Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

Постановка задачи обучения по прецедентам 4. Алгоритмическое обеспечение решения задачи прогнозирования состояния пациента после хирургического вмешательства 4. Алгоритм обратного распространения ошибки 4. Анализ результатов прогнозирования состояния пациента после операции методом искусственных нейронных сетей 4. Введение диссертации по теме"Онкология", Ройзман, Александр Петрович, автореферат Одной из основных причин смертности людей трудоспособного возраста, как в развитых, так и в развивающихся странах являются злокачественные опухоли. По данным ВОЗ, онкологические заболевания являются второй по распространенности причиной смерти среди населения практически на всей территории Европы. Это связано с высокой заболеваемостью и длительным развитием болезни, приводящим к снижению качества и продолжительности жизни, стойкой утрате трудоспособности населения, что наносит ощутимый экономический ущерб Ш. Рак толстой кишки занимает ведущее место в структуре онкологической заболеваемости в России и в мире. Смертность от рака прямой и ободочной кишки также неуклонно растет. В России заболеваемость раком ободочной кишки составляет 19,2, а прямой — 15,6.

Труды СПИИРАН

Основы моделирования и первичная обработка данных. финансы и статистика, Прикладная статистика и основы эконометрии: Техносвера, — с.

Применение методов визуализации произвольных данных к Ежов А.А., Шумский C.A. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе.

Институт физиологически-активных веществ Российской академии наук г. Черноголовка Защита состоится 18 марта г. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Химического факультета Московского государственного университета им. Современный этап развития нашей цивилизации характеризуется, прежде всего, беспрецедентным ростом мощности и распространенности компьютерной техники, и, вслед за этим, проникновением информатики во все сферы человеческой деятельности. Роботы, всевозможные устройства и компьютерные программы, оснащенные искусственным интеллектом, который уже в ближайшее время превзойдет по своим возможностям человеческий, начинают играть доминирующую роль не только в быту и промышленном производстве, но и в научных исследованиях.

Процессы информатизации быстро проникают я в химию. Этому особенно способствует то, что на протяжении многих лет химия развивалась как преимущественно эмпирическая наука, и потому в ней накоплено огромное количество экспериментальных данных, проведение глубокого анализа которых уже невозможно без применения средств современной информатики. Как результат, на стыке химии и информатики возникает и быстро оформляется в самостоятельную научную дисциплину хемоинформатика.

Ранее этому процессу препятствовало отсутствие универсальной и строго обоснованной методологии и реализующего ее программного обеспечения, которые позволили бы химику на основе обработки экспериментальных данных осуществлять прогнозирование самых разнообразных свойств химических соединений и материалов.

Гость Взгляд на архитектуру и требования к нейроимитатору для решения современных индустриальных задач Царегородцев В. Дано описание идей организации внутренней архитектуры программы и указаны реализованные нейросетевые, статистические и эмпирические методы обработки данных, составляющий авторский"ритуал" анализа данных. Нейросетевые методы анализа и обработки данных в современной практике Для решения сложных неформализованных задач прогнозирования и классификации широко применяются искусственные обучаемые нейронные сети [1,2].

Несколько основных нейросетевых архитектур, такие, как многослойные персептроны, сети и карты Кохонена, делают возможным решение широкого спектра задач, зачастую нерешаемых классическими статистическими методами обработки данных. Среди привлекающих пользователя достоинств нейронных сетей можно выделить такие:

Результаты применения нейронных сетей для решения задач Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе ( серия . User"s Guide and Reference Manual, 4th Edition, California Scientific.

Массовое вовлечение за последнее десятилетие в сферу автоматизации сложных технологических процессов и производств привело к появлению новых классов, так называемых слабо формализованных или информационно-сложных задач. Не исключением являются задачи, возникающие на железнодорожном транспорте, в частности, на сортировочной горке СГ. Прежде всего, это связано с невозможностью полного автоматического режима функционирования транспортных объектов с применением традиционного подхода к их управлению.

Для решения таких слабо формализованных задач необходима интеграция практического опыта и теоретических знаний в алгоритмы управления в качестве самостоятельных моделей, то есть построение интеллектуальных систем. Одной из наиболее динамично развивающихся областей искусственного интеллекта является нейросетевая технология. Ее популярность связана с успешным применением в различных промышленных, технических и научных областях.

Для решения прикладных задач с помощью нейросетевой технологии возможны два способа. Первый - это аппаратная реализация нейросетевой модели, которая связана с большими финансовыми затратами. Второй - это программная эмуляция искусственной нейронной сети ИНС. В любом случае необходимо разработать нейросетевую модель с помощью соответствующего программного обеспечения ПО.

