Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

• Название: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»
• Автор: Е. Миркес
• Издательство: КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
• Жанр: Программирование
• Год: 2002

Данное учебное пособие подготовлено на основе курса лекций по дисциплине «Нейроинформатика», читавшегося с 1994 года на факультете Информатики и вычислительной техники Красноярского государственного технического университета.

Несколько слов о структуре пособия. Далее во введении приведены учебный план по данному курсу, задания на лабораторные работы. Следующие главы содержат одну или несколько лекций. Материал, приведенный в главах, несколько шире того, что обычно дается на лекциях. В приложения вынесены описания программ, используемых в данном курсе (Clab и Нейроучебник), и проект стандарта нейрокомпьютера, включающий в себя два уровня — уровень запросов компонентов универсального нейрокомпьютера и уровень языков описания отдельных компонентов нейрокомпьютера.

Данное пособие является электронным и включает в себя программы, необходимые для выполнения лабораторных работ.

---

111. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976.— 512 с.

112. Дунин-Барковский В.Л. Информационные процессы в нейронных структурах. — М.: Наука, 1978.

113. Дунин-Барковский В.Л.Нейрокибернетика, нейроинформатика, нейрокомпьютеры / Нейроинформатика Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.

114. Дунин-Барковский В.Л. Нейронные схемы ассоциативной памяти // Моделирование возбудимых структур. Пущино: изд. ЦБИ, 1975. С. 90–141.

115. Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика. Санкт-Петербург: Братство, 1994.— 364 с.

116. Ермаков С.В., Мышов К.Д., Охонин В.А. К вопросу о математическом моделировании базового принципа мышления человека. Препринт ИБФ СО РАН, Красноярск, 1992, № 173Б, 36 с.

117. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации // Проблемы кибернетики. — М.: Наука, 1978, вып. 33.— С. 5–68.

118. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. М.: Сов. радио, 1972.— 206 с.

119. Загоруйко Н.Г., Елкина В.Н., Лбов Г.С. Алгоритмы обнаружения эмпирических закономерностей. — Новосибирск: Наука, 1985.— 110 с.

120. Захарова Л.Б., Полонская М.Г., Савченко А.А. и др. Оценка антропологического напряжения пришлого населения промышленной зоны Заполярья (биологический аспект) // Препринт ИБФ СО РАН. Красноярск, 1989. № 110Б. 52 с.

121. Захарова Л.М., Киселева Н.Е. Мучник И.Б., Петровский А.М., Сверчинская Р.Б. Анализ развития гипертонической болезни по эмпирическим данным. — Автоматика и телемеханика, 1977, № 9. С. 114–122.

122. Ивахненко А.Г. «Персептроны». — Киев: Наукова думка, 1974.

123. Ивахненко А.Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического регулирования. — Киев: Техника, 1969.— 392 с.

124. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / под ред. Э.В.Попова. — М.: Радио и связь, 1990.— 464 с.

125. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / под ред. Д.А. Поспелова. — М.: Радио и связь, 1990.— 304 с.

126. Итоги науки и техники. Сер. "Физ. и Матем. модели нейронных сетей" /Под ред. А.А.Веденова. — М.: Изд-во ВИНИТИ, 1990-92 — Т. 1–5.

127. Квичанский А.В., Дианкова Е.В., Мухамадиев Р.Ф., Мухамадиева Т.А. Программный продукт nnn для исследования свойств нелинейных сетей в компьютерном эксперименте // Тезисы докладов III Всеросийского семинара "Нейроинформатика и ее приложения", Красноярск: Изд-во КГТУ, 1995, с. 10

128. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. 11 М.: Наука, 1973.— 900 с.

129. Кирдин А.Н., Новоходько А.Ю., Царегородцев В.Г. Скрытые параметры и транспонированная регрессия/ Нейроинформатика Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.

130. Костюк Ф.Ф. Инфаркт миокарда. Красноярск: Офсет, 1993. 224 с.

131. Кохонен Т. Ассоциативная память. — М.: Мир, 1980.

132. Кохонен Т. Ассоциативные запоминающие устройства. — М.: Мир, 1982.

133. Коченов Д.А., Миркес Е.М. "Определение чувствительности нейросети к изменению входных сигналов", тезисы докладов III Всеросийского семинара "Нейроинформатика и ее приложения", Красноярск: Изд-во КГТУ, с. 61

134. Коченов Д.А., Миркес Е.М. "Синтез управляющих воздействий", тезисы докладов III Всеросийского семинара "Нейроинформатика и ее приложения", Красноярск: Изд-во КГТУ, с. 31

135. Коченов Д.А., Миркес Е.М., Россиев Д.А. Автоматическая подстройка входных данных для получения требуемого ответа нейросети // Проблемы информатизации региона. Труды межрегиональной конференции (Красноярск, 27–29 ноября 1995 г.). Красноярск, 1995.— С.156.

136. Коченов Д.А., Миркес Е.М., Россиев Д.А. Метод подстройки параметров примера для получения требуемого ответа нейросети // Нейроинформатика и ее приложения. Тез. докл. Всероссийского рабочего семинара 7 — 10 октября 1994 г. Красноярск. — 1994.— С.39.

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 М.С. Аритмии сердца. Санкт-Петербург: Гиппократ, 1992. 544 с.

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.