350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №1 за 2014 г.
Статья в номере:
Некоторые проблемные вопросы системной интеграции направлений научной деятельности в задачах нейрокомпьютинга
Авторы:
А.В. Рожнов - к.т.н., Институт проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН (Москва). E-mail: rozhnov@ipu.ru
Аннотация:
Представлена к обсуждению система взглядов взаимоувязанной и функционально избыточной агрегации научно-технической информации в сфере современных отечественных исследований интеллекта с использованием обновленной рубрикации международного научно-технического журнала «Нейрокомпьютеры: разработка, применение».
Страницы: 3-9
Список источников

  1. Тимофеев А.В. Из истории нейрокомпьютеров. Эволюция нейроинформатики: от персептронов к квантовым нейрокомпьютерам // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2002. № 5 - 6
  2. Ивахненко А.Г., Савченко Е.А., Ивахненко Г.А., Гергей Т., Надирадзе А.Б., Тоценко В.Г. Нейрокомпьютеры в информационных и экспертных системах // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2003. № 2.
  3. Горбань А.Н., Зиновьев А.Ю., Питенко А.А. Визуализация данных. Метод упругих карт // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2002. № 4.
  4. Тархов Д.А. Нейронные сети как средство математического моделирования // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 2.
  5. Доленко С.А., Орлов Ю.В., Персианцев И.Г., Шугай Ю.С. Адаптивное построение иерархических нейросетевых классификаторов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2005. № 1-2.
  6. Барский А.Б. Логические нейронные сети для систем управления и принятия решений // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2005. № 6.
  7. Галушкин А.И. Решение задач в нейросетевом логическом базисе // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2005. № 6.
  8. Алакоз Г.М. Нейрокомпьютеры в генетике, химии и биоинформатике // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2007. № 7.
  9. Радченко А.Н. Гетеро- и автоассоциативная нейронная память с опознающей выборкой информации // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2005. № 8-9.
  10. Васильев В.И., Валеев С.С. Оценка сложности нейросетевых моделей на основе энтропийного подхода / Наука в Уфимском государственном авиационном техническом университете: современное состояние и перспективы // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2004. № 9.
  11. Нечаев Ю.И. Нейроаппроксимация и нейропрогноз при контроле динамики сложного объекта / Применение нейрокомпьютеров в ракетно-космической технике. Ред. выпуска В.В. Ефимов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2005. № 10-11.
  12. Борисов В.В., Федулов А.С. Способы интеграции нечетких и нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2007. № 1.
  13. Рожнов А.В., Энеев О.О. Основы формирования новых методов интеллектуальной обработки данных информационно-управляющих систем // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2003. № 2.
  14. Каляев А.В. Моделирование информационных процессов в нейропроцессорных сетях // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2004. № 10.
  15. Червяков Н.И. Обобщенная вычислительная модель модулярного нейропроцессора цифровой обработки сигналов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 10.
  16. Дорогов А.Ю. Порождающие грамматики быстрых нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2002. № 9-10.
  17. Сахно И.В., Харченко А.В., Гаврилов Д.А. Применение нейропроцессора Л1879ВМI для цифровой обработки сигналов РЛС обзора Земной поверхности // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2004. № 5-6.
  18. Стадников Е.Н. Клоновая нейросеть на основе нейропроцессора NM6403 // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2005. № 5.
  19. Язык схем радикалов: методы, алгоритмы / под ред. А.В. Чечкина, А.В. Рожнова. Коллективная монография. - М.: Радиотехника, 2008.
  20. КривоножкоВ.Е., ФорсундФ.Р., РожновА.В., ЛычевА.В. Measurement of Returns to Scale Using a Non-Radial DEA Model / Doklady Mathematics. Berlin: Springer. 2012. V. 85. Issue 1. P. 144-148.
  21. Кривоножко В.Е., Рожнов А.В., Лычев А.В. Построение гибридных интеллектуальных информационных сред и компонентов экспертных систем на основе обобщенной модели анализа среды функционирования // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2013. № 6. С. 3-12.