Имитационный метод автономного адаптивного управления, его сравнение с альтернативными подходами. Нейрологические средства систем управления интеллектуальных роботов. Нейродинамическое программирование автономных агентов. Временные ряды из геометрии.

Використання штучних нейронних мереж з метою подальшої класифікації різних об'єктів, присутніх на конкретному зображенні. Опис інформаційної технології автоматизації наповнення навчального набору даних аерофотозйомки для нейромережевого розпізнавання.

Розробка нейромережевих моделей динамічних об'єктів, що описуються нелінійними рівняннями в просторі станів і їх дослідження. Вивчення питань підвищення обчислювальної стійкості рекурентних алгоритмів і розробка факторизованих алгоритмів навчання.

Порівняльний аналіз класичних методів ідентифікації функції оцінки об’єкта нерухомості та запропонувати процедури препроцесінгу даних. Методика та головні етапи самоорганізації інформаційного банку нерухомості з використанням нейромережевих моделей.

Побудова і аналіз архітектури нейронної мережі та її математичної моделі, що адаптована до прогнозування котировок інструментів валютного ринку. Розробка та характеристика програми-експерта для здійснення торгівлі на forex-ринку в автоматичному режимі.

Побудування архітектури нейронної мережі та її математичної моделі, що адаптована до прогнозування котировок інструментів валютного ринку. Врахування особливостей подання часового ряду котировок у виді "японських свічок" при побудові нейронної мережі.

Метод середньострокового прогнозування ціни обчислювальних ресурсів хмарного сервісу за допомогою багатошарового персептрону. Вивчення особливостей роботи моделі нейронної мережі. Експериментальні дослідження ціни ресурсів хмарного сервісу Amazon ЕС2.

Основні завдання, вирішення яких актуально в комплексах для медичної діагностики та прогнозування за циклічними біометричними сигналами. Алгоритми, що моделюють розповсюдження сигналів по нейронах і синапсах нервової системи - основа нейронних мереж.

Синтез та оптимізація нейромереж змінної архітектури з комутаційним елементом. Моделі аналізу нечітких даних, що описуються нечіткими алгоритмами. Експериментальний зразок діагностичної експертної системи Н-Гомеопат як підтримки процесів діагностики.

Огляд існуючих штучних нейронних мереж, що застосовуються для вирішення задачі стискання зображень. Аналіз процесів взаємодії та формування популяцій генетичних алгоритмів. Розробка методу навчання штучних нейронних мереж в задачі стискання зображень.

Побудова моделей і критеріїв для вибору ефективних методів оцінювання параметрів регресійних залежностей для квазістаціонарних процесів. Побудова нейромережевого класифікатора для рішення задач прогнозування та управління контролем якості продукції.

Алгоритм навчання нейронної мережі Кохонена для забезпечення надійного розпізнавання режимів експлуатації елементів головного обладнання атомної електростанції. Розробка та аналіз програмного модулю для самоадаптації діагностичної нейронної мережі.

Підвищення достовірності визначення ступеня ризику синдрому раптової смерті немовляти за рахунок розробки методів інтелектуального аналізу даних, створення на базі розроблених методів експертної системи. Розробка методів кодування для підготовки даних.

Базові архітектури та методи навчання статичних та динамічних штучних нейронних мереж для розв’язання задач апроксимації, фільтрації, ідентифікації та класифікації. Метод автоматичної побудови адаптивної схеми дискретизації вхідних сигналів у ШНМ СМАС.

Огляд методів прискорення процесу сортування числової інформації при реалізації на сортувальній нейромережі для обробки інформації в системах реального часу. Оцінка обчислювальної ефективності сортувальної нейромережі для паралельного сортування.

Визначення відповідності результатів тестування програмного забезпечення критичного застосування функційним та нефункційним вимогам за рахунок аналізу результатів тестування нечіткою нейронною мережею. Характеристика процесу й необхідності тестування.

Оценка аппроксимирующей способности нейронечеткой модели. Возможность построения систем поддержки принятия решений по оценке состояния объектов в различных предметных областях. Оценка классифицирующей способности формируемых нечетко-продукционных правил.

Исследование архитектуры систем поддержки принятия решений (СППР). Обзор алгоритмов и методов поддержки принятия решений в современных СППР. Анализ существующих гибридных нейронечетких сетей и разработка сети для управления гостиничным комплексом.

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.

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.

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.

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.

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.

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.