Содержание
Конференция Нейрокомпьютеры и их применение
XXI Всероссийская научная конференция
Анонс28 марта 2023 года
Приглашаем на юбилейную конференцию «Нейрокомпьютеры и их применение»
XX Всероссийская научная конференция
Итоги22 марта 2022 года
22 марта 2022 года состоялась юбилейная XX Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение»
XIX Всероссийская научная конференция
Итоги30 марта 2021 года
30 марта 2021 года состоялась очередная XIX Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение»
Состоялась XVIII Всероссийская научная конференция
Итоги17 марта 2020 года
17 марта 2020 года состоялась XVIII Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение», посвященная актуальным проблемам применения нейронных сетей и других обучаемых структур в области естественных, технических и гуманитарных наук.
Состоялась XVII Всероссийская научная конференция
Итоги19 марта 2019 года
19 марта 2019 года состоялась XVII Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение», посвященная актуальным проблемам применения нейронных сетей и других обучаемых структур в области естественных, технических и гуманитарных наук.
Состоялась XVI Всероссийская научная конференция
Итоги13 марта 2018 года
13 марта 2018 года состоялась XVI Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение», посвященная актуальным проблемам применения нейронных сетей и других обучаемых структур в области естественных, технических и гуманитарных наук.
Состоялась XV Всероссийская научная конференция
Итоги14 марта 2017 года
14 марта 2017 года состоялась XIV Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение», посвященная актуальным проблемам применения нейронных сетей и других обучаемых структур в области естественных, технических и гуманитарных наук.
Состоялась XIV Всероссийская научная конференция
Итоги15 марта 2016 года
15 марта 2016 года состоялась XIV Всероссийская научная конференция «Нейрокомпьютеры и их применение».
Состоялась XIII Всероссийская научная конференция
Итоги17 марта 2015 года
Конференция была посвящена актуальным проблемам применения нейронных сетей и других обучаемых структур для решения задач в области естественных, технических и гуманитарных наук.
Ее целью является объединение специалистов, работающих в различных сферах применения нейросетевых алгоритмов, обсуждение и обобщение опыта их теоретических и практических разработок, определение перспектив развития обучаемых структур.
Состоялась XII Всероссийская научная конференция
Итоги18 марта 2014 года
В конференции приняли участие специалисты из 17 регионов Российской Федерации (188 специалистов из 60 учреждений и организаций).
Состоялась XI Всероссийская научная конференция
Итоги19 марта 2013 года
К началу конференции были подготовлен тематический выпуск журнала «Нейрокомпьютеры: разработка и применение» (№9, 2012).
Состоялась X Всероссийская научная конференция
Итоги20 марта 2012 года
В рамках конференции был проведен конкурс на лучшую научную работу, представленную на секционном заседании.
Нейрокомпьютеры и их применение | Books.Ru — Книги России
Книги серии11
Нет в продаже
бумажная книга
Интегральный робот
А.
А. Харламов
Изложены вопросы нейронных сетей, нашедших применение в интегральном роботе как системе…
0 отзывов
Нет в продаже
бумажная книга
Нейрокомпьютеры в…
В. В. Ефимов
Рассмотрены вопросы применения нейросетевых технологий для решения задач обработки бортовых…
0 отзывов
Нет в продаже
бумажная книга
Нейросетевые алгоритмы…
Антон Иванов
Изложены теоретические и практические аспекты проектирования биометрических систем идентификации…
0 отзывов
Нет в продаже
бумажная книга
Нейрокомпьютеры и их…
В. Головко
Изложены математические аспекты функционирования нейронных сетей с прямыми и обратными связями;.
..
0 отзывов
Нет в продаже
бумажная книга
Нейронные сети Модели…
Д.А. Тархов
Рассмотрены математические модели и алгоритмы функционирования и обучения нейронных сетей и…
0 отзывов
Нет в продаже
бумажная книга
Нейроматематика…
0 отзывов
5.48 USD
В корзину
бумажная книга
Нейросетевая…
А.А. Харламов
В настоящей книге предпринимается попытка, с использованием представлений из различных областей.
..
0 отзывов
4.42 USD
В корзину
бумажная книга
Нейрокомпьютеры в…
0 отзывов
Нет в продаже
бумажная книга
Нейрокомпьютеры и их…
В. Головко
Изложены математические и алгоритмические аспекты функционирования нейронных сетей с прямыми и…
0 отзывов
12.33 USD
В корзину
бумажная книга
Нейрокомпьютеры в.
..
