Details

Title: Нейросетевое моделирование. Принципы, алгоритмы, приложения
Creators: Васильев Александр Николаевич; Тархов Дмитрий Альбертович
Organization: Санкт-Петербургский государственный политехнический университет
Imprint: Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2009
Electronic publication: Санкт-Петербург, 2021
Collection: Учебная и учебно-методическая литература; Общая коллекция
Subjects: Алгоритмы; Математическое моделирование; Нейронные сети
UDC: 004.032.26; 519.876.5
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 01.00.00
Speciality group (FGOS): 010000 - Математика и механика
DOI: 10.18720/SPBPU/2/si21-76
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Additionally: New arrival

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

Annotation

Монография посвящена современным методам применения нейронных сетей к различным задачам математического моделирования, включая стандартные и нестандартные задачи математической физики. Большинство методов и алгоритмов разработано авторами и обладает приоритетной новизной. Данная методология существенно (на порядок) сокращает трудоёмкость моделирования процессов и явлений в технических системах и позволяют инженеру-исследователю самостоятельно решать задачи, ранее доступные только научным коллективам, включающим квалифицированных специалистов по вычислительной математике.

Печатается по решению редакционно-издательского совета Санкт-Петербургского государственного политехнического университета.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • Оглавление
  • Введение
  • Глава 1. Анализ состояния предметной области, постановка задач и описание основных моделей
  • Глава 2. Структурные алгоритмы построения статических и динамических нейронных сетей
  • Глава 3. Итерационные методы обучения нейронных сетей
  • Глава 4. Применение статических нейронных сетей к построению приближенных решений эллиптических краевыхзадач на плоскости и в пространстве
  • Глава 5. Принципы нейросетевого моделирования многокомпонентных систем с фиксированными границами подобластей
  • Глава 6. Принципы нейросетевого моделирования многокомпонентных систем с переменными границами подобластей
  • Глава 7. Построение приближенных нейросетевых моделей по разнородной информации
  • Глава 8. Осцилляторные нейросетевые модели бесконечной размерности
  • Глава 9. Нейросетевой эмулятор Essence
  • Заключение
  • Литература

Usage statistics

stat Access count: 2
Last 30 days: 2
Detailed usage statistics