№12 за 2012 г.

1. Научная школа «Нейроматематика, модулярные нейрокомпьютеры и высокопроизводительные вычисления С. 3

К читателю

1. От редактора выпуска Н.И. Червяков С. 5

Теория нейронных сетей

1. Криптография с открытым ключом на базе многослойной нейронной сети Н.И. Червяков, А.А. Евдокимов, Е.В. Масленникова С. 6-10
2. Применение нейронных сетей для оценки качества хэш-функции Н.И. Червяков, А.А. Евдокимов, Е.В. Масленникова С. 11-17
3. Особенности нейросетевой криптографии с открытым ключом Н.И. Червяков, А.А. Евдокимов, Е.В. Масленникова С. 18-22

Нейроматематика и интеллектуальные вычисления

1. Построение генератора псевдослучайных числе на базе криптосистемы XTR с использованием приближенного метода Н.И. Червяков, М.Г. Бабенко, Н.Ф. Семенова С. 23-26
2. Аналитический обзор методов определения позиционных характеристик в системе остаточных классов Н.И. Червяков, М.Г. Бабенко, П.А. Ляхов С. 27-30
3. Применение приближенного метода для реализации схемы разделения секрета на эллиптической кривой Н.И. Червяков, М.Г. Бабенко, П.А. Ляхов С. 31-35
4. Построение нейронной сети для классификации точек линейных комплексов плоскостей типов А5 и А6 А.Н. Макоха, Т.Е. Тышляр С. 36-39

Нейрокомпьютеры в информационных и экспертных системах

1. Приближенный метод определения позиционной характеристики модулярного числа и его применение для выполнения немодулярных процедур нейропроцессоров в системе остаточных классов Н.И. Червяков, М.Г. Бабенко, П.А. Ляхов, Л.Б. Копыткова, И.Н. Лавриненко С. 40-46
2. Эффективные методы вычисления позиционных характеристик модульного кода нейропроцессора, построенного на основе целочисленной алгебры И.Н. Лавриненко, М.А. Федорова, О.Д. Роженко, А.В. Гладков С. 47-50
3. Построение прямого метода решения систем линейных алгебраических уравнений с почти треугольной матрицей на основе восходящих цепных дробей П.К. Корнеев, А.В. Гладков С. 51-55
4. Метод определения знака числа в системе остаточных классов на основе приближенных вычислений Н.И. Червяков, П.А. Ляхов С. 56-64
5. Использование марковских случайных процессов для моделирования систем различной природы О.В. Бабченко С. 65-68

Перспективы применения нейрокомпьютеров

1. Нейрокомпьютеры в 2012 году: новая парадигма А.В. Чечкин, А.В. Савельев С. 69-76

Список статей, опубликованных в журнале «Нейрокомпьютеры: обработка, применение в 2012 году

1. Список статей, опубликованных в журнале «Нейрокомпьютеры: обработка, применение в 2012 году С. 77-80