0 отзывов
Нет в продаже
бумажная книга
Нейрокомпьютеры в…
Ю. Гуляев А. Галушкин
Рассмотрены перспективные направления применения нейрокомпьютеров в системах обработки…
0 отзывов
Нейрокомпьютеры и их приложения | Semantic Scholar
- Идентификатор корпуса: 113525387
@article{Asakawa1993NeurocomputersAT,
title={Нейрокомпьютеры и их приложения},
автор={Казуо Асакава},
journal={Научный и технический журнал Fujitsu},
год = {1993},
объем = {29},
страницы = {195-200}
} - К. Асакава
- Опубликовано в 1993 г.
- Информатика
- Fujitsu Scientific & Technical Journal
В этой статье представлен обзор нейрокомпьютеров и их недавних приложений.
Он также представляет финансовые и промышленные системы, использующие нейрокомпьютеры, и объясняет, как нейрокомпьютеры используются для различных приложений. Одним из применений нейрокомпьютеров является их использование в сочетании с нечеткой логикой для создания так называемой нейронной нечеткой системы. В настоящее время тенденция заключается в применении нейронечеткой системы в консалтинговом бизнесе. Чтобы объяснить текущее применение…
Нейронные сети на основе метода выборки
В статье описана процедура создания нейронной сети на основе метода «эталон» (выборка). Алгоритм расчета таблицы весов нейросетевых связей…
Кибернетическая теория информационного моделирования поведения учителя в процессе обучения на основе нечеткой логики
Оригинальный метод контроля знаний ученика, максимально точно имитирующий поведение учителя преподаватель в анкете студента, сочетающей в себе мощь и лаконичность, ранее недоступные автоматизированным системам.
Нейронные сети: панацея в обнаружении мошенничества?
- Мария Крамбиа-Капардис, К. Христодулу, М. Агафоклеус
Бизнес
- 2010
Таким образом, было продемонстрировано, что ИНС могут использоваться аудиторами для выявления мошенничества компании и могут дополнять к другим методам на этапе планирования их аудита, чтобы предсказать, может ли конкретный клиент аудита стать жертвой мошенника.
Нейросетевое распознавание сферических тел Установить гранулометрическое распределение с использованием оболочки поверхности
В данном документе описаны алгоритм нейронной сети, а также способ информативного обучения и составления наборов тестов, необходимых для эффективного обучения и верификации нейросетевой системы.
Анализ, оценка и управление нелинейными колебаниями
- Ефимов Д.
Машиностроение
- 2012
Автор получил степень кандидата технических наук.
по специальности «Автоматика» Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета (Россия) в 2001 г., доктор технических наук. степень в области автоматического управления в 2006 году с…
Нейросетевые технологии для обеспечения безопасности информационных систем
- Аведян Е.В., Галушкин А.В., Пантюхин Д.В.
Информатика
Седьмой симпозиум IEEE 2014 г. по вычислительному интеллекту для приложений безопасности и обороны (CISDA) 90 019
- 2014
В этой статье рассматриваются две парадигмы нейронных сетей: многослойная нейронная сеть и контроллер артикуляции модели мозжечка (нейронная сеть CMAC).
Зависимость канцерогенности соединений азота от их структурных характеристик
- Абилев С., Тарасов В., Тарасов А., Мустафаев О., Мельник В.
Химия
Российский генетический журнал
9000 4
- 2006 г.
Применен новый подход к описанию количественных взаимосвязей структура-активность (анализ QSAR) на основе дескрипторов соединений и установлено, что канцерогенность азотных соединений определяется наличием фурильных и/или азольных гетероциклов, не конденсируются с бензольными кольцами в их молекулярных структурах.
Динамическое планирование поведения робота на основе «интеллектуальной» нейронной сети
В работе рассматривается описание системы динамического планирования поведения мобильного робота, построенной на основе сети однотипных элементов, построенной с использованием больших пирамидальных нейронных сетей.
Использование искусственных нейронов в финансах
- P. Paquet
Политология
- 1997
Дебют Депюи де ла десенни 1990, les reseaux de neurones artificiels привычное использование шрифта en physique appliquee font leur entree dans les sciences de gestion en tant que methodequante…
Извлечение адаптивных признаков для гендерной классификации изображений человеческого лица
Алгоритм машинного распознавания пола человека по лицу описываются изображения на основе методов машинного обучения, а также дается методика обучения и тестирования.
От редакции: Инженерные приложения нейрокомпьютинга
Вдохновленные тем, как работает человеческий мозг, нейрокомпьютерные алгоритмы, включая глубокое обучение, обучение с подкреплением и нейродинамическую оптимизацию, достигли огромного успеха в различных приложениях во многих областях, например, визуальное отслеживание объектов, распознавание речи, управление на уровне человека, текст понимание и оптимизация в реальном времени.
