Главная » Просмотр файлов » Часть 1. Искусственные нейронные сети в задачах системного анализа

Часть 1. Искусственные нейронные сети в задачах системного анализа (1245270), страница 16

Файл №1245270 Часть 1. Искусственные нейронные сети в задачах системного анализа (Часть 1. Искусственные нейронные сети в задачах системного анализа) 16 страницаЧасть 1. Искусственные нейронные сети в задачах системного анализа (1245270) страница 162021-01-15СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 16)

Cybernetics. – 1976. – Vol. 23. – P. 121 – 134.42. Grossberg S. Adaptive pattern classification and universal recording II:Feedback, expectation, offaction, and illusions // Biolog. Cybernetics. –1976. – Vol. 23. – P. 187 – 202.43. Hagan M.T., Menhaj M.B. Training feedforward networks with theMarquardt algorithm // IEEE Transactions on Neural Networks.

– 1994. –Vol. 5, №6. – P. 989 – 993.44. Hassibi B., Stork D.G. Second order derivatives for network pruning: optimal brain surgeon // Proceedings of the NIPS5. – San Mateo (California),1993. – P. 164 – 172.45. He X., Asada H. A new method for identifying orders of input-output models for nonlinear dynamic systems // Proc. of the American Control Conference. – San Francisco, 1993. – P. 67 – 83.10046. Hebb D.O.

The organization of behaviour: A neuropsychological theory. –N.-Y.: Wiley, 1949. – 436 p.47. Hecht-Nielsen R. Kolmogorov’s mapping neural network existence theorem // IEEE Press. – 1987. – Vol. 3. – P. 11 – 13.48. Hinton G.E., Sejnovski R.J. Learning and relearning in Bolzmann machines// Parallel Distributed Proc. – 1986. – Vol. 1. – P. 326 – 348.49. Hinton G.E., Sejnovski R.J., Ackley D.H. Boltzmann machines. – Mellon:CMUPress, 1984.

– 268 p.50. Hopfield J.J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities // Proc. National Acad. Science. – 1982. – Vol.79. – P. 2554 – 2558.51. Hopfield J.J., Tank D.W. Neural computation of decisions in optimizationproblems // Biological Cybernetics. – 1985. – №2. – P. 141 – 152.52.

Hu M.J.C. Application of the Adaline system to weather forecasting. –Stanford: SUPress, 1964. – 436 p.53. Hunt K.J., Sbarbaro D. Neural Networks for nonlinear internal model control // IEEE proceedings. – 1991. – Vol. 138, №5. – P. 431 – 439.54.

Kohonen T. Self-Organization and Associative Memory. − New-York:Springer-Verlag, 1988. – 620 p.55. Kohonen T. Self-organized formation of topologically correct feature maps// Biolog. Cybernetics. – 1982. – Vol. 43. – P. 59 – 69.56. Kosko B. Adaptive bidirectional associative memories // Appl. Optics. −1987. – Vol. 26. – P. 4947 – 4960.57. Kosko B. Constructing an associative memory // Byte.

– 1987. – September. – P.137 – 144.58. Kwakernaak H., Sivan R. Linear optimal control systems. – New-York:Wiley Inc. – 436 p.10159. Larsen J., Hansen L.K. Generalization performance of regularized neuralnetwork models // Neural Networks for Signal Processing: Proc. of theIEEE Workshop IV. – Brussel (Belgium), 1994. – P. 42 – 51.60. LeCun Y., Kanter I. Eigenvalues of covariance matrices: application to neural-network learning // Physical Review Letters. – 1991. – Vol. 66.

– P.2396 – 2399.61. Levenberg K. A method for the solution of certain nonlinear problems inleast squares // Quart. Appl. Math. – 1944. – №2. – P. 164 – 168.62. Luky R.W. Automatic equalization for digital communications // Bell Syst.Tech. J. – 1965. – Vol. 44. – P. 547 – 578.63.

Luky R.W. Principles of Data Communication. – New-York: McGraw-Hill,1968. – 328 p.64. Malsburg С. Self-Organising of Orientation Sensitive Sells in the StriateCortex // Kibernetik. – 1973. – Vol. 14. – P. 85 – 100.65. Marquardt D. An algorithm for least-squares estimation of nonlinear parameters // SIAM J. Appl. Math.

