Фундаментальная библиотека ФГБОУ ВО СПХФУ Минздрава России

Версия для слабовидящих: Вкл Выкл Изображения: Вкл Выкл Размер шрифта: A A A Цветовая схема: A A A A

Главная

ИРБИС64+

Упрощенный режим

Описание

Базы данных

ЭБС IPRBooks- результаты поиска

Вид поиска

Электронный каталог

Картотека журнальных статей

Систематический имидж-каталог

Авторефераты диссертаций

Учебники и учебно-методические пособия СПХФУ

ЭБС IPRBooks

ЭБС Консультант студента

ЭБС Юрайт

Диссертации, защищенные в СПХФУ

Журнальный фонд СПХФУ

Библиотечный фонд техникума

ВКР

Область поиска

в найденном

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=нейронная сеть<.>)

Общее количество найденных документов : 32
Показаны документы с 1 по 10

1-10 11-20 21-30 31-32

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 97552
Автор(ы) : Яхъяева Г. Э.
Заглавие : Нечеткие множества и нейронные сети : Учебное пособие
Выходные данные : Москва: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020
Колич.характеристики :315 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-5-4497-0665-2: Б.ц.
УДК : 004.032
ББК : 22.12
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): когнитрон--машина больцмана--метод уидроу-хоффа--метод хэбба--нейронная сеть--неокогнитрон--нечеткое множество--обучение коши--обучение персептрона--сеть хопфилда
Аннотация: Двумя популярными направлениями Artificial Intelligence являются теория нечетких множеств (fuzzy sets) и теория нейронных сетей (neuron nets). Данное учебное пособие является систематизированным вводным курсом в эти два направления. Издание ориентировано на студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки и специальностям в области информационных технологий.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 89447
Автор(ы) : Шамис А. Л.
Заглавие : Модели поведения, восприятия и мышления : Учебное пособие
Выходные данные : Москва, Саратов: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020
Колич.характеристики :276 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-5-4497-0331-6: Б.ц.
УДК : 004.8
ББК : 32.81
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): бионика--виталика--искусственный интеллект--кибернетика--моделирование восприятия--моделирование мышления--модель поведения--нейронная сеть--распознавание образа--синергетика--формальная модель
Аннотация: В учебном пособии с общих позиций рассматривается широкий круг вопросов, касающихся проблем моделирования поведения, восприятия и мышления. Наряду с общими вопросами рассматриваются модели целенаправленного поведения, восприятия с «пониманием» и активных нейронных механизмов мозга, а также качественные модели репродуктивного и творческого мышления. В основе этих моделей лежит принцип «устойчивого неравновесия», принцип maxT и системные принципы целостности, целенаправленности и активности. Описывается также применение принципов целостности, целенаправленности и активности в системах распознавания рукописных текстов Графит, FineReader-рукопись и FormReader.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 89404
Автор(ы) : Чубукова И. А.
Заглавие : Data Mining : Учебное пособие
Выходные данные : Москва, Саратов: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020
Колич.характеристики :469 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-5-4497-0289-0: Б.ц.
УДК : 004.8
ББК : 32.81
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): data mining--анализ данных--байесовская классификация--дерево решений--карта кохонена--кластерный анализ--консалтинг--метод визуализации--нейронная сеть--самоорганизующаяся карта
Аннотация: Учебное пособие знакомит слушателей с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования. Обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация, последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описывается сфера применения Data Mining. Вводится понятие Web Mining. Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное программирование, кластерные модели, комбинированные методы. Знакомство с каждым методом проиллюстрировано решением практической задачи с помощью инструментального средства, использующего технологию Data Mining. Излагаются основные концепции хранилищ данных и места Data Mining в их архитектуре. Вводятся понятия OLTP, OLAP, ROLAP, MOLAP.Обсуждается процесс анализа данных с помощью технологии Data Mining. Подробно рассматриваются этапы этого процесса. Анализируется рынок аналитического программного обеспечения, описываются продукты от ведущих производителей Data Mining, обсуждаются их возможности.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 14891
Автор(ы) : Фомин А. М., Супильников А. А., Кисляев С. Е.
Заглавие : Комплексное применение искусственных нейронных сетей в морфологии гемомикроциркуляторного русла и у пожилых больных и долгожителей с послеоперационной вентральной грыжей : Методическое пособие
Выходные данные : Самара: РЕАВИЗ, 2013
Колич.характеристики :36 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
Цена : Б.ц.
УДК : 4.032
ББК : 56.1
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): гемомикроциркуляторное русло--миокард--морфологические показатели--нейронная сеть--послеоперационный период--толстая кишка--эпикард
Аннотация: Методическое пособие содержит подход к комплексному использованию искусственных нейронных сетей и разносторонние аспекты применения их в морфологии и медицине. В работе представлены расчеты морфологических показателей гемомикроциркуляторного русла эпикарда, миокарда и толстой кишки млекопитающих, интегрального показателя качества жизни больных в отдаленном послеоперационном периоде пожилых и долгожителей. Пособие предназначено для научных работников, аспирантов и врачей.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 98392
Автор(ы) : Трофимов В. Б., Кулаков С. М.
Заглавие : Интеллектуальные автоматизированные системы управления технологическими объектами : Учебное пособие
Выходные данные : Москва, Вологда: Инфра-Инженерия, 2020
Колич.характеристики :256 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-5-9729-0488-4: Б.ц.
УДК : 00
ББК : 32.96
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): асу--интеллектуальная система--нейронная сеть--нейроэкспертный метод--прокатное производство--технологический объект--черная металлургия
