Поиск по основным рубрикам каталога
Рубрика: Бионические модели в радиоэлектронике
Вернуться к списку рубрик
Найдено изданий: 22
 |
Тарков М. С., Нейрокомпьютерные системы. учеб. пособие — 2006 (Основы информационных технологий)
Излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Рассмотрены вопросы аппаратной реализации нейронных сетей. Для студентов старших курсов, аспирантов и научных работников, интересующихся методами искусственного интеллекта
Подробная информация
|
 |
Комарцова Л. Г., Нейрокомпьютеры. Учеб. пособие для вузов — 2002 (Информатика в техническом университете)
В учебнике изложены вопросы современной теории нейрокомпьютеров. Приведен анализ различных архитектур вычислительных устройств с параллельной организацией работы. Рассмотрен биологический аналог параллельной организации обработки информации. Большое внимание уделено разновидностям построения формальных нейронов, технологии сетей и классическим методам их обучения, методам подготовки задач для решения на нейрокомпьютерах. Приведены оригинальные результаты применения нейронных сетей для решения систем дифференциальных уравнений и степенных рядов в конструировании нейросетевых алгоритмов; обучения нейронных сетей на базе генетического алгоритма и теории адаптивного резонанса. Представлены программные системы эмуляции нейронных сетей, разработанных в Калужском филиале МГТУ им. Н.Э.Баумана. Уделено внимание аппаратной реализации нейрокомпьютеров, в том числе и на отечественной элементной базе. Содержание учебного пособия соответствует курсу лекций, которые авторы читают в Калужском филиале МГТУ им. Н.Э.Баумана. Для студентов, инженеров, аспирантов и научных сотрудников кибернетических специальностей
Подробная информация
|
 |
Осовский С., Нейронные сети для обработки информации — 2002
Представлены важнейшие разделы теории искусственных нейронных сетей. Основное внимание уделяется алгоритмам обучения и их применению для обработки измерительной информации. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения сетей различной структуры, иллюстрируемые численными экспериментами с практически подтвержденными результатами. Для аспирантов и научных работников, интересующихся методами искусственного интеллекта. Может быть полезна специалистам в области информатики, статистики, физики и технических дисциплин, а также специалистам биомедицинских отраслей знаний
Подробная информация
|
 |
Каллан Р., Основные концепции нейронных сетей — 2003 (Основы вычислительных систем)
В книге рассматриваются основные модели нейронных сетей, важные для понимания основ изучаемого предмета, и обсуждаются связи между нейронными сетями и традиционными понятиями из области искусственного интеллекта.
Подробная информация
|
 |
Барский А. Б., Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений — 2007 (Прикладные информационные технологии)
Рассматривается применение нейросетевых технологий при построении информационных и управляющих систем в науке, экономике, финансах и искусстве. Исследуются вопросы разработки нейросетей "под задачу", представления исходной и обработки выходной информации. Предлагаются простые методы обучения в статическом и динамическом режимах. Обсуждаются особенности систем принятия решений, самообучающихся управляющих систем, систем логического вывода, банковского мониторинга, безопасности, защиты информации, политического и социального прогноза, бизнеса развлечений и туризма. Для студентов технических и экономических вузов, аспирантов, инженеров и исследователей в области современных информационных технологий.
Подробная информация
|
 |
Хайкин С., Нейронные сети. Полный курс — 2006
В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами и описанием компьютерных экспериментов.
Подробная информация
|
 |
Комашинский В. И., Нейронные сети и их применение в системах управления и связи — 2003
Изложены основы теории искусственных нейронных сетей. Показано место нейронных сетей в эволюции интеллектуальных систем управления. Рассмотрены общие вопросы применения искусственных нейронных сетей в системах управления и связи. Отмечены преимущества, которые дает применение нейроинформационных технологий при решении многих как нетрадиционных, так и традиционных задач управления и связи. Для научных работников и инженеров, занимающихся разработкой систем управления и связи. Некоторые разделы могут быть интересны для специалистов других отраслей, а также широкому кругу читателей.
Подробная информация
|
 |
Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ — 2011
С помощью описываемых в книге компьютерных программ читатель сможет самостоятельно построить несложные нейронные сети, обучить их и провести захватывающие эксперименты. В книге выдающегося европейского специалиста популярно и увлекательно освещаются возможности, структура и особенности работы этих сетей. Книга предназначена для широкого круга читателей, в первую очередь для молодых специалистов, желающих понять сущность и безграничные перспективы искусственных нейронных сетей. Искусственные нейронные сети - одна из наиболее динамично развивающихся и реально используемых на практике ветвей теории искусственного интеллекта. Автор излагает материал без единой формулы; он ведет диалог с читателем и постепенно подводит его к пониманию механизмов функционирования человеческого мозга и к осознанию перспектив их использования для управления современными техническими и экономическими системами.
