Поиск

Выпуск
Название
Авторы
К вопросу прогнозирования технического состояния жидкостных ракетных двигателей малой тяги
Комлев Г.В., Митрофанова А.С.
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ МЕТОД ОТБОРА ПРИЗНАКОВ И ПОСТРОЕНИЯ КОЛЛЕКТИВА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ ЭМОЦИЙ
Иванов И.А.
ОБОБЩЕННЫЙ МЕТОД АНАЛИЗА МУЛЬТИМОДАЛЬНЫХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ ОПТИМИЗАЦИОННОГО ПОДХОДА
Иванов И.А., Брестер К.Ю., Сопов Е.А.
Алгоритмическое обеспечение управления качеством продуктов плавки в печах Ванюкова
Костин Е.В.
ОБРАБОТКА ГРАФИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМИ АЛГОРИТМАМИ
Энгель E.А.
Эволюционный алгоритм для автоматической генерации нейросетевых систем подавления шума
Попов Е.А., Семенкина М.Е., Липинский Л.В.
ОПТИМИЗАЦИЯ СТРУКТУРЫ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ С ПОМОЩЬЮ САМОКОНФИГУРИРУЕМОГО ЭВОЛЮЦИОННОГО АЛГОРИТМА В ОДНОЙ ЗАДАЧЕ ИДЕНТИФИКАЦИИ
Федотов Д.В., Попов Е.А., Охорзин В.А.
О МЕТОДАХ ОТБОРА ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ С ПРИВЛЕЧЕНИЕМ САМООРГАНИЗУЮЩИХСЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ КЛАССИФИКАТОРОВ И ИХ АНСАМБЛЕЙ
Лосева Е.Д., Сергиенко Р.Б.
МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИ ПРИНЯТИИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
Энгель Е.А.
РАСПРЕДЕЛЕННЫЙ САМОНАСТРАИВАЮЩИЙСЯ ЭВОЛЮЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Хритоненко Д.И., Семенкин Е.С.
ГИБРИДНЫЙ АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ КОНВОЛЮЦИОННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Иванов И.А., Сопов Е.А.
Нечеткие гибридные системы для обработки информации
Энгель Е.А.
ИЕРАРХИЧЕСКИЕМОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙНА БАЗЕ НЕЧЕТКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
Энгель Е.А., Engel E.A.
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ ПОДХОД К ПРОЕКТИРОВАНИЮ АНСАМБЛЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ КЛАССИФИКАТОРОВ С ОТБОРОМ ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАСПОЗНАВАНИЯ ЭМОЦИЙ
Иванов И.А., Сопов Е.А., Панфилов И.А.
Использование иерархических нейронных сетей для распознавания многоэлементных зрительных сцен
Энгель Е.А., Завьялова О.И.
РАСПОЗНАВАНИЕ ТЕКСТУРНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ И ФРАКТАЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ
Петухов Н.Ю.
О прогнозировании экономических показателей с помощью нейроэволюционных моделей
Федотов Д.В., Семенкин Е.С.
МОДУЛЯРНЫЕ ВЫСОКОТОЧНЫЕ ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Ростовцев В.С., Зорин Е.И., Грачёв Е.А.
Оценка устойчивости алгоритмов обучения больших искусственных нейронных сетей биометрических приложений
Качалин С.В.
Влияние числа нейронов сети на ее обучение и точность прогноза
Лоренц В.А., Гавриков В.Л., Хлебопрос Р.Г.
ОЦЕНКА ОПТИМАЛЬНОГО БЫСТРОДЕЙСТВИЯ ЭЛЕМЕНТОВ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ
Густов П.В., Ильин Е.С., Терсков В.А., Gustov P.V., Iluin E.S., Terskov V.A.
НЕЙРОУПРАВЛЕНИЕ АКТИВНЫМИ ИСТОЧНИКАМИДЛЯ ПОДАВЛЕНИЯ АКУСТИЧЕСКИХ ВОЛН В ЗАДАННОЙ ОБЛАСТИ
Кошур В.Д., Фадеева М.С., Koshur V.D., Fadeeva M.S.
ESTIMATION OF RADIO SIGNAL QUALITY DEGRADATION BY MEANS OF NEURAL NETWORK AND NON-PARAMETRIC REGRESSION MODEL
Zablotskiy S., Muller T., Minker W.
1 - 23 из 23 результатов
Подсказки:
  • Ключевые слова чувствительны к регистру
  • Английские предлоги и союзы игнорируются
  • По умолчанию поиск проводится по всем ключевым словам (агенс AND экспериенцер)
  • Используйте OR для поиска того или иного термина, напр. образование OR обучение
  • Используйте скобки для создания сложных фраз, напр. архив ((журналов OR конференций) NOT диссертаций)
  • Для поиска точной фразы используйте кавычки, напр. "научные исследования"
  • Исключайте слово при помощи знака - (дефис) или оператора NOT; напр. конкурс -красоты или же конкурс NOT красоты
  • Используйте * в качестве версификатора, напр. научн* охватит слова "научный", "научные" и т.д.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах