Зведений каталог бібліотек Харкова

• Класифікатори та каталоги
• Режим обробки даних

Нейронні мережі

Документи:

• Роль выделения признаков в задаче автоматического распознавания образов с использованием нейронных сетей [Текст] / В.В. Смирнов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика : Научно-технический и производственный журнал. — М. : Научтехлитиздат, 2010. — С. 22-26.
• Самонавчанні спайк-нейронні мережі в задачах інтелектуального аналізу даних [Текст] : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системи та засоби штучного інтелекту" / Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. — Харків, 2011. — 20 с.
• Самонавчанні спайк-нейронні мережі в задачах інтелектуального аналізу даних [Текст] : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системи та засоби штучного інтелекту" / Харків. нац. у-т радіоелектроніки. — Харків, 2010. — 139 с.
• Самообучающиеся агенты на основе нейросетевых адаптивных критиков. [Текст] / Московский физико-технический инстиут, Россия // Искусственный интеллект. — 2004. — С. 550-560.
• Самообучающиеся нейро-фаззи модели и системы в задачах интеллектуального анализа данных [Текст] : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системы и средства искусственного интеллекта" / Харьк. нац. ун-т радиоэлектроники. — Харьков, 2009. — 173 с.
• Самообучающийся классификатор текстов на естественном языке [Текст] / Е.С. Борисов // Кибернетика и системный анализ. — 2007. — №3. — С. 169-176.
• Сверхточные нейронные сети и их применение для задач классификации и распознавания пространственных образов [Текст] / Е.А. Вербицкая // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка / Министерство образования и науки РФ. — М. : МГУ, 2011. — С. 80-83.
• Свойства кодов числових величин для схеми случайних подпространств RSC [Текст] / Д.А. Рачковский, С.В. Слипченко, Э.М. Куссуль, Т.Н. Байдык // Кибернетика и системный анализ. — 2005. — №4. — С.39-52.
• Связь между искусственными нейронными сетями и локальными алгоритмами. [Текст] / Национальный университет "Киево-Могилянская академия", Украина // Искусственный интеллект. — 2004. — С. 545-548.
• Сжатие изображения с использованием нейронной сети в преобразованном пространстве [Текст] / Виет Нгуен // Информационные технологии. — 2012. — С. 76-78.
• Синергетический подход к задаче генерализации при обучении нечетких нейронных сетей для обработки изображений. [Текст] / Лаборатория математических проблем искусственного интеллекта, г.Таганрог // Искусственный интеллект. — 2005. — №4. — С. 319-323.
• Синтез адаптивных нейрокомпьютерных систем управления на основе теории интерактивной адаптации [Текст] / В.С. Медведев, С.В. Торбин, М.С. Шеслер // Мехатроника, автоматизация, управление. — 2004. — С. 27-33.
• Синтез і реалізація швидких лінійних перетворень на основі паралельних обчислювальних структур [Текст] : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 - автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології / Держ. НДІ інформаційної інфраструктури. — Львів, 2006. — 16 с.
• Синтез контролера за допомогою формули Аккермана з використанням математичної моделі еталона, виконанної на базі нейронної мережі [Текст] / Національний університет "Львівська політехніка" // Методи та прилади контролю якості : науково-технічний журнал / Івано-Франківський нац. ун-т нафти і газу. — Івано-Франківськ, 2006. — С. 67-72.
• Синтез нейромережевих методів ідентифікації складних динамічних об'єктів [Текст] : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.03 "Системи і процеси керування" / Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. — Харьков, 2008. — 19 с.
• Синтез нейромережевого управління системою наведення і стабілізації [Текст] : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.03- системи і процеси керування / НТУ "ХПІ". — Х., 2009. — 20 с.
• Синтез нейро-нечетких сетей на основе ассоциативных правил [Текст] / А.А. Олейник, Т.А. Зайко, С.А. Субботин // Кибернетика и системный анализ. — 2014. — С. 27-38.
• Синтез нейронних систем на квантрон-автоматах [Текст] / Вінницький національний технічний університет, м.Вінниця, Україна // Искусственный интеллект. — 2009. — С. 471-479.
• Синтез нейронной сети с пороговой функцией активации [Текст] / Московский инженерно-физический институт // Информационные технологии в проектировании и производстве. — 2006. — №2. — С. 53-57.
• Синтез нейросетевых методов идентификации сложных динамических объектов [Текст] : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.03 "Системы и процессы управления" / Харьк. нац. ун-т радиоэлектроники. — Харьков, 2008. — 171 с.
• Система автоматического распознавания речи на базе нейросетевой технологии. [Текст] / МГТУ им.Н.Э.Баумана, г.Москва, Россия // . — С. 654-659.
• Система диагностирования авиационного ГТД с применением методов Soft Computing [Текст] / Национальная Академия Авиации // Авиационно-космическая техника и технология : Научно-технический журнал. — Х. : Нац. аэрокосмический ун-т "ХАИ", 2009. — С. 194-197.
• Система диагностирования технического состояния авиационных ГТД с применением нечетко-нейронного подхода [Текст] / А.М. Пашаев, Д.Д. Аскеров, Р.А. Садыхов, П.Ш. Абдуллаев // Авиационно-космическая техника и технология : Научно-технический журнал. — Х. : Нац. аэрокосмический ун-т "ХАИ", 2005. — С. 33-42.
• Система м'яких обчислень на базі нейронних мереж адаптивного резонансу для розв'язання задач САПР [Текст] : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.12 "системи автоматизації проектування робіт" / НТУУ "КПІ". — К., 2010. — 19 с.
• Система первичной диагностики меланомы кожи [Текст] / И.В. Новосельцев, Н.Г. Аксак // Бионика интеллекта : научно-технический журнал. — Харьков, 2010. — 3(74). — С. 94-98.
• Система распознавания образов на базе нечеткого нейронного классификатора [Текст] / В.П. Полторак, Я.Ю. Дорогой // Автоматика. Автоматизация. Электротехнические комплексы и системы : научно-технический журнал. — Херсон, 2007. — 1. — С. 66-74.
• Системное совершенствование элементов сложных технических систем на основе концепции обратных задач [Текст] : монография / М-во образования и науки Украины, Нац. аэрокосм. ун-т им. Н. Е. Жуковского "Харьк. авиац. ин-т". — Х. : Нац. аэрокосм. ун-т им. Н. Е. Жуковского "Харьк. авиац. ин-т", 2013. — 148 с.
• Скалярный критерий распознавания образов – функционал качества системы управления [Текст] / Ялтинский филиал Европейского угниверситета, г.Ялта, Украина // Искусственный интеллект. — 2009. — С. 100-103.
• Совершенствование способов определения плотности транспортного потока и его состава на базе искусственных нейронных сетей путем использования параллельных вычислений [Текст] / К.А. Демиденков, И.И. Мельников, И.А. Евсеенко // Информационные технологии. — 2012. — С. 62-66.
• Совместное использование нейронной сети и вейвлет-преобразования при анализе нестационарного сигнала [Текст] / Санкт-Петербургский политехнический университет // Информационные технологии. — 2008. — С. 51-56.
• Совместное применение нейронных сетей и метода последовательного прогнозирования вероятностей для индентификации модели пласта [Текст] / С.В. Денисов // Искусственный интеллект. — 2008. — С. 577-588.
• Сопряжение информационных потоков нейросетевой системы нормирования времени механообработки деталей [Текст] / В.Б. Гитис // Искусственный интеллект : Научно-технический журнал. — Донецк, 2005. — 3. — С.282-288.
