1. |
|
2. |
 |
Авдеев А. С.
Построение адаптивной автоматизированной системы нейропрогнозирования
|
|
3. |
|
4. |
|
5. |
 |
Богатов Н. М., Лыжко Е. В.
Моделирование терморегуляции организма человека при изменении температуры окружающей среды
|
|
6. |
|
7. |
 |
Бушманова Ю. А.
Нелинейные системы комбинированного управления с явно-неявным эталоном
|
|
8. |
 |
Воронов А. В., Воронова Г. П.
К методологии создания личностно-ориентированных нейросетевых систем
|
|
9. |
 |
Воронов А. В.
Возможна ли разработка технологии искусственных нейронных сетей в связи с «кремниевым тупиком»?
|
|
10. |
 |
Герон C. В., Фрид А. И.
Нейросетевое голосование в N-кратно резервированных системах
|
|
11. |
 |
Головачев Д. Н., Стешенко В. В.
Построение системы информационной безопасности бизнес процессов предприятия
|
|
12. |
|
13. |
 |
Дорогов А. Ю.
Топологические категории модульных нейронных сетей с инъективными связями
|
|
14. |
 |
Драгун И. А., Поляков В. В., Устинов Г. Г., Зацепин П. М.
Автоматизированная система количественной оценки операционного риска
|
|
15. |
|
16. |
 |
Жернаков С. В., Муслухов И. И.
Оптимизрованный алгоритм Левенберга-Макварда для обучения нейронных сетей
|
|
17. |
|
18. |
 |
Иордан В. И., Родионов К. Ю.
Аппроксимация сеточных решений в виде волновых пакетов «солитоноподобных» функций на основе нейросетевого кластерного анализа с радиальной базисной функцией
|
|
19. |
 |
Карташов Д. С., Пиянзин А. И., Шатохин А. С., Жукова Е. Н., Сапкина М. Р., Назаровская О. В., Акинина З. Ф.
Использование лабораторных показателей в диагностике перинатальных поражений центральной нервной системы у доношенных новорожденных с помощью искусственных нейронных сетей
|
|
20. |
 |
Колесов К. В.
Основные направления обеспечения надежности программных комплексов
|
|
21. |
 |
Комарцова Л. Г., Кадников Д. А.
Гибридный генетический алгоритм для оптимизации параметров обучения нейронной сети
|
|
22. |
 |
Лепчугов Д. В., Пятковский О. И.
Разработка скоринговых моделей оценки кредитоспособности частных клиентов на основе гибридных экспертных систем с применением нейронных сетей
|
|
23. |
|
24. |
 |
Милова К. А.
Прогнозирование уровня гемоглобина в послеоперационном периоде у хирургических больных
|
|
25. |
 |
Оконов К. С.
Гибридные системы в моделировании организационных систем управления
|
|
26. |
 |
Ольховский М. В., Пятковский О. И.
Разработка эффективного механизма оценки финансово-хозяйственной деятельности предприятия с помощью гибридной экспертной системы
|
|
27. |
 |
Петров И. М., Петров М. Н.
Анализ надежности нейропрограмм ортогональной стуктуры узловым методом
|
|
28. |
 |
Покровский А. Н.
Математическая модель внеклеточных потенциалов в слое ветвящихся дендритов
|
|
29. |
 |
Потапов И. В.
Отказоустойчивые нейрокомпьютерные системы с временной избыточностью
|
|
30. |
|
31. |
 |
Пятковский И. О.
Разработка модели и информационной системы профессионального клиринга выпускников вузов с использованием нейросетевых технологий
|
|
32. |
|
33. |
 |
Пятковский О. И., Новоселов С. В., Тишков О. И., Евстигнеев А. Н.
Cистема оценки инновационного потенциала подразделений университета с использованием методов нейроинформатики
|
|
34. |
 |
Романов С. П.
Нервная система как гомеостатический механизм адаптивной регуляции функции органов и поведения организма
|
|
35. |
 |
Рыбальченко Н. А., Седов В. А.
Восстановление данных с волоконно-оптических измерительных систем нейронной сетью Хопфилда
|
|
36. |
 |
Рыбальченко Н. А., Седов В. А.
Восстановление данных с волоконно-оптических измерительных систем нейронной сетью Кохонена
|
|
37. |
 |
Савельев А. В.
Почему невозможен искусственный интеллект? Очерк к новой методологии нейрокомпьютерной возможности искусственного интеллекта
|
|
38. |
 |
Савельев А. В.
Методология общей теории нейросетей
|
|
39. |
 |
Самигулина Г. А.
Построение и исследование свойств интервально-заданных систем управления на основе искусственных иммунных систем
|
|
40. |
 |
Седов В. А., Рыбальченко Н. А.
Восстановление данных с волоконно-оптических измерительных систем нейронной сетью типа персептрон
|
|
41. |
 |
Сиземов Д. Н.
Об эффективности распараллеливания нейровычислений с использованием объектного подхода
|
|
42. |
|
43. |
|
44. |
 |
Субботин С. А.
Метод формирования баз знаний для нейро-нечетких моделей
|
|
45. |
 |
Субботин С. А., Олейник н. А.
Модификация оператора жадного кроссовера для эволюционного отбора информативных признаков
|
|
46. |
|
47. |
 |
Титов П. Л., Юдин В. В.
Информодинамический символьный анализ нейросетей в целом с глобулярной топологией
|
|
48. |
|
49. |
 |
Фомин Ю. Н., Миркес Е. М., Головенкин С. Е.
Использование нейронных сетей для предсказания осложнений у больных инфарктом миокарды
|
|
50. |
 |
Харитонов А. А., Пиянзин А. И., Тимошенская Н. В., Акинина З. Ф., Шатохин А. С.
Нейросетевой метод обработки результатов ультрозвукового исследования структур головного мозга у доношенных новорожденных с перинатальным поражением центральной нервной системы
|
|
51. |
 |
Цой Ю. Р.
К применению нейронных сетей для аппроксимации таблицы правил клеточного автомата
|
|
52. |
 |
Чиженкова Р. А., Сафрошкина А. А., Чиженков В. Ю.
Пачечная активность сенсомоторной коры
|
|
53. |
 |
Шевко Д. Г.
Модели и алгоритмы гибридных нелинейно преобразованных систем прямого адаптивного управления
|
|
54. |
|
55. |
|