350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №8 за 2010 г.
Статья в номере:
О возможностях применения нейросетевых технологий в политологии
Ключевые слова: политология выборы нейронная сеть искусственный интеллект моделирование прогнозирование
Авторы:
Л. Н. Ясницкий - д. т. н., проф. зав. каф. Пермского государственного университета. E-mail: yasn@psu.ru Ф. М. Черепанов - аспирант Пермского государственного университета.
Аннотация:
Дано описание и выполнен анализ удачной попытки прогнозирования за год результатов российских президентских выборов 2008 г. Показано, что нейронная сеть, обученная на отечественном опыте, выполняет прогнозы, аналогичные нейросети, обученной на опыте президентских выборов Франции и США. Все модели строятся на базе нейронных сетей персептронного типа с сигмоидными активационными функциями.
Страницы: 47-53
Список источников
  1. Ясницкий Л. Н., Бондарь В. В., Бурдин С. Н. и др. Пермская научная школа искусственного интеллекта и ее инновационные проекты // под ред. Л. Н. Ясницкого. Москва-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика». 2008.
  2. Ясницкий Л. Н. Введение в искусственный интеллект. М.: Издательский центр «Академия». 2005.
  3. Ясницкий Л. Н. Интеллектуальные информационные технологии и системы. Пермь: Пермский университет. 2007.
  4. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №8756. Симулятор нейронных сетей «Нейросимулятор 1.0» // Черепанов Ф. М., Ясницкий Л. Н.. Зарегистрировано в Отраслевом фонде алгоритмов и программ 12.07.2007.
  5. Мурашов Д. И., Ясницкий Л. Н. Социальный генетический алгоритм // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. Пермь: Пермский университет. 2006. С. 53-60.
  6. www.wikipedia.ru.
  7. www.peopels.ru.