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.

• 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