Детальная информация

Название: Нейросетевые методы и алгоритмы математического моделирования: учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки магистров «Системный анализ и управление»
Авторы: Васильев Александр Николаевич; Тархов Дмитрий Альбертович
Организация: Санкт-Петербургский государственный политехнический университет
Выходные сведения: Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2014
Электронная публикация: Санкт-Петербург, 2021
Коллекция: Учебная и учебно-методическая литература; Общая коллекция
Тематика: Нейронные сети; Математическое моделирование
УДК: 004.032.26(075.8); 519.8(075.8)
Тип документа: Учебное издание
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 27.00.00
Группа специальностей ФГОС: 270000 - Управление в технических системах
DOI: 10.18720/SPBPU/2/si21-221
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • 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

Статистика использования

stat Количество обращений: 11
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика