Библиотека knigago >> Науки естественные >> Математика >> Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»


СЛУЧАЙНЫЙ КОММЕНТАРИЙ

# 1930, книга: Пляшущий ангел
автор: Леонид Овтин

"Пляшущий ангел", написанный Леонидом Овтиным, является захватывающим детективным романом, который держит читателей в напряжении до самого конца. Роман рассказывает историю Алексея Захарова, бывшего полицейского, который теперь работает частным детективом. Он нанимается для расследования исчезновения молодой женщины по имени Кристина. По мере расследования Алексею приходится столкнуться с опасными преступниками, секретными обществами и скрытыми заговорами. Персонажи книги ярко...

СЛУЧАЙНАЯ КНИГА

Е М Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»
Книга - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика».  Е М Миркес  - прочитать полностью в библиотеке КнигаГо
Название:
Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»
Е М Миркес

Жанр:

Математика, Другие языки и системы программирования, Современные российские издания, Литература ХXI века (эпоха Глобализации экономики), Программирование: прочее

Изадано в серии:

неизвестно

Издательство:

КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Год издания:

ISBN:

неизвестно

Отзывы:

Комментировать

Рейтинг:

Поделись книгой с друзьями!

Помощь сайту: донат на оплату сервера

Краткое содержание книги "Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»"

Данное учебное пособие подготовлено на основе курса лекций по дисциплине «Нейроинформатика», читавшегося с 1994 года на факультете Информатики и вычислительной техники Красноярского государственного технического университета.

Несколько слов о структуре пособия. Далее во введении приведены учебный план по данному курсу, задания на лабораторные работы. Следующие главы содержат одну или несколько лекций. Материал, приведенный в главах, несколько шире того, что обычно дается на лекциях. В приложения вынесены описания программ, используемых в данном курсе (Clab и Нейроучебник), и проект стандарта нейрокомпьютера, включающий в себя два уровня — уровень запросов компонентов универсального нейрокомпьютера и уровень языков описания отдельных компонентов нейрокомпьютера.

Данное пособие является электронным и включает в себя программы, необходимые для выполнения лабораторных работ.

Читаем онлайн "Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»". [Страница - 206]

Multilayer Functionals. Mathematical Approaches to Neural Networks. J.G.Taylor (Ed.). Elsevier, 1993. PP. 235–260.

332. Nakajima H., Anbe J., Egoh Y. et al. Evaluation of neural network rate regulation system in dual activity sensor rate adaptive pacer // European Journal of Cardiac Pacing and Electrophysiology.- Abstracts of 9th International Congress, Nice Acropolis - French, Rivera, June 15-18, (228), 1994.- Rivera, 1994.- P.54.

333. Narendra K.S., Amnasway A.M. A stable Adaptive Systems. Prentice-Hall, 1988. 350 p.

334. Neural Computers/Ed. by R. Eckmiller, Ch. Malsburg. Springer, 1989. 556 p.

335. Okamoto Y., Nakano H., Yoshikawa M. et al. Study on decision support system for the interpretation of laboratory data by an artificial neural network // Rinsho. Byori.- 1994.- V.42, N.2.- P.195-199.

336. Pedrycz W. Neurocomputations in relational systems // IEEE Trans. Pattern Anal. and Mach. Intell.- 1991.- 13, № 3.- PP. 289-297.

337. Pham D.T., Liu X. Statespace identification of dynamic systems using neural networks // Eng. Appl. Artif. Intell.1990.- 3, № 3.- PP. 198-203.

338. Pineda F.J. Recurrent bakpropagation and the dynamical approach to adaptive neural computation. - Neural Comput., 1989. Vol. 1. PP.161–172.

339. Poli R., Cagnoni S., Livi R. et al. A Neural Network Expert System for Diagnosing and Treating Hypertension // Computer.- 1991.- N.3.- P.64-71.

340. Prechelt L. Comparing Adaptive and Non-Adaptive Connection Pruning With Pure Early Stopping // Progress in Neural Information Processing (Hong Kong, September 24-27, 1996), Springer, Vol. 1 pp. 46-52.

341. Real Brains, Artificial Minds/Ed. by J.L. Casti, A. Karlqvist. Norton-Holland, 1987. 226 p.

342. Reinbnerger G., Weiss G., Werner-Felmayer G. et al. Neural networks as a tool for utilizing laboratory information: comparison with linear discriminant analysis and with classification and regression trees // Proc. Natl. Acad. Sci., USA.- 1991.- V.88, N.24.- P.11426-11430.

343. Rinast E., Linder R., Weiss H.D. Neural network approach for computer-assisted interpretation of ultrasound images of the gallbladder // Eur. J. Radiol.- 1993.- V.17, N.3.- P.175-178.

344. Rossiev D.A., Golovenkin S.E., Shulman V.A., Matyushin G.V. Forecasting of myocardial infarction complications with the help of neural networks // Proceedings of the WCNN'95 (World Congress on Neural Networks'95, Washington DC, July 1995). PP. 185-188.

345. Rossiev D.A., Golovenkin S.E., Shulman V.A., Matyushin G.V. Neural networks for forecasting of myocardial infarction complications // Proceedings of the Second IEEE RNNS International Symposium on Neuroinformatics and Neurocomputers, September 20-23, 1995, Rostov-on-Don. - PP 292-298.

346. Rossiev D.A., Golovenkin S.E., Shulman V.A., Matyushin G.V. The employment of neural networks to model implantation of pacemaker in patients with arrhythmias and heart blocks // Modelling, Measurument & Control, C, 1995. Vol. 48, № 2. PP. 39-46.

