350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №9 за 2009 г.
Статья в номере:
Применение обучаемых многофакторных сетей Маркова для исследования фонетико-фонематического развития речи
Ключевые слова: сети Маркова специализированные нейронные сети марковские случайные процессы метод минимума &#61539 2
Авторы:
Л. С. Куравский, Е. Г. Иванова факультет информационных технологий МГППУ; E-mail: Kuravsky@yahoo.com
Аннотация:
Рассматриваются обучаемые многофакторные сети Маркова, представляющие собой одну из разновидностей нейронных сетей и позволяющие выявлять закономерности развития психологических характеристик и исследовать их взаимные связи. Возможности подхода демонстрируется на примере анализа характеристик фонетико-фонематического развития речи и эволюции характеристик чтения.
Страницы: 33-38
Список источников
  1. Bollen K.A. Structural equations with latent variables.New York. John Wiley. 1989.
  2. Branum-Martin L., Carlson C.D., Carlo M., Fletcher J.M., Francis D.J., Mehta P.D., Ortiz A. Bilingual phonological awareness: Multilevel construct validation among Spanish-speaking kindergarteners in transitional bilingual education classrooms // Journal of Educational Psychology. 2006. V. 98. No. 1. Р. 170-181.
  3. Jöreskog K.G. Estimation and testing of simplex models // British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. 1970. V. 23. Р. 121-145.
  4. Kuravsky L. S., Baranov S. N. Condition monitoring of the structures suffered acoustic fatigue failure and forecasting their service life // In: Proc. Condition Monitoring 2003. Oxford, United Kingdom. July 2003. Р. 256-279.
  5. Kuravsky L. S., Baranov S. N. Synthesis of Markov networks for forecasting fatigue failures // In: Proc. Condition Monitoring 2003. Oxford. United Kingdom. July 2003. Р. 76-91.
  6. Kuravsky L. S., Malykh S. B. Application of Markov models for analysis of development of psychological characteristics // Australian Journal of Educational & Developmental Psychology. 2004. V. 2. P. 29-40.
  7. Kuravsky L. S., Malykh S. B. On the application of queuing theory for analysis of twin data // Twin Research. 2000. V. 3.
    P. 92-98. 
  8. Kuravsky L.S. and Baranov S.N. The concept of multifactor Markov networks and its application to forecasting and diagnostics of technical systems // In: Proc. Condition Monitoring 2005. Cambridge. United Kingdom. July 2005. P. 111-117.
  9. Kuravsky L.S., Baranov S.N. Neural networks in fatigue damage recognition: diagnostics and statistical analysis // In: Proc. 11th International Congress on Sound and Vibration. St.-Petersburg. Russia. July 2004. P. 2929-2944.
  10. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир. 1976.
  11. Куравский Л.С., Баранов С. Н., Малых С. Б. Нейронные сети в задачах прогнозирования, диагностики и анализа данных: Учеб. пособие. М.: РУСАВИА. 2003.