Детальная информация
| Название | Нейросетевое моделирование. Принципы, алгоритмы, приложения |
|---|---|
| Авторы | Васильев Александр Николаевич ; Тархов Дмитрий Альбертович |
| Организация | Санкт-Петербургский государственный политехнический университет |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2009 |
| Электронная публикация | Санкт-Петербург, 2021 |
| Коллекция | Учебная и учебно-методическая литература ; Общая коллекция |
| Тематика | Алгоритмы ; Математическое моделирование ; Нейронные сети |
| УДК | 004.032.26 ; 519.876.5 |
| Тип документа | Другой |
| Тип файла | |
| Язык | Русский |
| Код специальности ФГОС | 01.00.00 |
| Группа специальностей ФГОС | 010000 - Математика и механика |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/si21-76 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\65036 |
| Дата создания записи | 14.01.2021 |
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 |
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.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
- 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
Количество обращений: 51
За последние 30 дней: 1