– 1963. – №11. – P. 164 – 168.66. McCulloch W., Pitts. W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity // Bulletin of mathematical biophisics. – 1943. – Vol. 5. – P.115 – 133.67. Minsky M., Papert S. Perceptrons: An introduction to computational geometry. – Cambridge (Massachusets): Adison – Wesly, 1969. – 262 p.68.

Nilsson N. Learning Machines. – New York: McGraw-Hill, 1965. – 418 p.69. Parallel Distributed Processing / Eds. D.E. Rumelhart , J.I. McClelland. –Cambridge, MA: M.I.T. Press, 1986. – 688 p.70. Parker D. Learning-Logic. – Stanford (CA): Stanford University, 1982. –214 p.71. Pederson M.W., Hansen L.K. Recurrent networks: second order propertiesand pruning // Neural Information Processing Systems: Proc. of th7-th Conference.

– Vienna (Austria), 1994. – P. 673 – 680.10272. Peterson C. Determining dependency structures and estimating nonlinearregression errors without doing regression // International Journal of Modern Physics. – 1995. – Vol. 611. – P. 18 – 31.73. Rosenblatt F. Principles of Neurodinamics: Perceptron and the Theory ofBrain Mechanisams. – Washington DC: Spartan Books, 1962. – 480 p.74. Rosenblatt F. Two theorems of statistical separability in the perceptron //Mechanization of Thought Processes Proceedings.: Proc. of Symposiumheld at the National Phisical Laboratory.

– London, 1959. – P. 421 − 456.75. Rumelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J. Learning internal representation by error propagation // Parallel Distributed Processing. – 1986. – Vol.1, №8. – P. 318 – 362.76. Sjoberg J., Ljung L. Overtraining, regularization, and searching for theminimum in neural networks // Adaptive Systems in Control and SignalProcessing: Preprint IFAC Symposium.

– Grenoble (France), 1992. –P. 669 – 674.77. Soderstrom T., Stoica P. System identification. – Englewood Cliffs, NewJersey: Prentice-Hall, 1989. – 440 p.78. Sondhi M.M. An adaptive echo canceller // Bell Syst. Tech. J. – 1967. –Vol. 46. – P. 497 – 511.79. Stark L., Okajima M., Whipple G.H. Computer Pattern Recognition Techniques: Electrografic Diagnosis // Commun. Ass.

Comput. Mach.– 1962. –Vol. 5. – P. 527 – 532.80. Steihbuch K., Piske V.A. Learning matrices and their applications // IEEETrans. Electron. Comput. – 1963. – Vol. EC–12, Dec. – P. 846 – 862.81. Talbert L.R.A. Real-time adaptive speech recognition system. – Stanford:SUPress, 1963. – 562 p.82. Werbos P. Beyond Regression: New Tools for prediction and Analysis inthe Behavioral Sciences. – Cambridge (MA): Harvard University, 1974. –212 p.10383. Widrow B.

Adaptive inverse control // Autumatic Control: Proc. 2d Int. Fed.Of Autumatic Control Workshop. – Lund (Sweden), 1986. – P. 1 – 5.84. Widrow B. Adaptive noise cancelling: Principles and applications // Proc.IEEE. – 1975. – Vol. 63. – P. 1692 – 1716.85. Widrow B. Networks of adaline neurons. – Washington DC: SpartanBooks, 1962. − 244 p.86. Widrow B. The original adaptive neural net broom – balancer // Proc. IEEEIntl. Symp. Circuits and Systems.

– Phil. (PA), 1987. – P. 351 – 357.87. Widrow B., Mantey P., Griffiths L. Adaptive antenna systems // Proc. IEEE.– 1967. – Vol. 5. – P. 2143 – 2159.88. Widrow B., Stearns S. Adaptive Signal Processing. – Englewood Cliffs(NY): Prentice-Hall, 1985. – 396 p..

Характеристики

Список файлов книги

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6418
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее