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 | Учебник |
| 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) |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\65192 |
| Дата создания записи | 25.01.2021 |
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 |
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.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
- 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
Количество обращений: 55
За последние 30 дней: 0
