Details
| Title | Нейросетевые методы и алгоритмы математического моделирования: учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки магистров «Системный анализ и управление» |
|---|---|
| Creators | Васильев Александр Николаевич ; Тархов Дмитрий Альбертович |
| Organization | Санкт-Петербургский государственный политехнический университет |
| Imprint | Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2014 |
| Electronic publication | Санкт-Петербург, 2021 |
| Collection | Учебная и учебно-методическая литература ; Общая коллекция |
| Subjects | Нейронные сети ; Математическое моделирование |
| UDC | 004.032.26(075.8) ; 519.8(075.8) |
| Document type | Tutorial |
| File type | |
| Language | Russian |
| Speciality code (FGOS) | 27.00.00 |
| Speciality group (FGOS) | 270000 - Управление в технических системах |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/si21-221 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\65192 |
| Record create date | 1/25/2021 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
Нейросетевая технология является одной из наиболее динамично развивающихся областей искусственного интеллекта. Она успешно применяется в различных прикладных областях. Обучение в магистратуре исследовательского университета подразумевает активную научную работу в выбранном направлении, что предполагает углубленное изучение студентами различных разделов курса «Методы искусственного интеллекта». В пособии изложен широкий круг тем, связанных с современными методами нейросетевого моделирования (включая стандартные и нестандартные постановки задач), что позволяет каждому студенту (вместе с научным руководителем) выбрать из предложенного материала необходимое лично ему. Большинство методов и алгоритмов разработано авторами и обладает приоритетной новизной. Данная методология существенно сокращает трудоемкость моделирования систем с распределенными параметрами. Предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по образовательной программе «Системный анализ и оптимизация информационных систем и технологий» направления подготовки магистров «Системный анализ и управление». Пособие может также использоваться при подготовке магистров по направлению «Информационные системы и технологии». Пособие может быть полезно в системах повышения квалификации, в учреждениях дополнительного профессионального образования.
Печатается по решению редакционно-издательского совета Санкт-Петербургского государственного политехнического университета.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
- ОГЛАВЛЕНИЕ
- Введение
- 1. Анализ состояния предметной области, постановка задач и описание основных моделей
- 2. Структурные алгоритмы построения статических и динамических нейронных сетей
- 3. Итерационные методы обучения нейронных сетей
- 4. Применение статических нейронных сетей к построению приближённых решений эллиптических краевых задач на плоскости и в пространстве
- 5. Принципы нейросетевого моделирования многокомпонентных систем с фиксированными границами подобластей
- 6. Принципы нейросетевого моделирования многокомпонентных систем с переменными границами подобластей
- 7. Построение приближённых нейросетевых моделей по разнородной информации
- 8. Осцилляторные иейросетевые модели бесконечной размерности
- Вместо заключения
- Библиографический список
Access count: 53
Last 30 days: 1