В настоящее время ПО, позволяющее осуществлять проектирование ИНС и решать с помощью построенных моделей прикладные задачи, можно разделить на пять категорий:

Список использованных источников. Концептуальная схема системы прогнозирования

Очевидно, что при этом скрытый слой выполняет функцию приведения исходного пространства признаков к пространству активностей нейронов скрытого слоя , отображения исходных образов в котором являются уже линейно разделимыми. Известно, что в задаче классификации однослойным персептроном поверхность ошибки содержит единственный глобальный минимум и, следовательно, обучение однослойного персептрона может быть выполнено с помощью стандартной процедуры градиентного спуска на основе обратного распространения ошибки.

Из сказанного можно заключить, что обучение весов 1-го слоя является наиболее ответственным этапом, от результатов которого зависит успешность обучения сети в целом: Обучение выходного слоя может быть с успехом произведено классическим градиентным алгоритмом, который гарантировано находит экстремум ЦФ в случае его единственности.

Гареев А.Ф. Применение вероятностной нейронной сети для Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его приложения в экономике и бизнесе.

Общее описание, задачи и основные требования к поисковым системам. Существующие модели информационного поиска. Обзор существующих поисковых систем. Обобщенная архитектура и недостатки существующих поисковых систем. Модель поискового образа документа. Модель базы знаний экспертов. Алгоритм построения поискового образа документа. Формальная грамматика поискового языка. Алгоритмы построения расширенного поискового запроса на основе предложенной грамматики.

Алгоритм сравнения поискового образа и запроса. Алгоритм построения семантической сети предметной области.

Муравьиные алгоритмы

Системный анализ, управление и обработка информации по отраслям Количество траниц: Самоорганизующиеся карты Кохонена как метод аналитической обработки данных. Анализ современных методов интеллектуального анализа данных.

Применение методики нейросетевой классификации экономических .. - Том 2. вып Шумский С.А. и Яровой А.В. Шумский. В.В. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе. & nn, Advances in neural information processing systems, San Mateo, CA: Morgan.

Каргы-развертки нейронной сети при анализе расчетов зубчатых передач Каждый входной вектор имел 10 компонент, а входной наборе векторов представлял собой различные сочетания значений этих компонент: В результате анализа обученной сети и построения ее карт-разверток рис. Эти головки имеют значения образующих диаметров для внутренних резцовых головок меньшие, чем образующие диаметры для наружных резцовых головок. С помощью них должны нарезаться передачи, обладающие следующими характеристиками: Сделанные выводы подтверждаются на практике в уже разработанной конической зубчатой передаче с круговыми зубьями Это передача, которая крутит его основной винт в трансмиссии вертолета и передает большой крутящий момент порядка Н-Метр.

Выявлены также дополнительные ограничения на характеристики этих передач, позволяющие нарезать и колесо, и шестерню одной двусторонней резцовой головкой, что уменьшает расходы на их производство. Для этих передач к вышеперечисленным ограничениям добавляются еще два: В четвертой главе приводится описание разработанного программного решения с открытым интерфейсом в виде динамически присоединяемой библиотеки для обеспечения возможности встраивания в СППР.

Библиотека реализует работу самоорганизующейся нейронной сети разработанной и классической моделей. При этом пользователем выбирается форма сети плоская или замкнутая , ее размеры, начальные параметры инициализации и количество эпох обучения. В результате запуска главной обучающей процедуры создается текстовый файл, содержащий все необходимые параметры обученной нейронной сети. Во второй части главы описывается еще одно приложение, разработанное в универсальном табличном редакторе , которое использует раз- работанную библиотеку.

Его роль заключается в обеспечении интерфейса пользователя при подготовке данных к анализу, а также для визуального отображения и навигации по картам-разверткам и глобусам обученной нейронной сети.

Презентация. Нейронные сети в финансовой деятельности

Как видно из рис. В правом нижнем углу карты, например, располагаются предприятия пищевой промышленности, цветной металлургии и другие, быстро развивающиеся отрасли. Раскраски этих признаков схожи, что указывает на корреляцию последних трех признаков. Вместе с этим различия в раскраске позволяют выделить предприятия, которые Рис.

Рассмотрена возможность применения нейронных сетей для . Ежов A.A., Шумский C.A. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе.