Подробная информация
|
 |
Злобин В. К., Нейросети и нейрокомпьютеры. учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению 230100 "Информатика и вычислительная техника" — 2011
Рассматриваются пути повышения интеллектуальности вычислительных систем. Излагается теория интеллектуальных нейронных сетей в целях изучения процессов обучения, самообучения и самоорганизации и создания систем универсального искусственного интеллекта; бобщенная модель нейрокомпьютера и классификация нейрокомпьютеров по типам обучения
Подробная информация
|
 |
Симаков Ю. Г., Живые приборы — 1986
На удивление совершенными и миниатюрными "приборами" вооружены многие растения и животные. "Живые приборы" помогают им принимать сообщения о состоянии других живых объектов, находить дорогу домой. Они следят за развитием организмов и поведением клеток в организме. Обо всем этом рассказывает автор данной книги. Большое внимание уделяет он проблеме использования живых анализаторов и индикаторов на практике
Подробная информация
|
 |
Литинецкий И. Б., Беседы о бионике — 1968
Пожалуй, ни одна из новых наук, родившихся в наш XX век, не приобрела за короткий срок своего существования такой огромной популярности, как бионика. Однако, если не считать отдельных статей и брошюр, до сих пор о бионике с инженерных позиций с широким кругом читателей еще никто всерьез не говорил. Популяризация любой науки — дело сложное и трудное, а бионики — особенно. Чтобы написать в занимательной форме с большой научной достоверностью книгу о современных достижениях бионики и дальнейших путях развития этой новой многообещающей науки, нужно обладать не только обширными и глубокими инженерными знаниями, но и приобщиться к "безбрежной" биологии, что само по себе не просто. Надо быть еще немножко историком и философом
Подробная информация
|
 |
Литинецкий И. Б., Бионика. пособие для учителей — 1976 (Пособие для учителей)
Бионика — молодая наука, недавно сформировавшаяся на базе биологических и технических знаний. Автор прослеживает путь, пройденный человеческим познанием от слепого копирования природы до целенаправленного поиска в мире животных и растений новых идей, новых решений инженерных, архитектурных, технологических проблем века. Доступно, в увлекательной форме книга знакомит читателя с важнейшими бионическими исследованиями последних лет, достигнутыми новой наукой успехами во многих областях человеческой деятельности. Книга поможет учителям привить молодежи любовь к природе, к будничному труду биоников, увлечь романтикой бионического творчества
Подробная информация
|
 |
Гийо А., Бионика. Когда наука имитирует природу — 2013 (Для кофейников)
Бионика - молодая наука, родившаяся в 1960 году, - охватывает сегодня широкое поле исследований. Это технологические разработки, заимствующие изобретения природы; автономные роботы, имитирующие животных; гибридизации, где искусственные компоненты служат дополнением к живому организму, или наоборот - живые гибридные компоненты дополняют искусственные системы. Авторы рассматривают множество примеров и знакомят читателя с разными областями бионики, ее практическими и фундаментальными разработками. Например, вы найдете здесь рассказы о текстурах с необыкновенными сцепляющими (адгезивными) свойствами, которые к тому же способны "переклеиваться" бесчисленное число раз, как лапы ящерицы геккона. Вы познакомитесь с приспособлениями, возникающими в определенных экосистемах; с адаптивными роботами, которые обучаются на собственном опыте методом проб и ошибок или даже эволюционируют сами по себе поколение за поколением. А еще узнаете о разработках гибридных систем, где плесень — управляет шестиногим роботом. Наконец, о нейропротезах, которые переводят мысль в соответствующее движение
Подробная информация
|
 |
Кащенко С. А., Модели волновой памяти — 2014 (Синергетика : от прошлого к будущему. — 43)
В настоящей книге рассматриваются модели нейронной среды, описываемой системой уравнений с запаздыванием. Каждый элемент среды (нейрон) является автогенератором, который в автономном режиме генерирует кратковременные импульсы (спайки). Обсужда]ются модели синаптического взаимодействия нейронов, которое приводит к сложным коле]бательным режимам в системе. Изучается строение этих режимов и способы управления их структурой, то есть решается задача о выборе весов взаимодействия с целью получения аттракторов, обладающих наперед заданной структурой. Такие аттракторы интерпретируют]ся как образы, закодированные в виде автоволн (волновая память). Решается задача об иден]тификации аттракторов (задача сличения образов).Система уравнений нейронной сети получена из биологических предпосылок. По смыслу задачи в нее входят большие параметры. В книге разработаны методы асимптотиче]ского исследования данной системы. Они допускают перенос на другие типы уравнений. В книге приводится физиологический факт, вытекающий из теории: объем кратковременной памяти человека коррелирует с размерностью (сложностью) сигнала ЭЭГ. Также предлага]ется метод идентификации зрительных стимулов по вызванным потенциалам (вынужденным электрическим колебаниям первичной зрительной коры).Книга может быть полезна как специалистам по осцилляторным нейронным сетям, так и специалистам по дифференциальным уравнениям. Она рассчитана на студентов старших курсов, аспирантов и молодых научных работников, занимающихся теорией колебаний
