Проект преследует цель популяризации идей применения природных
механизмов функционирования для решения задач прогнозирования,
оптимизации и поддержки принятия решений
Э.Е. Тихонов, В.А. Кузьмищев.
Методы и алгоритмы прогнозирования экономических показателей на базе
нейронных сетей и модулярной арифметики
Монография посвящена вопросам совершенствования методов и алгоритмов
прогнозирования c использованием преимуществ теории хаоса, нейронных сетей
и модулярной арифметики. В работе представлен подробный обзор на основе
критического анализа по методам и алгоритмам прогнозирования.
Генетические алгоритмы,
искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Г.К.Вороновский,
К.В.Махотило, С.Н.Петрашев, С.А. Сергеев.
В
монографии рассмотрены вопросы применения эволюционных методов математического
моделирования,
генетических алгоритмов и искусственных нейронных сетей, для решения комплекса
задач управления динамическими объектами, построения адаптивных и интеллектуальных
систем управления. Алгоритмы и приемы техники программирования сопровождены
результатами синтеза нейроэмуляторов и нейроконтроллеров тестового динамического
объекта, полученными авторами.
Хотелось бы видеть новые результаты т.к. указано,
что это результаты 1995 г. Монография больше похожа на учебное пособие.
Н.И. Червяков, Э.Е. Тихонов.
«Совершенствование методов прогнозирования на базе нейронных сетей
с использованием непозиционной системы остаточных классов»
Рассмотрен вопрос реализации модулярной арифметики для совершенствования
методов прогнозирования на нейронных сетях. Показана возможность реализации
алгоритмов обучения нейронных сетей в системе остаточных классов.
Рассмотренный подход позволяет повысить быстродействие и надежность систем
прогнозирования, реализованных на базе нейронных сетей.
