Искусственные нейронные сети, основы описания многомерных тестовых данных. Построение области допустимых изменений параметров однородных групп, модели регрессии. Определение компонент дискретного конечного множества элементов. Нейронная сеть Хопфильда.

Перспективы развития аналитических и прогностических свойств ГИС. Интеграция нейросетевых и геоинформационных технологий, их программное обеспечение. Использование нейронных сетей в технике и биологии. Математические модели нейросетевых алгоритмов.

Область применения и принципы проектирования нечетких систем управления, их внутренняя структура и компоненты. Нечеткие нейронные сети и системы управления на их основе, принцип работы и сферы применения. Адаптивные системы управления с нечеткой логикой.

Форма представления выходной информации. Рассмотрение способов её контроля. Обучение искусственных нейронных сетей. Исследование их преимуществ и недостатков. Источники и способы получения данных. Изучение особенностей применения нейронных сетей.

Сетевые устройства - терминалы, которые соединяют в едином информационном пространстве гаджеты, используемые в повседневной деятельности. Расширенное машинное обучение, глубокие нейронные сети - основа создания автономных интеллектуальных систем.

Многослойные нейронные сети и алгоритмы их обучения. Персептрон, системы типа Адалайн, алгоритм обратного распространения ошибки. Нечеткие множества и нечеткий вывод. Генетические алгоритмы и традиционные методы оптимизации. Модули нейронного управления.

Этапы становления и развития нейронных сетей. Головной мозг, нейронные сети и компьютеры. Программные и аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Способы распознавания образов предметов.

Характеристика многослойной структуры нейронных сетей. Алгоритм обучения однослойного перцептрона. Построение полного алгоритма нейронных сетей с помощью процедуры обратного распространения. Программирование и применение методов Randomize и Propagate.

Алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения. Диаграмма сигналов в сети. Программирование нейронной сети с применением объектно-ориентированного подхода. Иерархия классов библиотеки для сетей обратного распространения.

Вклад исследований Уоррена Мак-Каллока и Уолтера Питтса в развитие теории искусственных нейронных сетей. Специфические особенности устройства нейросинаптического процессора, построенного на базе комплементарной структуры металл-оксид-полупроводника.

Аналіз задач і методів ущільнення зображень. Розробка методів, програмних модулів для виконання досліджень, оптоелектронних елементів і вузлів для систем ущільнення зображень з використанням нейронних мереж типу двовимірної карти Кохонена, їх дослідження.

Аналіз особливостей і традиційних підходів до ущільнення зображень. Розробка методу ущільнення зображень на основі векторного квантування з використанням нейронних мереж типу двовимірна карта Кохонена. Дослідження розробленого методу ущільнення зображень.

Использование нейросетевых технологий в биологических исследованиях. Модель появления и пропадания генов в ходе эволюции. Новая архитектура нейронной сети, позволяющая оценивать вероятности появления, исчезновения генов на ветвях филогенетического дерева.

Селективное зрительное внимание и его роль в жизнедеятельности животных и человека. Последовательное циклическое переключение внимания по всем целевым объектам. Архитектура и принципы функционирования нейросетевой модели. Синхронизующие локальные связи.

Исследование возможности применения ИНС для создания поведенческой модели оператора, сопряженное с необходимостью накопления ретроспективных данных с частотой дискретизации, достаточной для принятия решения оператором. Работа печи под его управлением.

Методы обнаружения сетевых атак на вычислительную систему. Разработка новых методов и средств защиты вычислительных систем от сетевых атак. Возможность использования искусственных нейронных сетей для анализа сетевого трафика и модель фильтрации.

Математическая модель для решения дилеммы идентичности с помощью привязки нейронных сетей к предыстории характера движения мобильного агента. Прогноз значения координат в случае изменения состояний полета квадрокоптера, появления оптических шумов.

Разработка принципов и создание системы распознавания номеров железнодорожных вагонов. Ее отличия от систем распознавания автомобильных номерных знаков. Анализ существующих и предложен ряд новых алгоритмов, предназначенных для повышения его точности.

Структурные алгоритмы построения статических и динамических нейронных сетей. Многослойный персептрон с временными задержками и связанные с ним нейросетевые архитектуры. Динамическая кластеризация и сети Кохонена. Обзор итерационных методов обучения сетей.

Получение набора данных, в котором выбросы и экстремальные значения подвергнуты фильтрации с помощью фильтров. Выполнения спектральной обработки ряда для удаления шумов. Создание обучающей выборки с помощью скользящего окна. Оценка качества модели.

Работа содержит описание возможностей использования нейросетей в качестве инструмента обеспечения информационной безопасности. Актуальность обусловлена возрастающей распространенностью внедрений технологий искусственного интеллекта в различные сферы.

Разработка адаптивной нейросетевой модели для прогнозирования точности технологических процессов по параметрам качества изготавливаемых изделий. Реализация модели прогнозирования точности механической обработки деталей типа "вал" по параметру отклонения.

Анализ подходов адаптивного управления для задач управления объектами с переменной структурой. Описание структуры нейронной сети регулятора. Решение задачи управления и стабилизации вертикальной координаты электромеханической летающей модели вертолета.

Паттерны фондовых индексов. Предсказание цен на фондовом рынке. Два базовых алгоритма распознавания паттернов: совпадение по правилу и совпадение по шаблону. Подход распознавания паттернов индексов фондовых бирж на основе искусственных нейронных сетей.

Разработка технологии картографирования и анализа многомерных данных с помощью вложенных в пространство данных двумерных многообразий. Обзор технологии построения нейросетевых моделей в составе геоинформационной системы. Программная реализация системы.

Анализ существующих методов моделирования и исследование их возможностей при построении моделей сложных систем. Возможности разработки универсального программного инструментария для автоматизации и моделирования сложных технологических процессов.

Исследование вопросов автоматизации сложных технологических процессов. Определение специфики и требований к моделированию сложных нейросетевых информационных систем для решения задач автоматизации. Внедрение концепции оптимизации теплопотребления.

Анализ существующих систем кредитного скоринга, их основные недостатки. Исследование нескольких алгоритмов data mining и выбор оптимального из них. Описание системы кредитного скоринга, созданной с использованием нейронных сетей и оценка ее эффективности.

Нейронные сети с преднастройкой функциональных преобразований. Принципы нейросетевых методов обработки хаотических процессов. Адаптивные нейросетевые методы в многошаговых играх с неполной информацией. Нечеткие нейронные сети в когнитивном моделировании.

Оценка механизма формирования спроса, предложения, биржевой цены на фондовом рынке. Выбор структуры модели искусственной нейронной сети прямого распространения для эффективного решения класса задач анализа, прогнозирования финансовых временных рядов.