Разработаны различные виды интеллектуального оборудования и аппаратных средств для реализации нейрокомпьютерных моделей инженерных систем. Глубокое обучение использовалось для промышленных роботизированных приложений, включая стереофоническую реконструкцию, распознавание позы объекта и проверку качества продукции. С появлением Интернета вещей и периферийных вычислительных устройств глубокое обучение с подкреплением стало популярным в прогнозном обслуживании инженерного оборудования. Встроенные сверточные нейронные сети широко используются для автономного управления транспортными средствами.
Успех применения нейрокомпьютерных подходов и связанных с ними аппаратных реализаций в различных инженерных областях, таких как интеллектуальное производство, энергетический интернет и интеллектуальное здравоохранение, доказал потенциал использования нейрокомпьютеров для решения реальных проблем в различных инженерных областях.
В последние годы достижения в области датчиков и технологий хранения данных позволили накапливать большое количество данных из инженерных систем. Благодаря большим данным, генерируемым инженерными системами, нейровычисления и их аппаратная реализация будут постоянно преобразовывать инженерные системы в более интеллектуальные формы.
Эта тема исследования предназначена для того, чтобы предоставить исследователям форум для представления последних исследований по применению нейрокомпьютерных алгоритмов и оборудования на основе нейрокомпьютеров в инженерных системах. Он объединяет 14 высококачественных статей, в которых сообщается о последних применениях нейрокомпьютеров в транспорте, производстве, биомедицинской инженерии, электротехнике и управлении знаниями.
В документе, озаглавленном « Самозапускающийся консенсус системы транспортных взводов с изменяющейся во времени топологией », Ван и др. разработал безопасный контроллер, запускаемый по событию, с учетом безопасного расстояния для системы взвода транспортных средств. На основе новой функции, запускаемой событием, была разработана более энергоэффективная стратегия автоматического управления с использованием формулы Тейлора. Новая стратегия самозапуска позволит избежать непрерывного расчета и измерения транспортных средств.
Статья о «Системе обнаружения вредоносных аномалий трафика на основе глубокого автоэнкодера », написанная Wang et al. предлагает метод обнаружения аномального трафика в промышленных сетях управления на основе технологии автоэнкодера. Дивергенция Кульбака-Лейблера была добавлена к функции потерь предложенной модели, чтобы улучшить возможность извлечения признаков и возможность восстановления необработанных данных. Набор данных газопровода был использован для проверки эффективности предлагаемого метода.
В статье «Управляемое данными гибридное эквивалентное динамическое моделирование нескольких фотоэлектрических электростанций на основе рекуррентного блока с закрытым входом » Long et al. отчет об управляемой данными гибридной эквивалентной модели для процесса динамического отклика нескольких фотоэлектрических электростанций. Управляемая данными гибридная эквивалентная модель содержала простую эквивалентную модель и управляемую данными модель коррекции ошибок. Результаты моделирования подтвердили превосходные характеристики предложенной модели как по скорости отклика, так и по точности.
Сан и др. опубликовать документ « AutoPath: вывод по изображению для 3D-сегментации », в котором представлен AutoPath , подход к выводу по изображению для более эффективной 3D-сегментации. Предложенный AutoPath динамически выбирал остаточные блоки для разных входных изображений во время логического вывода, тем самым эффективно сокращая общий объем вычислений без ухудшения производительности сегментации.
Экспериментальные результаты на наборе данных КТ печени показали, что предложенный подход не только обеспечивает эффективную процедуру логического вывода, но и обеспечивает удовлетворительную производительность сегментации.
Документ « Автоматическое расширение базы знаний с помощью классификации отношений с несколькими выстрелами » Pang et al. исследовал полностью автоматический метод обучения модели классификации отношений, который способствует расширению базы знаний. В предлагаемом методе различные методы обучения с несколькими экземплярами были включены в классические прототипные сети, уменьшая шумы на уровне предложений.
Статья Гу и др. « Изучение влияния пропущенных значимых объектов на распознавание сцен с использованием многомерного анализа паттернов» » применил многофакторный анализ шаблонов для изучения ассоциации объекта и сцены при распознавании сцены, когда было замаскировано различное количество значимых объектов. Результаты анализа свидетельствовали о том, что латеральный затылочный комплекс чувствителен к потере значимых объектов и в основном участвует в опознании сцен по смысловой ассоциации «предмет-сцена».
