нейронные сети

Нейросетевое имитационное моделирование скачкообразных процессов на примере устойчивых и умеренно устойчивых процессов

Нейросетевое имитационное моделирование скачкообразных процессов на примере устойчивых и умеренно устойчивых процессов

Авторы статьи: Белявский Г.И., Кондратьева Т.Н., Мисюра В.В. Введение. Процессы Леви можно рассматривать как непрерывный аналог случайного блуждания. Это процессы с траекториями непрерывными справа и имеющими пределы слева. Разрывы траекторий происходят в случайные моменты времени, число которых конечное на любом конечном временном интервале и не более чем счетное на бесконечном интервале. Важное ... Читать полностью...

Нейросетевое приложение для оценивания характеристической экспоненты процесса Леви на примере распределения Бандорффa-Нильсена

Нейросетевое приложение для оценивания характеристической экспоненты процесса Леви на примере распределения Бандорффa-Нильсена

Авторы статьи: Белявский Г.И. Пучков Е.В., Лила В.Б.  Введение. Основная задача, которая рассматривается в статье, заключается в построении нейросетевой модели для оценки характеристической экспоненты процесса Леви. Первая работа, связанная с вычислением характеристик случайной последовательности была выполнена в 1949 году Д. Хеббом [1]. Эта работа была связана с решением задачи самообучения нейро... Читать полностью...

PyBrain - хороший старт в нейроанализе

PyBrain - хороший старт в нейроанализе

Библиотека PyBrian написана на языке Python. Она реализует различные нейросетевые топологии – сети прямого распространения и рекуррентные нейронные сети. При необходимости можно создать топологию собственной структуры. Библиотека предоставляет исследователю гибкие, простые в использовании, но в то же время мощные инструменты для реализации задач из области машинного обучения, тестирования и сравне... Читать полностью...

Сравнительный анализ алгоритмов обучения искусственной нейронной сети

Сравнительный анализ алгоритмов обучения искусственной нейронной сети

Автор статьи: Е.В. Пучков Методы обучения искусственных нейронных сетей (ИНС) разделяют на четыре категории: нулевого порядка, первого порядка, второго порядка и нелокальные модификации одноточечных методов. Поскольку целевая функция в задачах обучения многоэкстремальная, для нахождения глобального экстремума используют генетические алгоритмы, методы облака, рестартов, поколений, модифицированный ... Читать полностью...

Разработка системы поддержки принятия решений для управления кредитными рисками банка

Разработка системы поддержки принятия решений для управления кредитными рисками банка

Автор статьи: Пучков Е.В. Кредитный риск (риск контрагента) представляет собой риск частичной или полной неплатежеспособности заемщика, риск неуплаты заемщиком основного долга и процентов, причитающихся кредитору в установленный срок. Такой риск возникает в тех областях деятельности, где успех зависит от результатов работы заемщика, контрагента или эмитента. Поэтому управление кредитным риском сво... Читать полностью...

Применение нейроэмулятора NeuroNADS для определения ступени и времени торможения при управлении горочными замедлителями

Применение нейроэмулятора NeuroNADS для определения ступени и времени торможения при управлении горочными замедлителями

Автор статьи: Пучков Е.В. В настоящее время большую роль в управлении транспортными процессами играют интеллектуальные системы. Прежде всего, это связано с невозможностью полного автоматического режима функционирования транспортных объектов с применением традиционного подхода к их управлению [1]. Разработка и внедрение такого рода систем обеспечат интеллектуализацию принятия решений по управления ... Читать полностью...

NeuroNADS - ознакомление с нейросетевой технологией

NeuroNADS - ознакомление с нейросетевой технологией

NeuroNADS – интеллектуальная система, предназначенная для проектирования искусственной нейронной сети в автоматизированном режиме при решении прикладных задач. Работа с системой должна ограничиваться: выбором типа задачи (прогнозирование, классификация и др.), ввод исходных данных, анализ полученных результатов. Автоматизация процесса проектирования искусственной нейронной сети позволит сделать бо... Читать полностью...