Е М Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»
Название: | Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» | |
Автор: | 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: | 2002 | |
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]
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., --">Книги схожие с «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» по жанру, серии, автору или названию:
М. К. Гребенча - Теория чисел. Учебно-методическое пособие для заочников педагогических институтов Жанр: Математика Год издания: 1949 |
Татьяна Михайловна Мищенко - Геометрия. Тематические тесты. 7 класс (учебное пособие к учебнику Погорелова А. В.) Жанр: Математика |
Коллектив авторов - Сборник задач и упражнений по высшей математике. Математическое программирование. Учебное пособие Жанр: Математика Год издания: 2010 Серия: Учебники для вузов. Специальная литература |