350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №2 за 2014 г.
Статья в номере:
Нейросетевые алгоритмы математического моделирования процессов и явлений в сложных системах на вычислительных комплексах сверхвысокой производительности
Ключевые слова: высокопроизводительные вычисления моделирование обучение искусственной нейронной сети функционал ошибки глобальная оптимизация эволюционный алгоритм нейросетевые алгоритмы искусственная нейронная сеть
Авторы:
А.Н. Васильев - д.т.н., профессор, Санкт-Петербургский государственный политехнический университет. E-mail: a.n.vasilyev@gmail.com Д.А. Тархов - д.т.н., профессор, Санкт-Петербургский государственный политехнический университет. E-mail: dtarkhov@gmail.com
Аннотация:
Рассмотрены фундаментальные проблемы разработки алгоритмов и математического обеспечения для вычислительных систем сверхвысокой производительности. Данные методы и реализующие их алгоритмы устойчивы к ошибкам в исходных данных и допускают эффективную параллельную и распределенную реализацию, а также могут адаптироваться к вновь поступающим данным о моделируемой системе и перестраивать тип и структуру модели во время ее построения, а также в процессе эксплуатации моделируемого объекта. Полученные модели могут быть повторно использованы в близких задачах и (или) на последующих этапах исследований.
Страницы: 7-15
Список источников

  1. Ильин В.П. Экзафлопсы против математического моделирования //«Открытые системы» 2013. № 5.
  2. ГергельВ.П., ЛиневА.В.Проблемы и перспективы достижения экзафлопного уровня производительности суперкомпьютерных систем //Информационные технологии. Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2012. № 3(1). С.189-198.
  3. Горбаченко В.И.Нейрокомпьютеры в пешении краевых задач теории поля. Кн.10. М.: Радиотехника. 2003. 336 с.
  4. ВасильевА.Н., ТарховД.А. Нейросетевое моделирование. Принципы. Алгоритмы. Приложения. СПб.: Изд-во СПбГПУ. 2009. 528 с.
  5. Тархов Д.А. Нейронные сети: моделирование и алгоритмы. Кн. 18. М.: Радиотехника. 2005. 256 с.
  6. Горбаченко В.И., Артюхина Е.В. Бессеточные методы и их реализация на радиально-базисных нейронных сетях// Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010.  № 11. С.4-10.
  7. Васильев А.Н., Осипов В.П., Тархов Д.А. Унифицированный процесс построения иерархии нейросетевых моделей и проблема адекватности в математическом моделировании // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. № 7. С.20-28.
  8. Тархов Д.А.Нейронные сети как средство математического моделирования // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 2. С.3-48.
  9. ManojK., NehaY. Multilayerperceptronsandradialbasisfunctionneuralnetworkmethodsforthesolutionofdifferentialequations: Asurvey// ComputersandMathematicswithApplications. 2011. V. 62. Issue 10. P.3796-3811.
  10. Васильев А.Н., Тархов Д.А. Параметрические нейросетевые модели классических и неклассических задач для уравнения теплопроводности Научно-технические ведомости СПбГПУ. Физ.-мат.науки. СПб.: Изд-во СПбГПУ. 2012. С.136-145.
  11. Васильев А.Н., Тархов Д.А. Математические модели систем с интервально заданными параметрами на основе гетерогенных нейронных сетей. Продолжение температурного поля - классическая постановка задачи // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. № 11. С.56-59.
  12. Васильев А.Н., Порубаев Ф.В., Тархов Д.А. Нейросетевое решение двумерной обратной задачи теплопереноса с точечными данными измерений // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2011. № 6. С.38-44.
  13. Тархов Д.А. Нетрадиционные генетические алгоритмы декомпозиции и распределения при решении задач математической физики с помощью нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2006. № 7. С.40-47.
  14. Тархов Д.А. Некоторые подходы к построению распределенных нейросетевых моделей // Труды 5-й междунар. научно-техн. конф. «Компьютерное моделирование 2004». СПб. 2004. С.170-171.  
  15. Тархов Д.А.  Распределенные вычисления и нейронные сети // Сб. докл. междунар. конф. По мягким вычислениям и измерениям SCM-2004. СПб. 2004. Т. 1. С.295-298.
  16. Интеллектуализация сложных систем // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2009. Т. 7. № 3. С. 1-92.
  17. Рожнов А.В. Некоторые проблемные вопросы системной интеграции направлений научной деятельности в задачах нейрокомпьютинга // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 1. С. 3-9.