Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. А.А. Ежов., С.А. Шумский.

Введение год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Бычков, Андрей Витальевич Математическое моделирование является неотъемлемой частью автоматизированных систем управления и обработки информации, применяемых в различных областях человеческой деятельности. Использование математического моделирования для оперативного прогнозирования и адекватного управления процессами, в научных исследованиях и опережающих АСУ позволяет реализовать базовый принцип автоматизации - повышение производительности процессов. Высокое качество управления достигается путем прогнозирования течения процесса, осуществления упреждающего или оперативного управления и, в результате, минимизации потерь. Сложность многих объектов управления и необходимость регулирования в реальном масштабе времени накладывает жесткие требования не только к вычислительной мощности и быстродействию АСУ, но и к эффективности самих методов математического моделирования. Среди направлений математического моделирования выделяется относительно новое научное направление - методы моделирования на основе искусственных нейроподобных сетей нейросетей. Основными преимуществами нейросетевого моделирования перед другими направлениями являются [13,73]: Значительные успехи ученых и разработчиков в области развития нейросетевых вычислений определяют это направление как современное и быстро развивающееся, а примеры успешного и экономически эффективного прикладного применения методов нейроматематики отражают перспективность его дальнейшего развития. Предметной областью, в которой уже получили признание нейросетевые методы, является сфера экономики и финансов.

Нейрокомпьютинг: история, состояние, перспективы

Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе В автоассоциативной сети размер сетей - предикторов определяется… В каких сетях учителем для выхода является значение входа? В какой области можно применять нейронные системы? В каком алгоритме обучения каждый вес имеет свой адаптивно настраиваемый темп обучения?

В каком случае в аппроксимации участвуют ближайшие нейроны скрытого слоя? В каком случае интервальные значения вычисляются последовательно? В каком случае сеть будет обладать максимальной предсказательной способностью?

Ассоциативная память — применение сетей Хемминга для нечеткого . С. Шумский,"Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе",

Нейросистемы и нейрокомпьютинг ученица 8а1 Федосеева Любовь Нейрокомпьютинг - это научное направление, занимающееся разработкой вычислительных систем шестого поколения - нейрокомпьютеров, которые состоят из большого числа параллельно работающих простых вычислительных элементов нейронов. Элементы связаны между собой, образуя нейронную сеть. Они выполняют единообразные вычислительные действия и не требуют внешнего управления.

Большое число параллельно работающих вычислительных элементов обеспечивают высокое быстродействие. В настоящее время разработка нейрокомпьютеров ведется в большинстве промышленно развитых стран. Это задачи распознавания образов, адаптивного управления, прогнозирования, диагностики и т. Нейрокомпьютеры отличаются от ЭВМ предыдущих поколений не просто большими возможностями. Принципиально меняется способ использования машины. Место программирования занимает обучение, нейрокомпьютер учится решать задачи.

Обучение - корректировка весов связей, в результате которой каждое входное воздействие приводит к формированию соответствующего выходного сигнала.

Общие сведения об НС и классификация нейронных сетей 2. Многослойные персептроны и обучение обратным распространением ошибки 3. Ассоциативная память и сеть Хопфилда 4. Рекуррентные нейронные сети 5. Теория адаптивного резонанса 7. Обучение нейронных сетей с помощью генетических алгоритмов 8.

Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе и примерами типовых применений, преимущественно в области финансов и бизнеса.

Классификация и снижение размерности. финансы и статистика, Основы моделирования и первичная обработка данных. Формулы Карлемана в комплексном анализе. Введение в многомерный статистический анализ. Нейронные сети на персональном компьютере. Труды 12 Международной конференции по нейрокибернетике. Методы наглядного представления данных. Линейная и нелинейная регрессия. Распознавание образов и анализ сцен.

Сайт . . не настроен на сервере

Обработка сигналов при наличии больших шумов. Список можно продолжить, но сказанного уже достаточно, чтобы утверждать: И все же я стою на своем: Любую задачу из перечисленных можно, в принципе, решить и без нейронных сетей — чуть лучше или хуже, чуть медленнее или быстрее.

Источник: А. Ежов, С. Шумский"Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе", Москва. - г., с. Нормировка и предобработка.

