: Abstracts of 3-d International conference.- Dubna, 1996.- p. 160.

Gorban A.N., Novokhodko A.Yu.. Neural Networks In Transposed Regression Problem // Proc. of the World Congress on Neural Networks, Sept.15-18, 1996.- San Diego, CA, 1996/- P.515-522.

Gorban A.N., Rossiev D.A., Butakova E.V., Gilev S.E., Golovenkin S.E., Dogadin S.A., Dorrer M.G., Kochenov D.A., Kopytov A.G., Maslennikova E.V., Matyushin G.V., Mirkes Ye.M., Nazarov B.V., Nozdrachev K.G., Savchenko A.A., Smirnova S.V., Shulman V.A., Zenkin V.I. Medical, psychological and physiological applications of MultiNeuron neural simulator. Neuroinformatics and Neurocomputers // Proceedings of the second RNNS-IEEE Simposium.- Rostov-na-Donu, 1995.- P.7-14.

Gorban A.N., Rossiev D.A., Gilev S.E. et al. “NeuroComp” group: neural-networks software and its application.- Krasnoyarsk, 1995.- 38 p. (Preprint / Russian Academy of Sciences, Krasnoyarsk Computing Center; № 8)

Gorban A.N., Rossiev D.A., Gilev S.E., Dorrer M.A., Kochenov D.A., Mirkes Ye.M., Golovenkin S.E., Dogadin S.A., Nozdrachev K.G., Matyushin G.V., Shulman V.A., Savchenko A.A. Medical and physiological applications of MultiNeuron neural simulator // Proceedings of World Congress on Neural Networks.- Washington DC, 1995.- P.170-175.

Gorban A.N., Waxman C. How many neurons are sufficient to elect the U.S.A. President?// AMSE Transaction, Scientific Siberian.- 1993.- V. 6.- P.168-188.

Gorban A.N., Waxman C. How many Neurons are Sufficient to Elect the U.S.A. President? TWO! (Siberian neurocomputer forecasts results of U.S.A. Presidential elections).- Krasnoyarsk, 1992.- 29 p. (Preprint / Russian Academy of Sciences Siberian Branch, Institute of Biophysics; № 191 Б).

Gorban A.N., Waxman C. Neural networks for political forecast // Proceedings of the WCNN'95.- Washington DC, 1995.- P.179-184.

Gordienko P. Construction of efficient neural networks // Proceedings of the International Conference on Neural Information Processing (Oct. 17-20, 1994, Seoul, Korea).- V.1.- P.366-371.

Gordienko P. How to obtain a maximum of skills with minimum numbers of connections // AMSE Transaction, Scientific Siberian, 1993.- V.6.- P.204-208.

Gross G.W., Boone J.M., Greco-Hunt V. et al. Neural networks in radiologic diagnosis. II. Interpretation of neonatal chest radiographs // Invest. Radiol.- 1990.- V.25, № 9.- P.1017-1023.

Grossberg S. Nonlinear Neural Networks: Principles, Mechanism and Architectures// Neural Networks.- 1988.- V.1, № 1.- P.17-62.

Guo Z., Durand L.G., Lee H.C. et al. Artificial neural networks in computer-assisted classification of heart sounds in patients with porcine bioprosthetic valves // Med. Biol. Eng. Comput.- 1994.- V.32, № 3.- P.311-316.

Hecht-Nielsen R. Neurocomputing.- Addison-Wesley, 1990.- 458 p.

Hecht-Nielsen R. Neurocomputing: Picking the Human Brain / IEEE Spectrum, 1988.- March.- P.36-41.

Heht-Nielsen R. Theory of the backpropagation neural network // Neural Networks for Human and Mashine Perception / By ed. H.Wechsler.- Boston, MA: Academic Press, 1992.- V.2.- P.65-93.

Hod H., Lew A.S., Keltai M. et al. Early atrial fibrillation during evolving myocardial infarction: a consequence of impaired left atrial perfusion // Circulation, 1987.- V.75, № 1.- P.146-150.

Hoher M., Kestler H.A., Palm G. et al. Neural network based QRS classification of the signal averaged electrocardiogram // Eur. Heart J.- 1994.- V.15.- Abstr. Supplement XII-th World Congress Cardiology (734).- P.114.

Hopfield J.J. Neural Networks and physical systems with emergent collective computational abilities // Proc. Nat. Sci. USA, 1982.- V.79.- P.2554-2558.

