Запропоновано метод моделювання даних з пропусками послідовністю кривих, який є узагальненням сингулярного розкладання матриць з пропусками. Отримані залежності екстраполюються з використанням формул Карлемана. Метод інтерпретовано як конвеєр нейронів.

У роботі розглядається новий клас нейроподібних мереж, що ростуть, розроблених внаслідок синтезу наукових знань, вироблених окремими науковими дисциплінами Computer sсіеnсе.

Індекс рубрикатора НБУВ: З810.22

Рубрики:

Нейронні мережі

Шифр НБУВ: Ж16683 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Вводится понятие параметрических временных сетей Петри, которые обобщают временные сети Петри. В таких сетях на переходы наложены параметрические ограничения, а параметры представляют собой символические константы с неизвестными фиксированными значениями. Предложен алгоритм анализа временного поведения систем реального времени, использующий язык темпоральной логики TCTL и безопасная параметрическая временная сеть Петри.

Программная или аппаратная система представлена в виде модели посредством формальной спецификации с помощью сети Петри (СП). Полученный продукт описывает поведение и структуру данной системы, и может быть проанализирован, верифицирован, а также использован для установления требуемых свойств системы. Описано применение формализма СП к исследованию некоторых свойств телефонной системы, основанное на построении и анализе S- и Т-инвариантов.

Індекс рубрикатора НБУВ: З810.22

Рубрики:

Нейронні мережі

Шифр НБУВ: Ж16683 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: З810.22

Рубрики:

Нейронні мережі

Шифр НБУВ: Ж15477 Пошук видання у каталогах НБУВ 

У термінах числення предикатів введено аналог інформаційної мережі, вирішуються прямі та зворотні задачі аналізу її оператора. Досліджено зв'язок працездатності мережі та усякої її підсітки.

Розглянуто задачу визначення пропускних можливостей ребер мережі з мінімальною загальною вартістю за умови, що після вилучення з неї принаймні одного ребра повинні існувати шляхи проходження одиничного потоку з джерела в стік на отриманій мережі.

Індекс рубрикатора НБУВ: З810.21 + Ж.с11

Рубрики:

Мережі Петрі

Математичні методи

Шифр НБУВ: Ж16683 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: З810.22 + З973.6

Рубрики:

Нейронні мережі

Нейрокомп'ютери

Шифр НБУВ: Ж16683 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Розглянуто течії у сітках, для яких різниця течій, що входять і виходять з вершини, належить деякому відрізку, зумовленому споживанням у даній вершині. Для даного випадку розроблено метод виключення групи невідомих течій, які протікають кінцевим або проміжним підграфами.

Надано тримірну мережу та її застосування до аналізу образів. Це багаторівнева архітектура, яка досліджує часткові кореляції між структурними компонентами зображення. Алгоритм формалізує підхід декомпозиції зображень. Зображення перетворюються таким чином, щоб кожний піксель мав інформацію щодо просторової структури його околиці. Найбільш корельована інформація формується першою, що призводить до стійкості алгоритму щодо малих структурних змін.

Індекс рубрикатора НБУВ: З810.22

Рубрики:

Нейронні мережі

Шифр НБУВ: Ж16683 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Розглянуто питання представлення інформації в системах штучного інтелекту. Для кожної задачі, яку традиційно відносять до проблематики штучного інтелекту (розпізнавання образів, розуміння мови) існує проблема зв'язування імені об'єкта та його опису (образу). Запропоновано підхід до розв'язання даних задач з використанням асоціативно-проективних нейронних сіток з ансамблевою організацією і нейронних класифікаторів. Як приклад наведено задачі розпізнавання текстур, форми об'єктів, а також рукописних символів і слів.

Розглянуто задачу нейромережевої апроксимації принципу динамічного програмування - метод адаптивної критики. Досліджено можливість застосування класифікатора з перетворенням вхідного простору для розв'язання задач оптимізації з використанням методу адаптивної критики.

Обсужден подход к построению алгоритмов оценки характеристик плавучего динамического объекта (ДО) в нейросетевом логическом базисе. Полученные данные используются в качестве входной информации в системе логических правил анализа и прогноза состояния ДО в экстремальной ситуации. Результаты исследования реализованы в интеллектуальной системе обеспечения безопасности мореплавания судов и плавучих технических средств освоения океана.

Рассмотрены использование, конструкцию и результаты применения обычного трехслойного персептрона в составе ему подобных на уровне компьютерных возможностей. Сформулирована задача по распознаванию изображений в детерминированных условиях. Описаны методы применения конструкции системы распознавания.

Рассмотрено применение ТSS-алгоритма построения минимального порождающего множества решений системы линейных диофантовых уравнений к анализу сетей Петри. В частности, с помощью этого алгоритма строятся минимальные множества инвариантов сетей Петри.

Запропоновано новий метод навчання нейронних мереж прямого розповсюдження, що базується на використанні нестохастичного аналога фільтра Калмана. Ефективність методу підтверджено результатами числового моделювання.