Аннотация: Представлены теоретические и прикладные основы интеллектуальных АСУ применительно к сложным техническим и человеко-техническим объектам. Выполнены анализ, обобщение и развитие концептуальных основ интеллектуальных систем контроля и управления сложными динамическими объектами, разработаны новые нейроэкспертные методы и алгоритмы распознавания, оптимизации, регулирования, создано алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных систем для решения актуальных задач контроля и управления агрегатами и производственными участками предприятий черной металлургии. Для специалистов и исследователей в области систем управления, АСУТП, АСУП, а также для студентов, аспирантов, преподавателей вузов.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 86198
Автор(ы) : Тарков М. С.
Заглавие : Нейрокомпьютерные системы : Учебное пособие для СПО
Выходные данные : Саратов: Профобразование, 2019
Колич.характеристики :171 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-5-4488-0360-4: Б.ц.
УДК : 004.032
ББК : 32.81
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): градиентный алгоритм--искусственный нейрон--нейрокомпьютер--нейрокомпьютерная система--нейронная сеть--паде-нейрон--персептрон--радиальная сеть--рекуррентная сеть--сигмоидальный нейрон
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются основы построения нейрокомпьютеров, вопросы реализации нейронных сетей, основные модели искусственного нейрона и сетей, использующих искусственный нейрон в качестве своего элемента. В учебном пособии дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Учебное пособие предназначено для изучения дисциплин «Архитектура компьютерных систем», «Компьютерные сети» по специальностям среднего профессионального образования 09.02.03 «Программирование в компьютерных системах», 09.02.01 «Компьютерные системы и комплексы», 09.02.02 «Компьютерные сети» и др.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 97551
Автор(ы) : Тарков М. С.
Заглавие : Нейрокомпьютерные системы : Учебное пособие
Выходные данные : Москва: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020
Колич.характеристики :170 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-5-4497-0664-5: Б.ц.
УДК : 004
ББК : 32.81
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): искусственный интеллект--нейрокомпьютер--нейрокомпьютерная система--нейрон маккаллока-питса--нейронная сеть--нейрон хебба--паде-нейрон--простой персептрон--сигмоидальный нейрон
Аннотация: В учебном пособии излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Рассмотрены вопросы реализации нейронных сетей. Искусственные нейронные сети реализуют одну из парадигм искусственного интеллекта, а именно, коннекционистскую. Это означает, что преобразование, выполняемое сетью, определяется значениями весовых коэффициентов и топологией межнейронных соединений. Вместо программирования в традиционных вычислительных системах здесь используется обучение сети, которое сводится к настройке весовых коэффициентов с целью оптимизации заданного критерия качества функционирования сети. Нейронные сети хорошо решают те задачи, которые с трудом поддаются алгоритмизации: распознавание образов, реализация ассоциативной памяти, комбинаторная оптимизация.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 98854
Автор(ы) : Танцов П. Н.
Заглавие : Интеллектуальные информационные системы : Лабораторный практикум
Выходные данные : Москва: Издательский Дом МИСиС, 2015
Колич.характеристики :86 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-5-87623-898-6: Б.ц.
УДК : 00
ББК : 32.97
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): интеллектуальная система--информационная система--нейрокомпьютер--нейронная сеть--экспертная система
Аннотация: Включает семь лабораторных работ, раскрывающих классический подход к моделированию нейронных сетей У. Маккалоха и У. Питтса, парадигму квантового нейрокомпьютера В.Д. Цыганкова, а также подход к моделированию нечетких экспертных систем. Содержит описание и ход выполнения практических заданий, блок-схемы алгоритмов выполнения лабораторных работ, библиографические списки к каждой лабораторной работе. Предназначен для студентов, обучающихся по направлению подготовки 09.03.02 «Информационные системы и технологии».
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 69319
Автор(ы) : Седов В. А., Седова Н. А.
Заглавие : Введение в нейронные сети : Методические указания к лабораторным работам по дисциплине «Нейроинформатика» для студентов специальности 09.03.02 «Информационные системы и технологии»
Выходные данные : Саратов: Ай Пи Эр Медиа, 2018
Колич.характеристики :30 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-5-4486-0047-0: Б.ц.
УДК : 004
ББК : 32.81
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): математическая логика--нейронная сеть--принятие решений--распознавание--система искусственного интеллекта--структура сети--управление
Аннотация: Лабораторные работы содержат четко сформулированную цель работы, список вопросов для самоподготовки, описание плана выполнения лаборатор-ной работы и список требований к оформлению отчёта по лабораторной работе. Настоящие методические указания к лабораторным работам «Введение в нейронные сети» по дисциплине «Нейроинформатика» предназначены для студентов специальности 09.03.02 «Информационные системы и технологии».
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

10.

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 87438
Автор(ы) : Рунова Л. П.
Заглавие : Методы бизнес-прогнозирования : Учебное пособие
Выходные данные : Ростов-на-Дону, Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2018
Колич.характеристики :109 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-5-9275-2553-9: Б.ц.
УДК : 338.27
ББК : 65.23
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): бизнес-менеджмент--верификация прогноза--матричный метод--метод бизнес-прогнозирования--метод дельфи--нейронная сеть--прогнозная интерполяция--регрессионная модель--экономическая модель--экспертный метод
Аннотация: Учебное пособие содержит основы теории и практики бизнес-прогнозирования. При этом делается упор на возможность применения математических методов и моделей для решения задач прогнозирования бизнес-процессов. Пособие разработано на основе нормативных документов Министерства образования и науки Российской Федерации, теории образовательной квалиметрии и современных технологий дидактического обеспечения учебного процесса. Адресовано студентам, магистрантам, аспирантам, работникам высшей школы, специализирующимся в области бизнес-информатики, экономики и менеджмента.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

1-10 11-20 21-30 31-32

Тематический навигатор

Статистика обращений

Статистика за 29.06.2024
Число запросов	0
Число посетителей	0
Число заказов	0

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)