Hornik K., Stinchcombe M., White H. Multilayer Feedforward Networks are Universal Approximators // Neural Networks.- 1989.- V.2.- P.359-366.

Jeffries C. Code recognition with neural network dynamical systems // SIAM Rev.- 1990.- V.32, № 4.- P.636-651.

Kalman R.E. A theory for the identification of linear relations // Frontiers Pure and Appl. Math.: Collect. Pap. Dedicat. Jacques-Louis Lions Occas. His 60th Birthday: Sci. Meet., Paris, 6-10 June, 1988.- Amsterdam, 1991.- P.117-132.

Keller J.M., Yager R.R., Tahani H. Neural network implementation of fuzzy logic // Fuzzy Sets and Syst.- 1992.- V.45, № 1.- P.1-12.

Kirdin A.N., Rossiev D.A., Dorrer M.G. Neural Networks Simulator for Medical, Physiological and Psychological Applications // Математика, компьютер, образование: Тр. третьей международной конференции.- М., 1996.- С.360-367.

Kirdin A.N., Rossiev D.A.. Neural-networks simulator for medical and physiological applications // Mathematics, computer, education: Abstracts of 3-d International conference.- Dubna, 1996.- P.162.

Kochenov D.A., Rossiev D.A. Approximations of functions of C[A,B] class by neural-net predictors (architectures and results)// AMSE Transaction, Scientific Siberian, 1993.- V.6.- P.189-203.

Kock, G., Serbedzija, N.B. Artificial Neural Networks: From Compact Descriptions to C++ // ICANN'94: Proc. of the Int. Conf. on Artificial Neural Networks, 1994.- P.548.

Kock, G., Serbedzija, N.B. Object-Oriented and Functional Concepts in Artificial Neural Network Modeling // Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks.- Nagoya (Japan), 1993.- Р.483.

Kock, G., Serbedzija, N.B.. Specification of Artificial Neural Networks based on the modified AXON Model // Proc. World Congress on Neural Networks.- Portland, 1993.- V. I.- P.433-436.

Koopmans T. Serial correlation and quadratic forms in normal variates // Ann. Math. Statist.- 1942.- V. 13.- P.14-33.

Korver M., Lucas P.J. Converting a rule-based expert system into a belief network // Med. Inf. Lond.- 1993.- V.18, № 3.- P.219-241.

Kosko B. Bidirectional Associative Memories // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics.- 1988.- V. SMC-18.- P.49-60.

Le Cun Y., Denker J.S., Solla S.A. Optimal Brain Damage // Advances in Neural Information Processing Systems II (Denver 1989).- San Mateo, 1990.- P.598-605

Lee H.-L., Suzuki S., Adachi Y. et al. Fuzzy Theory in Traditional Chinese Pulse Diagnosis // Proceedings of 1993 International Joint Conference on Neural Networks, Nagoya, Japan, October 25-29.- Nagoya, 1993.- V.1.- P.774-777.

Levine D.S., Parks R.W., Prueitt P.S. Methodological and theoretical issues in neural network models of frontal cognitive functions // Int. J. Neurosci.- 1993.- V.72, № 3-4.- P.209-233.

Lichtman A.J., Keilis-Borok V.I., Pattern Recognition as Applied to Presidential Elections in U.S.A., 1860-1980; Role of Integral Social, Economic and Political Traits, Contribution No. 3760. 1981, Division of Geological and Planetary Sciences, California Institute of Technology.

Maclin P.S., Dempsey J. Using an artificial neural network to diagnose hepatic masses // J. Med. Syst.- 1992.- V.16, № 5.- P.215-225.

Macukow B. Robot control with neural networks // Artif. Intell. and Inf.-Contr. Syst. Rob.-89: Proc. 5th Int. Conf., Strbske Pleso, 6-10 Nov., 1989.- Amsterdam, 1989.- P.373-376.

Mirkes E.M., Svitin A.P. The usage of adaptive neural networks for catalytic activity predictions // CHISA - 10th Int. Congr. of chem. eng., chem. equipment design and automation. Praha, 1990. Prepr. B3.80 [1418]. 7 p.

Modai I., Stoler M., Inbar-Saban N. et al. Clinical decisions for psychiatric inpatients and their evaluation by a trained neural network // Methods Inf. Med.- 1993.- V.32, № 5.- P.396-399.

Modha D.S., Heht-Nielsen R. Multilayer Functionals // Mathematical Approaches to Neural Networks / By ed. J.G.Taylor.- Elsevier, 1993.- P.235-260.