В документе «Модели машинного обучения для прогнозирования первичных участков метастатической карциномы шейки матки из неизвестного первичного », Лу и др. провели серию биоинформатических анализов на основе набора данных из Атласа генома рака (TCGA) RNA-Seq данных о плоскоклеточном раке и данных TCGA Pan-Cancer. Три модели машинного обучения, случайный лес, нейронные сети и машина опорных векторов были разработаны для изучения потенциально эффективных инструментов для различения этих плоскоклеточных раков.
В своем вкладе в исследование « Интеллектуальная система технического зрения, ориентированная на производство, на основе глубокой нейронной сети для распознавания объектов и оценки положения 6D ” Лян и др. представить новую двухступенчатую систему интеллектуального зрения на основе глубокой нейронной сети с входными данными изображения RGB-D для распознавания объектов и оценки позы 6D. Плотно связанная сеть, объединяющая многомасштабные функции, была впервые построена для отделения объектов от фона.
2D-пиксели и 3D-точки в обрезанных областях объекта затем передавались в сеть оценки позы, чтобы делать прогнозы позы объекта на основе слияния цветовых и геометрических характеристик.
Бумага под названием « Приложение на основе искусственного интеллекта для исследования ингибиторов нейродегенеративных заболеваний »Deng et al. исследует интегрированный новый подход к поиску ведущих соединений, которые ингибируют галектин-3, путем объединения универсальных алгоритмов искусственного интеллекта с традиционными методами скрининга наркотиков. Многочисленные алгоритмы искусственного интеллекта были выполнены для проверки результатов стыковки и дальнейшего скрининга соединений.
В их « Оценка рисков инвестиций в энергетику для стран с помощью Seq2seq Model ” Лян и др. предложить последовательную модель для оценки риска инвестиций в энергетику в 50 странах. В качестве кодера для обработки исторической статистики в предлагаемом методе использовалась би-долго-кратковременная память.
Документ « Реляционная адаптивная нейронная модель для совместного извлечения сущностей и отношений », написанный Duan et al. описывает реляционно-адаптивную модель совместного извлечения отношений сущностей, основанную на самовнимании с несколькими головками и сети свертки графов с плотной связью. В модели механизм внимания с несколькими головками специально использовался для присвоения весов нескольким типам отношений между сущностями, чтобы гарантировать, что пространство вероятностей нескольких отношений не является взаимоисключающим.
Статья Lu et al. « Классификация метастатических и неметастатических грудных лимфатических узлов у пациентов с раком легкого на основе диэлектрических свойств с использованием адаптивных вероятностных нейронных сетей ». предлагает классификатор для выявления метастатических и неметастатических грудных лимфатических узлов у пациентов с раком легкого на основе диэлектрических свойств. По сравнению с другими методами предложенный классификатор достиг более высокой точности классификации на основе данных о диэлектрических свойствах, полученных от пациентов с раком легких.
Вклад Сяна и др. в «Прогнозирование опасного поведения при вождении на основе состояния движения автомобиля и ощущений пассажира с использованием облачной модели и нейронной сети Элмана » представляет новый метод прогнозирования опасного поведения при вождении с использованием гибридной модели, состоящей из облачная модель и нейронная сеть Элмана, основанная на оценке состояния движения автомобиля и субъективных оценках ощущений пассажиров.
Документ под названием « Новый способ прогнозирования авиаперевозок на основе GCN-LSTM » Ю использовал сверточные нейронные сети графов и сеть с длинной короткой памятью для создания системы прогнозирования авиаперевозок с возможностью краткосрочного прогнозирования.
Эти успешные применения нейрокомпьютеров в различных областях демонстрируют значительный потенциал применения нейрокомпьютерных подходов для решения сложных инженерных задач. С помощью больших данных и увеличения вычислительной мощности нейровычисления будут играть жизненно важную роль в инженерных системах будущего.
Вклад авторов
LW написал рукопись. ZZ, ZS и CH редактировали рукопись. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.
Финансирование
Эта работа была частично поддержана Национальным фондом естественных наук Китая в рамках гранта 62002016, частично Гуандунским фондом фундаментальных и прикладных фундаментальных исследований в рамках грантов 2020A1515110431 и 2019A1515111165, а частично Фондом фундаментальных исследований для Центральные университеты и Программа международного обмена и развития молодых учителей в рамках гранта QNXM20210037.
Конфликт интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Примечания издателя
Все утверждения, изложенные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно представляют претензии их дочерних организаций, издателя, редакторов и рецензентов.