как пакет прикладных программ для решения задач технических вычислений и одноимённый язык программирования, используемый в этом пакете. Типовые задачи алгебры и анализа. Стандартные функции вещественного аргумента. Анализ упрощения выражений, решения уравнений, вычисления определенного интеграла, построения графика функций и поверхности на интервале, пр. Анализ данных и визуализация в матричной лаборатории.

Задание матрицы с помощью операции конкатенации. Решение системы алгебраических уравнений. Построение графика функции и поверхности. Извлечение, преобразование и загрузка информации на горно-металлургических предприятиях. Понятие как пакета моделирования динамических систем. Дополнительные пакеты прикладных программ и характеристика проблем проектирования энергетических систем. Составление уравнения для мгновенных значений.

Нейросетевые модели бизнес-прогнозирования

Задача стажировки — разработка бизнес-плана производства термоэмиссионных генераторов для космоса. Защита проекта проводилась в государственном Департаменте США. Одновременно с этим Г. Заведующий кафедрой - С.

Область применения и нормативные ссылки .. Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе. М.

Методы мягких вычислений позволяют создавать практические средства построения интеллектуальных систем. Данный курс дает представление о достоинствах нейронных сетей, нечеткой логики, генетических алгоритмов и программ. Студенты получат необходимые знания о том, как применить вышеуказанные методы к конструированию конкретных приложений. Нейронные сети способны обучаться распознаванию образов, пониманию речи, предсказанию погоды и управлению системами различной сложности.

Эта новая технология должна сыграть важную роль в управлении энергетическими системами, индустриальными объектами, интеллектуальными роботами и во многих других практически важных приложениях. В частности нейронные сети интересны как основа для разработки параллельных архитектур. Генетические алгоритмы полезны при решении многих важных проблем, в том числе нелинейных многомерных задач оптимизации.

Данный курс рассматривает приложение генетических алгоритмов и программ к конструированию интеллектуальных систем; он включает в себя теоретические основы генетических алгоритмов, альтернативные модели генетического поиска, параллельные генетические алгоритмы и приложения генетических алгоритмов к оптимизации параметров и планированию.

Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе

Как выглядят современные нейрокомпьютеры? Какова их производительность и цена? Как и где используют нейрокомпьютинг? Ш В науке мало пользы от моделей, которые рабски подчиняются всем нашим желаниям. Мы хотим иметь модели, которые дерзят нам, модели, которые имеют свой собственный ум.

Купить Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. А.А. Ежов. , С.А. Шумский. и скачать.

Нейрокомпьютеры поумнеют Если их правильно учить Создание новых нейрокомпьютеров может в ближайшее время кардинально изменить перспективы коммерческого применения этих"обучаемых" машин. Нейрокомпьютеры — специальные вычислители, имитирующие работу человеческого мозга, способны решать сложные и неформализованные задачи, например давать прогнозы курсов валют.

Несколько лет назад эйфория по поводу их возможностей сменилась разочарованием, причиной которого был чрезвычайно сложный процесс их настройки"обучения". Однако последние сообщения о новых методах"обучения" нейрокомпьютеров могут вызвать новый рост спроса на них. Научить можно всему Сегодня в общих чертах известно, как работают клетки человеческого мозга — нейроны. Каждый нейрон получает несколько входных сигналов импульсов , суммирует их и формирует единственный выходной сигнал, который, в свою очередь, попадает на вход следующего нейрона.

Когда тысячи"младших" нейронов одновременно обрабатывают и передают зрительную информацию"старшему" нейрону, мы почти мгновенно узнаем на картинке зайца, птичку или"Жигули" последней модели. Системы, использующие такой способ параллельной обработки данных, получили в названии приставку"нейро-" из-за сходства с работой клеток мозга. Любой электронный процессор, формирующий выходной сигнал из нескольких входных, может называться нейроном, а несколько таких процессоров уже называют нейросетью, нейроплатой или даже нейрокомпьютером.

Нейрокомпьютером могут назвать и стандартную"персоналку", на которой выполняется программа, моделирующая описанный процесс параллельной обработки данных.

Сергей Шумский. Экономика глазами физика