нейросеть

Нейросетевое моделирование и прогнозирование траектории, Горбачев С.В., Сырямкин В.И., Куприн И.В., 2012.

   Монография является 1-й частью цикла исследований в рамках госбюджетной темы НИР Национального исследовательского Томского государственного университета "Разработка теоретических основ и моделирование когнитивных систем мониторинга и прогноза социально-экономического, научнотехнологического развития объектов и территорий государства". В монографии рассматривается проблема измерения уровня и темпов мирового технико-экономического развития в условиях сменяющихся технологических укладов, на базе нейро-нечетких сетей и форсайт-технологий описывается методика моделирования траектории ТЭР на основе комплексного анализа опорных количественных и качественных индикаторов, с расчетом прогнозных параметров выхода государства на эталонную траекторию технико-экономического развития. Исследуются показатели 37 стран, рассчитывается 2-и 3-мерная модель мирового технико-экономического портрета, с кластеризацией стран по уровню и темпам техникоэкономического развития. Исследуется социальное измерение экономики нового технологического уклада, приводятся сценарии долгосрочного мирового экономического развития.

Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем, Назаров А.В., Лоскутов А.И., 2003.

В данной книге подробно описано использование нейросетевых и генетических алгоритмов для решения задач прогнозирования и оптимизации сложных систем. Рассмотрено множество различных методов и подходов, даны их анализ, оценка эффективности и особенности применения. Сформулированы задачи прогнозирования (в нейросетевом базисе) и описаны алгоритмы их решения. Отдельно обсуждается вопрос создания экспертных систем. Специальный раздел книги посвящен обзору и развитию известных результатов использования нейроподобных сетей и эволюционных вычислений для решения дискретных оптимизационных задач. Изложение материала построено системно и последовательно. Используется множество поясняющих примеров Причем, все приведенные примеры основаны на опыте авторов, имеют реальное практическое значение и взяты из различных областей производства, машиностроения, нефтяной промышленности, космической отрасли, экономики, социологии. Помимо обзорно-обобщающего материала в книге содержатся сведения, являющиеся научными разработками авторов и публикуемые впервые в мире. Книга предназначена для студентов, инженеров, аналитиков, а также всех, кому интересны вопросы практического применения теории нейронных сетей и генетических алгоритмов.

Введение в искусственный интеллект, Ясницкий Л.Н., 2008.

   Изложены два основных подхода, применяемые при создании систем искусственного интеллекта: технология экспертных систем и нейросетевые технологии. Освещены вопросы их практического использования при решении задач распознавания образов, прогнозирования, диагностики, оптимизации и т.д.
Рассмотрены проблемы применения интеллектуальных систем в экономике, бизнесе, финансах, машиностроении, политологии, медицине, криминалистике. Подробно описан новый раздел искусственного интеллекта, связанный с созданием интеллектуальных систем, имитирующих творческую деятельность математика-профессионала при аналитическом решении краевых задач математической физики.
Для студентов высших учебных заведений.

Самоорганизующиеся карты, Кохонен Т., 2021.

   Самоорганизующиеся карты вместе с их разновидностями представляют собой одну из наиболее популярных нейросетевых архитектур, ориентированных на обучение без учителя. Они широко используются в таких областях, как статистика, обработка сигналов, теория управления, финансовый анализ, экспериментальная физика, химия, медицина, для решения сложных, многомерных, нелинейных задач, связанных с извлечением признаков, обработкой и классификацией изображений, адаптивным управлением и т. п. В книге дается детальное изложение математического аппарата и применений для самоорганизующихся карт.
Для специалистов в области теории и применений нейросетевого моделирования, а также студентов и аспирантов соответствующих специальностей.