Nakajima H., Anbe J., Egoh Y. et al. Evaluation of neural network rate regulation system in dual activity sensor rate adaptive pacer // European Journal of Cardiac Pacing and Electrophysiology: Abstracts of 9th International Congress, Nice Acropolis - French, Rivera, June 15-18, (228), 1994.- Rivera, 1994.- P.54.

Narendra K.S., Amnasway A.M. A stable Adaptive Systems.- Prentice-Hall, 1988.- 350 p.

Neural Computers / Ed. by R. Eckmiller, Ch. Malsburg.- Springer, 1989.- 556 p.

Okamoto Y., Nakano H., Yoshikawa M. et al. Study on decision support system for the interpretation of laboratory data by an artificial neural network // Rinsho. Byori.- 1994.- V.42, № 2.- P.195-199.

Pedrycz W. Neurocomputations in relational systems // IEEE Trans. Pattern Anal. and Mach. Intell.- 1991.- V.13, № 3.- P.289-297.

Pham D.T., Liu X. Statespace identification of dynamic systems using neural networks // Eng. Appl. Artif. Intell.- 1990.- V.3, № 3.- P.198-203.

Pineda F.J. Recurrent bakpropagation and the dynamical approach to adaptive neural computation // Neural Comput.- 1989.- V.1.- P.161-172.

Poli R., Cagnoni S., Livi R. et al. A Neural Network Expert System for Diagnosing and Treating Hypertension // Computer.- 1991.- № 3.- P.64-71.

Prechelt L. Comparing Adaptive and Non-Adaptive Connection Pruning With Pure Early Stopping // Progress in Neural Information Processing (Hong Kong, September 24-27, 1996).- Springer, 1996.- V.1.- P.46-52.

Real Brains, Artificial Minds / Ed. by J.L. Casti, A. Karlqvist.- Norton-Holland, 1987.- 226 p.

Reinbnerger G., Weiss G., Werner-Felmayer G. et al. Neural networks as a tool for utilizing laboratory information: comparison with linear discriminant analysis and with classification and regression trees // Proc. Natl. Acad. Sci., USA.- 1991.- V.88, № 24.- P.11426-11430.

Rinast E., Linder R., Weiss H.D. Neural network approach for computer-assisted interpretation of ultrasound images of the gallbladder // Eur. J. Radiol.- 1993.- V.17, № 3.- P.175-178.

Rossiev D.A., Golovenkin S.E., Shulman V.A., Matyushin G.V. Forecasting of myocardial infarction complications with the help of neural networks // Proceedings of the WCNN'95 (World Congress on Neural Networks'95, Washington DC, July 1995).- Washington DC, 1995.- P.185-188.

Rossiev D.A., Golovenkin S.E., Shulman V.A., Matyushin G.V. Neural networks for forecasting of myocardial infarction complications // Proceedings of the Second IEEE RNNS International Symposium on Neuroinformatics and Neurocomputers, September 20-23, 1995.- Rostov-on-Don, 1995.- P.292-298.

Rossiev D.A., Golovenkin S.E., Shulman V.A., Matyushin G.V. The employment of neural networks to model implantation of pacemaker in patients with arrhythmias and heart blocks // Modelling, Measurument & Control, C.- 1995.- V. 48, № 2.- P.39-46.

Rossiev D.A., Golovenkin S.E., Shulman V.A., Matyushin G.V. The employment of neural networks to model implantation of pacemaker in patients with arrhythmias and heart blocks // Proceedings of International Conference on Neural Information Processing, Oct. 17-20, 1994, Seoul, 1994.- V.1.- P.537-542.

Rossiev D.A., Savchenko A.A., Borisov A.G., Kochenov D.A. The employment of neural-network classifier for diagnostics of different phases of immunodeficiency // Modelling, Measurement & Control.- 1994.- V.42, № 2.- P.55-63.

Rozenbojm J., Palladino E., Azevedo A.C. An expert clinical diagnosis system for the support of the primary consultation // Salud. Publica Mex.- 1993.- V.35, № 3.- P.321-325.

Rumelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J. Learning internal representations by error propagation // Parallel Distributed Processing: Exploration in the Microstructure of Cognition / By ed. D.E.Rumelhart, J.L.McClelland.- V.1.- Cambridge, 1986.- P.318-362.

Rummelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J. Learning representations by back-propagating errors // Nature.- 1986.- V.323.- P.533-536.

