350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №2 за 2019 г.
Статья в номере:
Моделирование физических полей пространственными нейронными сетями
Тип статьи: научная статья
DOI: 10.18127/j19998554-201902-03
УДК: 336.778
Авторы:

Б. В. Хакимов – д.экон.н., помощник члена Совета Федерации (Москва)

E-mail: bvhakimov@yandex.ru

И. М. Михеев – д.ф.-м.н, профессор, Московский технический университет связи и информатики

E-mail: igormikheev@mail.ru

Аннотация:

Постановка проблемы. Рассмотрены возможности моделирования физического поля пространственной нейронной сетью, где каждой точке сети и локальной области соответствует своя сплайн-модель нейрона, а значения поля между точками сети определяются как результат склейки окружающих сплайн-моделей.

Цель. Оценка возможностей повышения точности моделирования реальных физических полей за счет учета неодинаковой нелинейности в локальных областях искусственными  нейронными сетями.

Результаты. Приведены сравнительные результаты моделирования сложных поверхностей нефтяных и рудных залежей, выполненные методом триангуляции и сетью сплайн-моделей нейронов.

Практическая значимость. Использование пространственных сетей из сплайн-моделей нейронов позволяет кратно повысить точность и скорость моделирования статических физических полей, в том числе на неравномерных сетках при ограниченном числе точек опробования.

 

Страницы: 32-38
Список источников
  1. Стеклов В.А. Основные задачи математической физики. М.: Наука. 1983.
  2. Васильев В.И., Тархов Д.А., Шемякина Т.А. Нейросетевой подход к задачам математической физики. СПб.: НесторИстория. 2015.
  3. Хакимов Б.В., Михеев И.М. Моделирование физических полей нейронными сетями // Сб. тезисов докл. XVI Всероссийской науч. конф. «Нейрокомпьютеры и их применение». М.: МГППУ. 2018. С. 129.
  4. Хакимов Б.В. Моделирование корреляционных зависимостей сплайнами на примерах в геологии и экологии. М.: МГУ; СПб.: Нева. 2003.
Дата поступления: 24 октября 2018 г.