Рассмотрены такие методы как агентное моделирование, статистический подход, включая методы анализа малой выборки, методология временных рядов и их приложения к решению указанной задачи. Выявлены преимущества использования моделей в рамках теории вероятностных графических моделей. Материалы всероссийской научной конференции по проблемам информатики 25—27 апреля г. Теория и системы управления. Наука; Издательство института информатики, Нейронные сети и финансовые рынки:

Ваш -адрес н.

Прогнозирование движения цен на фондовом рынке в краткосрочном периоде Автор: Прогнозирование движения цен на фондовом рынке в краткосрочном периоде. В статье приводится обзорная информация об основных методах прогнозирования, таких как:

Его функционирование происходит в определенном со- ответствии с А.А. , Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе.

Автономные прогнозаторы свойств органических соединений. Это, в свою очередь, открывает большие перспективы в решении одной из главных задач химической науки - целенаправленной разработке новых веществ и материалов с заранее заданными свойствами. Тем не менее, несмотря на актуальность этой задачи, до последнего времени отсутствовала универсальная, строго обоснованная и, в то же время, легкая для понимания методология, которая позволила бы химику на основе обработки экспериментальных данных осуществлять прогнозирование всевозможных свойств химических соединений.

Главной целью настоящей диссертационной работы была разработка универсальной методологии, позволяющей с единых позиций прогнозировать самые разнообразные свойства органических соединений на основе обработки эмпирических данных. В данной работе сначала математически обоснован, а потом и на множестве примеров проиллюстрировали центральный тезис диссертационной работы - такой универсальной методологией является сочетание многослойных искусственных нейронных сетей и фрагментных дескрипторов.

Искусственные нейронные сети в настоящее время являются одним из наиболее широко применяемых методов для восстановления по экспериментальным данным как разнообразных количественных зависимостей, так и для проведения качественной классификации.

Моделирование и управление остатками денежных средств предприятия

"Обучение для будущего": Инструментальные средства информационных систем: Программирование на Алдан А. Введение в генерацию программного кода Алдохина О. Информационно-аналитические системы и сети: Информационно-аналитические системы Александров Э.

Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. Файл формата djvu; размером 1,77 МБ. Добавлен пользователем.

Транскрипт 1 УДК А. Гибридные модели оценки параметров социально-значимого поведения по сверхмалой неполной совокупности наблюдений Аннотация. Предложен обзор возможных подходов к построению моделей социальнозначимого поведения по сверхмалой неполной совокупности наблюдений и оценке параметров таких моделей. Рассмотрены такие методы как агентное моделирование, статистический подход, включая методы анализа малой выборки, методология временных рядов и их приложения к решению указанной задачи.

Выявлены преимущества использования моделей в рамках теории вероятностных графических моделей. . , , . , . Во многих отраслях социологических, психологических, маркетинговых исследований возникают задачи оценивания интенсивности социально-значимого поведения респондентов [48, 59, 60, 61]. Например, в настоящее время наиболее острой методологической проблемой в эпидемиологии является оценка риска передачи и приобретения такой опасной и неизлечимой инфекции как инфекция вирусом иммунодефицита человека ВИЧ в зависимости от особенностей инъекционного и сексуального поведения индивида.

Наиболее точно такой риск характеризуется инсиденс-показателем [ ] числом заразившихся за определенный период среди лиц, подвергавшихся риску заражения, отнесенным к человеко месяцам наблюдения. Прямые измерения во многих случаях невозможны или требуют значительных финансовых, временных и трудовых ресурсов.

Штучний Інтелект

Уже получены хорошие результаты муравьиной оптимизации для многих сложных комбинаторных задач: Особенно эффективны муравьиные алгоритмы при - оптимизации процессов в распределенных нестационарных системах, например трафиков в телекоммуникационных сетях. Рассмотрим применение муравьиных алгоритмов на примере задачи коммивояжера.

Ежов, А.А. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе / А.А. Ежов, С.А. Шумский. М., - с. Ежов, А.А. Нейронные сети в.

Список использованных источников Бэстенс Д. Нейронные сети и финансовые рынки: Технический анализ - новая наука. Практический курс распознавания образов. Технический анализ валютных рынков. Курс технического анализа - М.: Количественные методы в финансах: Технический анализ товарных и фондовых рынков. Введение в искусственные нейронные сети.

Нейросетевые методы обработки информации и средства их программно-аппаратной поддержки. Обзор российского рынка нейросетевых технологий. Применения нейрокомпьютеров в финансовой деятельности.

Лекция Эволюция мышления 30 03 2014