Подробная информация
|
 |
Толкачев С. Ф., Интернет будущего. Нейронное программирование диалоговых систем — 2016
Как создавать системы управления Умным Домом, программировать персонализированные интерактивные Веб-страницы, как "понимать" смысл сказанного при использовании распознавания голоса? Чтобы ответить на эти и подобные вопросы необходимо разобраться с тем, что их объединяет, понять суть принципиальных отличий традиционных программ от диалоговых. В качестве базового компонента для практического конструирования, в книге используется модель активных данных, прототипом которых является биологический нейрон. Также рассматриваются основы нейронного программирования, позволяющие создавать когнитивные системы, в которых понимание смысла сочетается с асинхронными диалоговыми процессами. Книга предназначена для широкой аудитории специалистов в области вычислительной техники, веб-дизайнеров, студентов и преподавателей университетов, имеющих навыки программирования и интересующихся проблемами развития Интернет.
Подробная информация
|
 |
Лавров А., У природы взаймы — 1967
Цветной визуально-проекционный материал студии «Диафильм» Госкино СССР рассказывает о том, что изучая животных, человек изобрёл много приборов и машин. Принцип радиолокатора "позаимствовали" у летучих мышей. А насекомые подсказали идеи для создания прибора, который определяет скорость самолёта.
Подробная информация
Проверяем наличие...
RGUB-BIBL-0000850378-diafrd
|
 |
Шапиро Д. И., Виртуальная реальность и проблемы нейрокомпьютинга — 2008
Монография посвящена методологическим проблемам разработки систем виртуальной реальности - перспективной технологии XXI века. Рассматриваются различные аспекты этой проблематики: проблемы знания-обучения и творчества на базе подобных систем, возможности человека в обработке образных знаний (лица, позы, интонации и др.) с учетом специфики межполушарной асимметрии мозга и других личностных особенностей (предпочтительный сенсорный канал, стрессоустойчивость и т. д.). Обсуждается типовая структура системы виртуальной реальности с описанием макроблоков и их приборной реализации (в частности, наноструктур), а также возможности использования технологий виртуальной реальности в различных приложениях (урегулирование межрегиональных конфликтов, "Робот-Секретарь", обучающие комплексы с финансовым блоком, дистанционное посещение музеев, обучение, медицина)
Подробная информация
|
 |
Каллан Р., Нейронные сети. краткий справочник — 2018 (Основы вычислительных систем)
Эта книга является первой в полном курсе по нейронным сетям. Ее целью является раскрытие основных понятий и изучение основных моделей нейронных сетей с глубиной, достаточной для того, чтобы опытный программист мог реализовать такую сеть на том языке программирования, который покажется ему предпочтительнее. В книге рассматриваются основные модели нейронных сетей, важные для понимания основ изучаемого предмета, и обсуждаются связи между нейронными сетями и традиционными понятиями из области искусственного интеллекта.
Подробная информация
|
 |
Ручкин В. Н., Системы искусственного интеллекта. Нейросети и нейрокомпьютеры — 2018
Исследуется возможность построения логических нейронных сетей на основе положений математической логики. Предлагаются методы построения обученных нейронных сетей. Рассматриваются пути повышения интеллектуальности вычислительных систем. Излагается теория интеллектуальных нейронных сетей в целях изучения процессов обучения, самообучения и самоорганизации для создания систем универсального искусственного интеллекта. Предназначено для студентов высшего образования.
Подробная информация
|
 |
Сергеев А. П., Введение в нейросетевое моделирование. учебное пособие — 2020
Учебное пособие содержит начальные сведения о моделировании на базе искусственных нейронных сетей. Разобраны биологические принципы построения и алгоритмы создания искусственного нейрона (типа "перцептрон") и сетей на его основе. Издание рекомендуется исследователям, преподавателям, аспирантам, студентам, а также всем, кто интересуется современным состоянием дел в области искусственных нейронных сетей и моделирования.
Подробная информация
|
|
|