• Способи оцінювання ефективності функціонування та контенту серверних комп'ютерних систем [Текст] : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.05 "Комп'ютерні системи та компоненти" / М-во освіти і науки України, ДВНЗ "Донец. нац. техн. ун-т". — Красноармійськ, 2015. — 23 с.
• Способ обучения нейроподобной сети экспресс-оценки функционирования открытой сложной системы [Текст] / ВА РВСН им. П. Великого // Управление риском : Аналитический журнал. — 2003. — С. 2-4.
• Способ улучшения качества монохромных и цветных изображений, основанный на применении эволюционирующей нейронной сети [Текст] / Томский политехнический университет // Информационные технологии. — 2006. — С. 27-33.
• Сравнение и выбор нейросетевых моделей на основе метода анализа иерархий [Текст] / Т.А. Рудакова, Н.И. Червяков, В.Ф. Лубенцов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика : Научно-технический и производственный журнал. — М. : Научтехлитиздат, 2008. — С. 1-5.
• Сравнительный анализ эффективности нечетких нейронных сетей в задачах прогнозирования в экономике и финансовой сфере [Текст] / Ю.П. Зайченко, Ф. Севаее, Ю.В. Келестин // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. — К., 2006. — 1. — С. 56-70.
• Сравнительный анализ погрешности прогноза биржевых индексов методами экспоненциального сглаживания и нейросетевого моделирования [Текст] / В.И. Лёзина // Информационные технологии. — 2015. — С. 637-640.
• Стратегия эффективной настройки k-значного сотового нейрона [Текст] / Московский государственный горный университет // Информационные технологии. — 2007. — С. 17-21.
• Структурная оптимизация нейросетевой модели мониторинга ГТД [Текст] / С.В. Новикова // Известия вузов. Авиационная техника. — 2016. — С. 101-107.
• Структурно-аналитический подход к проектированию системного интерфейса сложных медицинских комплексов на базе нейронных сетей. [Текст] / ВолгГТУ // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. — 2004. — С. 42-50.
• Структурный синтез системной функции ИС/НС для сложной измерительной ситуации на медицинском объекте. [Текст] / Ю.П. Муха // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. — 2006. — С. 26-32.
• СуперЭВМ и мемристоры [Текст] / А.И. Галушкин, Д.В. Пантюхин // Информационные технологии. — 2016. — С. 304-312.
• "Температурное" кодирование переменных в нейросетевых регресионных моделях [Текст] / Объединенный институт проблем информатики, г.Минск, Беларусь // Искусственный интеллект. — 2006. — №2. — С. 380-383.
• Теоретико-групповая модель формального нейрона [Текст] / Военно-воздушная инженерная академия им.Н.Е.Жуковского. Москва // Автоматика и телемеханика  : науково-технічний журнал / Рос. акад. наук. — С. 138-149.
• Теоретические аспекты оптимизации эволюционного обучения нейрочипов с использованием "изолятов" [Текст] / С.Д. Кургалин, Я.А. Туровский, С.В. Борзунов, А.А. Адаменко // . — С. 875-880.
• Теория и проектирование быстрых перестраиваемых преобразований и слабосвязанных нейронных сетей [Текст] : [моногр.] / А.Ю. Дорогов. — Санкт-Петербург : Политехника, 2014. — 328 с.
• Технологии построения детектора лжи на основе аппарата искусственных нейронных сетей [Текст] / Л.Н. Ясницкий, А.М. Петров, З.И. Сичинава // . — С. 66-70.
• Технологии разработки зеленых регуляторов и робототехнических систем [Текст] = Technologies of Green Regulators and Robotics Development : практикум / М-во образования и науки Украины, Нац. аэрокосм. ун-т им. Н. Е. Жуковского "Харьк. авиац. ин-т" ; под ред. В. Г. Рубанова, В. С. Харченко. — Харьков : Нац. аэрокосм. ун-т им. Н. Е. Жуковского "Харьк. авиац. ин-т", 2015. — 112 с.
• Технология нейросетевого прогнозирования рынка недвижимости. [Текст] / Черкасский государственный технологический университет, г.Черкассы, Украина // Искусственный интеллект. — 2004. — С. 593-597.

1    2    3    4    5    6    7    8    9    10    11   12