В.В. Гончаров - д.т.н, профессор, зав. кафедрой математики, ВА РВСН им. Петра Великого (Москва). E-mail: v_v_goncharov@mail.ru О.В. Мишенина - к.п.н., профессор, кафедра математики, ВА РВСН им. Петра Великого (Москва). E-mail: o.v.mishenina@gmail.com

Предложен способ выбора рационального множества контролируемых параметров процесса формирования математических знаний, позволяющий не только управлять им путем воздействия на объект управления, но и прогнозировать его количественные характеристики. Рассмотрена возможность использования искусственных нейронных сетей для прогнозирования процесса формирования математических знаний.

 

1. Идентификация и техническая диагностика / Под ред. А.И. Полоуса. М.:ВА РВСН, 2012. 257 с.
2. Круг П.Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры. M.: Издательство МЭИ. 2002. 176 с.
3. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. М.: Статистика. 1977. 200 с.
4. Хайкин Саймон. Нейронные сети. Полный курс. М.: Издательский дом «Вильямс». 2006. 1104 с.
5. Оганджанян С.Б., Рожнов А.В., Бурмистров П.А., Лобанов И.А., Тюрин С.А. Творческие материалы «круглого стола». Часть I. Ретроспектива и реальная конкорданция исследований в сфере интеллекта // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. № 1. С. 17-29.
6. Язык схем радикалов: методы и алгоритмы / Интеллектуальные информационные системы // под ред. А.В. Чечкинаи А.В. Рожнова. Коллективная монография. Ч 1. М.: Радиотехника. 2008.
7. Рожнов А.В. Некоторые проблемные вопросы системной интеграции направлений научной деятельности в задачах нейрокомпьютинга // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 1. С. 3-9.
8. Кублик Е.И., Рожнов А.В. Системная интеграция направлений научной деятельности в условиях формирования предынтеллектуальной инфраструктуры // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2014. № 11. С. 59-64.