350 rub
Journal Neurocomputers №3 for 2009 г.
Article in number:
Neural Network for Processing of Measurement Information on Frame Competition Principles
Keywords: neural network processing the measuring information onboard intelligence systems
Authors:
Nechaev Yu. I., Petrov O. N., Miat Naen Mo
Abstract:
The features of use of neural network technologies are discussed at processing the measuring information in onboard intelligence systems. The analysis of results and choice of preferable computing technology is carried out within the framework of a competition principle. The examples of neural network application are considered at interpretation of extreme situations for various conditions of dynamic object interaction with environment.
Pages: 20
References
  1. Аверкин А.Н, Батыршин А.Н., Блишун А.Ф., Силов В.Б., Тарасов В.Б. Нечеткие множества в задачах управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. - М.: Наука. 1986.
  2. Домрачев В.Г., Безрукавный Д.С., Калинина Э.В., Ретинская И.В., Скуратов А.К. Нечеткие методы в задачах сетевого трафика  // Информационные технологии. №3. 2006, с. 2 - 10.
  3. Кендал М.,Дж., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. - М.: Мир, 1976.
  4. Интеллектуальные системы в морских исследованиях и технологиях / Под ред. Ю.И.Нечаева.? Санкт-Петербург, ГМТУ, 2001.
  5. Нечаев Ю.И. Принципы использования измерительных средств в бортовых интеллектуальных системах реального времени // Труды 5-й Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-1996. Казань. 1996. т. 1, с. 362 - 364.
  6. Нечаев Ю.И. Нейросетевые технологии в интеллектуальных системах реального времени // Труды 4-й всероссийской  конференции «Нейроинформатика - 2002». - М.: 2002. Лекции по нейроинформатике. Часть 1, с. 114 - 163.
  7. Нечаев Ю.И., Петров О.Н. Формирование аттракторных множеств при исследовании динамики сложной системы в экстремальных ситуациях // Сборник докладов на 4-й Всероссийской научной конференции «Управление и информационные технологии УИТ-2006». т. 2, с. 45 - 51.
  8. Нечаев Ю.И., Дорогов А.Ю. Организация измерительной системы и алгоритмов преобразования исходной информации // Бортовые интеллектуальные системы. Часть 2. Корабельные системы. - M.: «Радиотехника». 2006, с. 13 - 22.
  9. Терано Т., Асаи К, Сугено М. Прикладные нечеткие системы. - М.: Мир, 1993.
  10. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. - М.: Мир, 1992.
  11. Хаяси Т. Нелинейные колебания в физических системах. - М.: Мир, 1973.
  12. Anderson T.W. The statistical analysis of time series. - John Wiley and Sons, 1971.
  13. Otness R, Enochon L. Applied time series analysis. - N.Y. J. Willey & Sons, 1978.
  14. Kosko B. Fuzzy systems as universal approximators. - IEEE Transactions on Computers, 1994, vol. 43, no. 11,
    рр. 1329 - 1333.
  15. Zadeh L. Fuzzy logic, neural networks and soft computing». - Соmmutation on the ASM-1994, vol. 37. no. 3, рр. 77 - 84.