Saaf L. A., Morris G. M. Filter synthesis using neural networks // [Pap.] Opt. Pattern Recogn. II: Proc. Meet., Paris, 26-27 Apr., 1989.- Proc. Soc. Photo-Opt. Instrum. Eng.- 1989.- V.1134.- P.12-16.

Sandberg I.W. Approximation for Nonlinear Functionals // IEEE Transactions on Circuits and Systems - 1: Fundamental Theory and Applications, Jan.- 1992.- V.39, № 1.- P.65 67.

Savchenko A.A., Zakharova L.B., Rossiev D.A. The employment of neural networks for investigation & diagnostics of Viliuisk encephalomyelitis // Modelling, Measurement & Control, C.- 1995.- V.48, № 4.- P.1-15.

Senashova M.Yu., Gorban A.N. and. Wunsch D.C. II. Back-propagation of accuracy // ICNN97 (The 1997 IEEE International Conference on Neural Networks).- Houston, 1997.- P.1998-2001.

Senna A.L., Junior W.M., Carvallo M.L.B., Siqueira A.M. Neural Networks in Biological Taxonomy // Proceedings of 1993 International Joint Conference on Neural Networks, Nagoya, Japan, October 25-29, 1993.- Nagoya, 1993.- V.1.- P.33-36.

Stefanuk V.L. Expert systems and its applications // The lectures of Union's workshop on the main problems of artificial intillegence and intellectual systems. Part 2.- Minsk, 1990.- P.36-55.

Sussman H.J. Uniqueness of the weigts for minimal feedforward nets wits a given input - output map // Neural Networks.- 1992.- № 5.- P.589-593.

Sweeney J.W.P., Musavi M.T., Guidi J.N. Probabilistic Neural Network as Chromosome Classifier // Proceedings of 1993 International Joint Conference on Neural Networks, Nagoya, Japan, October 25-29, 1993.- Nagoya, 1993.-V.1.- P.935-938.

Tabatabai A., Troudet T. P. A neural net based architecture for the segmentation of mixed gray-level and binary pictures // IEEE Trans. Circuits and Syst.- 1991.- V.31-38, № 1.- P.66-77.

Tao K.M., Morf M. A lattice filter type of neuron model for faster nonlinear processing // 23th Asilomar Conf. Signals, Syst. and Comput., Pasific Grove, Calif. Oct. 30-Nov. 1, 1989: Conf. Rec. V. 1.- San Jose (Calif.), 1989.- P.123-127.

The Adaptive Brain / By ed. S. Grossberg.- North-Holland, 1987.- V.1. Cognition, Learning, Reforcement, and Rhythm. 498 p.; V.2. Vision, Speech, Language, and Motor Control. 514 p.

The Computer and the Brain. Perspectives of Human and Artificial Intelligence / By ed. J.R. Brinc, C.R. Haden, C. Burava.- North-Holland, 1989.- 300 p.

Vakhrushev S.G., Rossiev D.A., Burenkov G.I., Toropova L.A. Neural network forecasting of optimal parameters of laserotherapy in patients after tonsillectomy // Proceedings of World Congress on Neural Networks.- 1995.- P.176-178.

Van Leeuwen J.L. Neural network simulations of the nervous system // Eur. J. Morphol.- 1990.- V.28, № 2-4.- P.139-147.

Varela F.J., Coutinho A., Dupire B. et al. Cognitive networks: immune, neural and otherwise // Teoretical immunology / By ed. Perelson A.- Addison Wesley, 1988.- Part 2.- P.359-375.

Waxman C. Neurocomputers in the human sciences: program: predictions of US presidential elections// Modelling, Measurement & Control, D.- 1992.- V.5, № 1.- P.41-53

Weckert J. How expert can expert systems really be? // Libr. and Expert Syst.: Proc. Conf. and Workshop [Centre Inf. Stud.], Riverina, July, 1990.- London, 1991.- PP. 99-114.

Wiedermann J. On the computation efficiency of symmetric neural networks // Theor. Comput. Sci.- 1991.- V.80, № 2.- P.337-345.

Wong K.Y.M., Kahn P.E., Sherrington D. A neural network model of working memory exhibiting primacy and recency // J. Phys. A.- 1991.- V.24, № 5.- P.1119-1133.

Yang T.-F., Devine B., Macfarlane P.W. Combination of artificial neural networks and deterministic logic in the electrocardiogram diagnosis of inferior myocardial infarction // Eur. Heart J.: Abstr. Supplement XII-th World Congress Cardiology (2408).- 1994.- V.15.- P.449.