Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»
Шрифт:
137. Коченов Д.А., Россиев Д.А. Аппроксимация функций класса С[a,b] нейросетевыми предикторами // Тезисы докладов рабочего семинара "Нейроинформатика и нейрокомпьютеры", Красноярск, 8-11 октября 1993 г., Красноярск. — 1993.— С.13.
138. Крайзмер Л.П., Матюхин С.А., Майоркин С.Г. Память кибернетических систем (Основы мнемологии). — М.: Сов. радио, 1971.
139. Куссуль Э.М., Байдык Т.Н. Разработка архитектуры нейроподобной сети для распознавания формы объектов на изображении // Автоматика. — 1990.— № 5.— С. 56–61.
140. Кушаковский
141. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. — Новосибирск: Наука, 1981.— 157 с.
142. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. — М.: Мир, 1967.— 144 с.
143. Мазуров В.Д. Метод комитетов в задачах оптимизации и классификации. — М.: Наука, Гл. ред. физ. — мат. лит., 1990. 248 с.
144. МакКаллок У.С., Питтс В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности // Нейрокомпьютер, 1992. №|3, 4. С. 40–53.
145. Масалович А.И. От нейрона к нейрокомпьютеру // Журнал доктора Добба. — 1992.— N.1.— С. 20–24.
146. Минский М., Пайперт С. Персептроны. — М.: Мир, 1971.
147. Миркес Е.М. Глобальные и локальные оценки для сетей двойственного функционирования. Тезисы докладов III Всеросийского семинара "Нейроинформатика и ее приложения", Красноярск: Изд-во КГТУ, сс. 76-77
148. Миркес Е.М. Использование весов примеров при обучении нейронных сетей. тезисы докладов III Всероссийского семинара "Нейроинформатика и ее приложения", Красноярск: Изд-во КГТУ, с. 75
149. Миркес Е.М. Логически прозрачные нейронные сети и производство явных знаний из данных / Нейроинформатика Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998. С. 283–292
150. Миркес Е.М. Нейроинформатика и другие науки // Вестник КГТУ, 1996, вып. 6, с. 5–33.
151. Миркес Е.М. Нейронные сети ассоциативной памяти / Нейроинформатика Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998. С. 264–282.
152. Миркес Е.М. Обучение сетей с пороговыми нейронами. Тезисы докладов III Всеросийского семинара "Нейроинформатика и ее приложения", Красноярск: Изд-во КГТУ, с. 72
153. Миркес Е.М. Оценки и интерпретаторы ответа для сетей двойственного функционирования. Тезисы докладов III Всероссийского семинара "Нейроинформатика и ее приложения", Красноярск: Изд-во КГТУ, сс. 73-74
154. Миркес Е.М., Свитин А.П. Применение метода ассоциативных сетей для прогнозирования переносов заряда при адсорбции молекул. // Эволюционное моделирование и кинетика. Новосибирск: Наука, 1992. С. 30–35.
155. Миркес Е.М., Свитин А.П., Фет А.И. Массовые формулы для атомов. // Математическое моделирование в химии и биологии. Новые подходы. Новосибирск: Наука, 1992. С. 199–204.
156. Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков и структур. М.: Статистика, 1980.— 319 с.
157. Мкртчян С.О. Проектирование логических устройств ЭВМ на нейронных элементах. — М.: Энергия, 1977.
158. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. — М.: Финансы и статистика, 1982.— 239 с.
159. Муллат И.Э. Экстремальные подсистемы монотонных систем. I, II, III. — Автоматика и телемеханика, 1976, № 5. С. 130–139; 1976, № 8. С. 169–178; 1977, № 1. С. 143–152.
160. Мучник И.Б. Анализ структуры экспериментальных графов. — Автоматика и телемеханика, 1974, № 9. С. 62–80.
161. Мызников А.В., Россиев Д.А., Лохман В.Ф. Нейросетевая экспертная система для оптимизации лечения облитерирующего тромбангиита и прогнозирования его непосредственных исходов // Ангиология и сосудистая хирургия. — 1995.— N 2.— С.100.
162. Мызников А.В., Россиев Д.А., Лохман В.Ф. Прогнозирование непосредственных результатов лечения облитерирующего тромбангиита с помощью нейронных сетей // В сб.: Молодые ученые — практическому здравоохранению. Красноярск, 1994.— С. 42.
163. Назаров Б.В. Прогностические аспекты некоторых нарушений ритма и проводимости при остром инфаркте миокарда: Автореф. дис…. канд. мед. наук. Новосибирск, 1982. 22 с.
164. Назимова Д.И., Новоходько А.Ю., Царегородцев В.Г. Нейросетевые методы обработки информации в задаче прогнозирования климатических параметров. // Математические модели и методы их исследования: Междунар. конференция. Тезисы докладов. Красноярск: изд. Краснояр. гос. ун-та. С. 135.
165. Назимова Д.И., Новоходько А.Ю., Царегородцев В.Г. Нейросетевые методы обработки информации в задаче восстановления климатических данных // Нейроинформатика и ее приложения. Тезисы докладов 5 Всероссийского семинара, 3–5 октября 1997 г. / Под ред. А.Н.Горбаня. Красноярск: изд. КГТУ, 1997. С. 124.
166. Народов А.А., Россиев Д.А., Захматов И.Г. Оценка компенсаторных возможностей головного мозга при его органических поражениях с помощью искусственных нейронных сетей // В сб.: Молодые ученые — практическому здравоохранению. — Красноярск, 1994.— С.30.
167. Научное открытие в России…. — Красноярский комсомолец (газета), Красноярск, 1992, 11 августа, № 86.
168. Нейроинформатика / А.Н.Горбань, В.Л.Дунин-Барковский, А.Н.Кирдин, Е.М.Миркес, А.Ю.Новоходько, Д.А.Россиев, С.А.Терехов, М.Ю.Сенашова, В.Г.Царегородцев. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.
169. Николаев П.П. Методы представления формы объектов в задаче константного зрительного восприятия / Интеллектуальные процессы и их моделирование. Пространственно-временная организация. — М.: Наука, 1991.— С. 146–173.
170. Николаев П.П. Трихроматическая модель констант восприятия окраски объектов // Сенсорные системы. 1990. Т.4 Вып. 4. С. 421–442.
171. Нильсен Н. Обучающиеся машины. — М.: Мир, 1967.
172. Новоходько А.Ю., Царегородцев В.Г. Нейросетевое решение транспонированной задачи линейной регрессии // Тезисы докладов четвертой международной конференции "Математика, компьютер, образование". — Москва, 1997.