Please use this identifier to cite or link to this item: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/41218
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Метод стохастической аппроксимации для идентификации нейросетевых моделей
Authors Меняйлов, Е.С.
ORCID
Keywords нейромережні технології
нейросетевые технологии
neural network technology
нейромережні моделі
нейросетевые модели
модель кригинга
Type Conference Papers
Date of Issue 2015
URI http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/41218
Publisher Сумский государственный университет
License
Citation Меняйлов, Е.С. Метод стохастической аппроксимации для идентификации нейросетевых моделей [Текст] / Е.С. Меняйлов ; рук. М.Л. Угрюмов // Інформатика, математика, автоматика : матеріали та програма науково-технічної конференції, м. Суми, 20-25 квітня 2015 р. / Відп. за вип. С.І. Проценко. — Суми : СумДУ, 2015. — С. 268.
Abstract Нейросетевые технологии (НТ) нашли применение в экономике, медицине, промышленности, многих других областях науки и техники, они способны решать практически любые задачи, связанные с моделированием, прогнозированием, оптимизацией. НТ обладают свойствами самообучения, самоорганизации, способностью к обработке образной информации в противовес обычным алгоритмам, которые также традиционно считаются жестко заданными и необучаемыми.
Appears in Collections: Наукові видання (ЕлІТ)

Views

Canada Canada
1
France France
1
Germany Germany
4
Greece Greece
1507
Ireland Ireland
19416
Lithuania Lithuania
1
Singapore Singapore
1
Ukraine Ukraine
198552
United Kingdom United Kingdom
99779
United States United States
1562709
Unknown Country Unknown Country
69322
Uzbekistan Uzbekistan
1

Downloads

Azerbaijan Azerbaijan
3
China China
3
Germany Germany
2
Ireland Ireland
1
Kazakhstan Kazakhstan
99778
Lithuania Lithuania
1
Netherlands Netherlands
99777
Russia Russia
1
Singapore Singapore
1
Ukraine Ukraine
396954
United Kingdom United Kingdom
1
United States United States
1562708
Unknown Country Unknown Country
2

Files

File Size Format Downloads
menyaulov.pdf 260.25 kB Adobe PDF 2159232

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.