Файл: «Нечеткая логика и нейронные сети».pdf

Развитие теории искусственных нейрон­ных сетей всегда вызывало немало энтузи­азма и критики. Она развивалась быстрее, чем предсказывали пессимисты, но медлен­нее, чем надеялись оптимисты, - типичная ситуация. Тем не менее, нейронные сети уже сейчас с успехом используются в сис­темах управления, распознавания образов, предсказания и диагностики, то есть там, где традиционные вычисления слишком трудны. К сожалению, для подобных задач пока не найдены оптимальные способы ре­шения. Сравнительные исследования раз­личных подходов (в том числе и без ис­пользования ИНС) так и не привели к однозначным выводам. Очевидно, что в та­кой ситуации необходимо по­нять возможности, предпосыл­ки и область применения всех существующих подходов и максимально использовать их преимущества для дальнейше­го развития интеллектуальных систем. Подобные усилия могут привести к абсолютно новым алгоритмам, которые объединят ИНС с дру­гими технологиями.

Библиография

1. Mc Culloch W. С. H. A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity. / W.С. Mc Culloch, W.H.Pitts/ Bulletin of Mathematical Biophysics. –1943. –Vol. 5. –P. 115–119.

2. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики: Перцептроны и теория механизмов мозга / Ф. Розенблатт. –М.: Мир, 1965. – С. 480

3. Минский М. Персептроны/ М. Минский, С. Пейперт. –М.: Мир, 1971. – С. 261

4. Аксенов С.В. Организация и использование нейронных сетей (методы и технологии)/С.В. Аксенов, В.Б. Новосельцев; под общ. ред. В. Б. Новосельцева. –Томск: Изд-во НТЛ, 2006. –С.5.

5. Hopfield J.J. Neural Networks and physical systems with emergent collective computational abilities. / J.J. Hopfield. / Proceedings of National Academy of Sciences, 1982. – Vol. 79. –P. 2554–2558.

6. Мареев С.Н. История философии (общий курс): Учебное пособие/ С.Н. Мареев, Е.В. Мареева – М.: Академические Проект, 2004. - С. 880

7. Нейрокомпьютеры и их применение: в 18 кн. / под общей ред. А.И. Галушкина Я.З. Цыпкина - М.: ИПРЖР, 2001. - Кн.5: Нейронные сети: история развития теории: Учеб. пособие для вузов. - С. 840

8. Потапов, И.В. Модели, методы и задачи прикладной теории надежности

нейрокомпьютерных систем: автореферат дис. доктора технических наук: 05.13.15, 05.13.17/И.В. Потапов. - Новосибирск, 2010. - С. 35

9. Плотникова Н.П. Модели, алгоритмы и реализация нейронных сетей в многопроцессорных и распределенных вычислительных средах: дис. ... канд. технических наук: 05.13.01 / Н.П. Плотникова; Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева. - Саранск, 2014. - С. 137

10. Заенцев И.В. Нейронные сети: основные модели. Учебное пособие к курсу "Нейронные сети" для студентов 5 курса магистратуры кафедра электроники физического факультета Воронежского Государственного университета/ И.В. Заенцев, Воронеж -1999. -С. 3-6, 19, 21, 123.

11. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика: пер. с англ. /Ф. Уоссермен - М.: Мир., 1992. – С. 15-26, 118-149

12. Русинов В.Н. Финансовый рынок. Инструменты и методы прогнозирования/В.Н. Русинов. – М., 2000 - С. 216

13. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям. /В.Б. Тарасов. М.: Эдиториал УРСС, 2002. – С. 352

14. Круглов В.В. Искусственные нейронные сети /В.В. Круглов. Горячая линия-Телеком, 2002. - С .382.

15. Пупков К.А. Интеллектуальные системы / К.А. Пупков, В.Г. Коньков – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. – С. 348

16. Ушаков Н.Н. Технология элементов вычислительных машин. Издание 2/ Н.Н. Ушаков, Художественная литература ,1976. – С. 345

17. Андрейчиков А.В. Интеллектуальные информационные системы/ А.В. Андрейчиков, Финансы и статистика ,2006. –С. 5, 58, 232

18. Комарцова Л.Г. Нейрокомпьютеры/ Л.Г. Комарцова, А.В. Максимов Изд. МГТУ им Н.Э.Баумана, 2002 – С.320

19. Баширов М. Г., Шикунов В. Н. Диагностика электрических сетей и электрооборудования промышленных предприятий/М.Ш. Баширов, В.Н. Шикунов, Уфа: Изд-во УГНТУ, 2004. – С. 220

20. Дьяков И.Ф. Использование нейронных технологий при выборе транспортного средства/Вестник Белорусско-Российского университета, №2(51)/2016.

21. Чинаев П.И. Самонастраивающиеся системы. Справочник\П.И. Чинаев, Киев: Наукова Думка, 1969 – С.528

22. Каллан Робертс Основные концепции нейронных сетей / Каллан Робертс – М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. – С. 287

23. Саймон Хайкин Нейронные сети: полный курс. Издание 2 / Хайкин Саймон М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – С. 1104

23. Егупов Н.Д. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления/ Н.Д. Егупов, Изд. МГТУ им Н.Э.Баумана, 2002. – С. 744

24. Ежов А.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе/ А.А. Ежов, С.А. Шумский, М.: МИФИ, 1998. – С.222

25. Кондрашов В.Е. MATLAB как система программирования научно-технических расчетов/В.Е. Кондрашов, С.Б. Королев, М.: Мир, 2002-С.350

26. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И.Д. Рудинского, М.: Финансы и статистика, 2002. – C. 344

27. Каллан Робертс. Основные концепции нейронных сетей / Каллан Робертсб М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. – C. 287

28. Кохонен Т. Самоорганизующиеся карты/Т. Кохонен, М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. – С. 655

29. Паклин Н. Б., Орешков В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям/Н.Б. Паклин, В.И. Орешков, СПб.: Питер, 2013 - С. 704

30. Akinduko A. A., Mirkes E. Initialization of Self-Organizing Maps: Principal Components Versus Random Initialization. A Case Study. [Электронный ресурс]. URL:http://www.math.le.ac.uk/people/ag153/homepage/PCA_SOM/AkindukoMir kes.pdf (дата обращения: 06.11.2016).