347. Rossiev D.A., Golovenkin S.E., Shulman V.A., Matyushin G.V. The employment of neural networks to model implantation of pacemaker in patients with arrhythmias and heart blocks // Proceedings of International Conference on Neural Information Processing, Oct. 17-20, 1994, Seoul, Korea.V.1.- PP.537-542.

348. Rossiev D.A., Savchenko A.A., Borisov A.G., Kochenov D.A. The employment of neural-network classifier for diagnostics of different phases of immunodeficiency // Modelling, Measurement & Control.- 1994.- V.42.- N.2. P.55-63.

349. Rozenbojm J., Palladino E., Azevedo A.C. An expert clinical diagnosis system for the support of the primary consultation // Salud. Publica Mex.- 1993.- V.35, N.3.- P.321-325.

350. Rumelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J. Learning internal representations by error propagation. - Parallel Distributed Processing: Exploration in the Microstructure of Cognition, D.E.Rumelhart and J.L.McClelland (Eds.), vol. 1, Cambridge, MA: MIT Press, 1986. PP. 318–362.

351. Rummelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J. Learning representations by back-propagating errors // Nature, 1986. V. 323. P. 533-536.

352. Saaf L. A., Morris G. M. Filter synthesis using neural networks: [Pap.] Opt. Pattern Recogn. II: Proc. Meet., Paris, 26-27 Apr., 1989 // Proc. Soc. Photo-Opt. Instrum. Eng.- 1989.- 1134.- PP. 12-16.

353. Sandberg I.W. Approximation for Nonlinear Functionals. - IEEE Transactions on Circuits and Systems - 1: Fundamental Theory and Applications, Jan. 1992. Vol.39, No 1. PP.65 67.

354. Savchenko A.A., Zakharova L.B., Rossiev D.A. The employment of neural networks for investigation & diagnostics of Viliuisk encephalomyelitis // Modelling, Measurement & Control, C.- 1995.- V.48, N.4.- P.1-15.

355. Senashova M.Yu., Gorban A.N. and. Wunsch D.C. II. Back-propagation of accuracy // ICNN97 (The 1997 IEEE International Conference on Neural Networks), Houston, IEEE, 1997. PP. 1998-2001.

356. Senna A.L., Junior W.M., Carvallo M.L.B., Siqueira A.M. Neural Networks in Biological Taxonomy // Proceedings of 1993 International Joint Conference on Neural Networks, Nagoya, Japan, October 25-29, 1993.- Nagoya, 1993.- V.1.- P.33-36.

357. Stefanuk V.L. Expert systems and its applications // The lectures of Union's workshop on the main problems of artificial intillegence and intellectual systems. Part 2, Minsk, 1990.- P.36-55.

358. Sussman H.J. Uniqueness of the weigts for minimal feedforward nets wits a given input - output map. Neural Networks, 1992, No. 5. PP. 589–593.

359. Sweeney J.W.P., Musavi M.T., Guidi J.N. Probabilistic Neural Network as Chromosome Classifier // Proceedings of 1993 International Joint Conference on Neural Networks, Nagoya, Japan, October 25-29, 1993.- Nagoya, 1993.-V.1.- P.935-938.

360. Tabatabai A., Troudet T. P. A neural net based architecture for the segmentation of mixed gray-level and binary pictures // IEEE Trans. Circuits and Syst.- 1991. 31 38, № 1.- PP. 66-77.

361. Tao K.M., Morf M. A lattice filter type of neuron model for faster nonlinear processing // 23th Asilomar Conf. Signals, Syst. and Comput., Pasific Grove, Calif. Oct. 30-Nov. 1, 1989: Conf. Rec. Vol. 1.- San Jose (Calif.), 1989.- PP. 123-127.

362. The Adaptive Brain/ S. Grossberg (Ed.). North-Holland, 1987. V.1. Cognition, Learning, Reforcement, and Rhythm. 498 p. V.2. Vision, Speech, Language, and Motor Control. 514 p.

363. The Computer and the Brain. Perspectives of Human and Artificial Intelligence/Ed. by J.R. Brinc, C.R. Haden, C. Burava. North-Holland, 1989. 300 p.

364. Vakhrushev S.G., Rossiev D.A., Burenkov G.I., Toropova L.A. Neural network forecasting of optimal parameters of laserotherapy in patients after tonsillectomy // Proceedings of World Congress on Neural Networks - 1995 (WCNN'95).- P. 176-178.

365. Van Leeuwen J.L. Neural network simulations of the nervous system // Eur. J. Morphol.- 1990.- V.28, N.2-4.- P.139-147.

366. Varela F.J., Coutinho A., Dupire B. et al. Cognitive networks: immune, neural and otherwise // Teoretical immunology. Ed. by Perelson A.- Addison Wesley, 1988.- Part 2.- P.359-375.

367. Waxman C. Neurocomputers in the human sciences: program: predictions of US presidential elections// Modelling, Measurement & Control, D, Vol.5, No.1, 1992, pp.41-53

368. Weckert J. How expert can expert systems really be? // Libr. and Expert Syst.: Proc. Conf. and Workshop [Centre Inf. Stud.], Riverina, July, 1990.- London, 1991.- PP. 99-114.

369. Wiedermann J. On the computation efficiency of symmetric neural networks // Theor. Comput. Sci.- 1991.- 80, № 2.- PP. 337-345.

370. Wong K.Y.M., Kahn P.E., Sherrington D. A neural network model of working memory exhibiting primacy and recency // J. Phys. A.- 1991.- 24, № 5.- PP. 1119-1133.

371. Yang T.-F., --">

Оставить комментарий:


Ваш e-mail является приватным и не будет опубликован в комментарии.