Эффективность методов интеллектуальной обработки информации и стратегий получения знаний для экспертных систем. Разработка нейронечёткой модели формирования баз знаний и алгоритма её обучения. Обучение нечёткой нейронной сети на множестве выборок.

Сутність способу реалізації системи керування процесом вентилювання біосировини на основі нейронечітких технологій. Аналіз послідовності визначення режимних параметрів технологічної установки із врахуванням факторів, що впливають на її енергоощадність.

Структура хромосоми задачі оптимізації розкладу клініки. Згортання векторного критерію обмежень та перехід від багатокритеріальної оцінки до однокритеріальної як результат використання алгоритму нечіткої логіки підвищеної точності. Переваги підходу.

Аналіз топології і параметрів нейронної мережі для моделювання коефіцієнтів відбиття і підсилення широкосмугової профільованої щілинної антени. Забезпечення оптимальної похибки із застосуванням багатошарового персептрона з двома прихованими шарами.

Поняття і типи нейронів. Види нервових закінчень і відростків нервових клітин. Розгляд рефлекторної теорії діяльності нервової системи. Специфіка рефлекторної дуги як функціональної одиниці нервової системи. Аналіз провідного шляху зорового аналізатора.

Нейрофизиологические особенности различных структур мозга. Изучение характера реагирования нейронов скорлупы обезьяны, обученной выполнению поведенческой программы. Определение типов клеточных реакций и наличия специфического участия разных типов клеток.

Особенности строения и нейронная организация ретикулярного ядра вентрального таламуса, прилежащего к ядрам дорсального таламуса взрослого человека. Организация нейронов в структурные единицы. Структурно-иммуно-гистохимическая идентификация клеток.

Изучение метода потенциалов связанных с событием как неинвазивной техники при изучении когнитивных функций мозга. Характеристика негативности рассогласования. Понятие и составляющие пластичности. Пластичность при распознании речи и изучении языка.

Отличие нейронной регуляции от гуморальной. Рефлекторный принцип регуляции. Физиологическая характеристика нерва. Физиологическая характеристика нервных центров. Рефлекторный принцип организации нейронной регуляции. Функциональные показатели нейронов.

Отличие нейронной регуляции от гуморальной. Рефлекторный принцип регуляции. Физиологическая характеристика нерва и нервных центров. Первично чувствующие рецепторы. Астроцит и схема гематоэнцефалического барьера. Функциональные показатели нейронов.

Разработка архитектуры и алгоритмов функционирования стабильно-пластичной дискретной нейронной сети адаптивной резонансной теории, которая может распознавать объекты, изменяющиеся в дискретные моменты времени. Использование зашумленных исходных данных.

Анализ существующих программных приложений машинного перевода. Использование нейронной сети для более адекватного перевода текста на другой язык. Основные правила преобразования исходного материала для достижения полной смысловой целостности оригинала.

Понятие искусственных нейронных сетей, способы обработки информации человеческим мозгом. Разработка концепции гомеостатической искусственной нейронной сети на основе представлений о гомеостатических механизмах обработки информации в естественных системах.

Структура системи управління з високим потенціалом надійності і якості електропостачання з використанням нейроконтролера. Нейронні мережі з пам’яттю, які дозволяють запам'ятовувати значення вхідного сигналу або функцій активацій нейронів прихованих шарів.

Дослідження побудови, налаштування, розрахунок параметрів та застосування штучних нейронних мереж прямого поширення з неітераційним навчанням. Розробка інформаційних нейромережевих технологій підвищеної точності функціонування та швидкодії навчання.

Розгляд і аналіз теоретичних аспектів управління територією регіону з використанням гібридних нейронних мереж і систем нечіткої логіки. Визначення та характеристика ролі створення тривимірної моделі місцевості на основі даних топографічного знімання.

Визначення доцільності використання нейронно-мережевого моделювання для розв'язання задачі розрахунку та уточнення глибини розташування джерел та часу вступу прямої р-хвилі місцевих землетрусів на території Закарпатського сейсмоактивного регіону.

Индукция - процедура, воплощающая движение мысли от единичных фактов и утверждений к обобщающим умозаключениям. Специфические особенности лимбического круга Джеймса Пейпеца. Области мозга, которые вовлечены в процесс реализации транзитивных выводов.

История искусственных нейронных сетей. Модель формального нейрона Питтса и персептрон Розенблатта. Синапс как элементарная структура и функциональный узел между двумя нейронами. Примеры наиболее часто используемых преобразовательных функций Хопфилда.

История искусственных нейронных сетей. Способность нейрона-приемника генерировать электрические импульсы. Примеры наиболее используемых преобразовательных функций. Направленный граф со взвешенными связями, в котором искусственные нейроны являются узлами.

Успешное применение нейронных сетей в самых различных областях - бизнесе, медицине, технике, геологии, физике. Метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. Обобщенно-регрессионная нейронная сеть и сеть Кохонена.

Изучение типологии нейронных сетей. Основные отличия от машин с архитектурой фон Неймана. Оценка процессов, протекающих в мозге человека. Разработка демонстрационной версии программы Neural Network Wizard, созданной на основе нейронной сети Кохонена.

Особенности программирования модели формального нейрона и персептрона Розенблатта, алгоритм и правило Хебба. Искусственный нейрон с активационной сигмоидальной логистической функцией. Персептронная система распознания изображений и сетевой поверхности.

Фрагмент нейросети (входной и выходной слои). Простейшая линейная функция от двух входов. Трактовка работы сети для имитации прохождения по ней возбуждения, управления. Теорема о сходимости перцептрона. Метод обратного программного распространения ошибки.

Рассмотрение искусственных нейронных сетей, различий между их базовыми архитектурами. Способность к обучению как основное свойство мозга. Оценка эволюции технологий телекоммуникации. Особенности развития организаций, занимающихся внедрением сетей.

История появления и развития нейронных сетей. Проведение их аналогии с мозгом человека. Сущность искусственной нейронной сети, ее программное или аппаратное воплощение. Особенности обучения нейронных сетей, их применение в современных развитых странах.

История развития нейронных сетей. Строение биологической нейронной сети. Искусственный нейрон. Общие положения и виды обучения нейронных сетей. Архитектура. Сети прямого распространения сигнала. Рекуррентные сети. Области практического применения.

Функционирование нейронных сетей. Функции активации. Топология элементарного однонаправленного персептрона. Трехслойный персептрон. Процедура построения персептрона. Алгоритм обратного распространения ошибки. Топология элементарной ВР-нейронной сети.

Понятие и сущность искусственных нейронных сетей. Обучающий алгоритм Видрова-Хоффа. Образование основного стандарта нейроинформатики. Применение кодирования, декодирования и фильтрации. Активация эквивалента однослойной линейной сети, их мощность.

Применение модуля программы, спроектированного на основе сверточной нейронной сети. Исследование способности нейронной сети к обучению на небольшом наборе данных в задаче классификации оружия на изображениях. Анализ результатов тестирования программы.