Поиск по всему репозиторию:
Просмотр по автору "Маньяков, Николай Владимирович"
Отображаемые элементы 1-20 из 21
-
Вычисление характеристик хаотической диссипативной динамической системы
(БрГТУ, 2001)Маньяков, Н. В. Вычисление характеристик хаотической диссипативной динамической системы / Н. В. Маньяков // Современные проблемы математики и вычислительной техники : материалы II региональной конференции молодых ученых и студентов, Брест, 28–30 ноября 2001 г. / Министерство образования Республики ...2022-01-12
-
Интегралы. Дифференциальные уравнения. Кратные и криволинейные интегралы
(БрГТУ, 2004)Разработка содержит методические материалы по разделам курса «Высшая математика», изучаемые во втором семестре студентами технических специальностей. В нее включены вопросы учебной программы и типовые задачи. Включены тексты аттестационных работ по темам «Интегралы» и «Дифференциальные уравнения» ...2020-01-21
-
К вопросу прогнозирования временных рядов реальной природы
(БрГТУ, 2003)Аргументировано построение прогнозирующей двухслойной нейронной сети прямого распространения без обратных связей, аппроксимирующей динамику ряда. Приведены формулы для вычисления наименьшего количества нейронных элементов в распределительном слое и порядка подачи на них элементов временного ряда. ...2021-03-26
-
К задаче гидрологического моделирования
(ГрГУ им. Я. Купалы, 2004)Гладкий, И. И. К задаче гидрологического моделирования / И. И. Гладкий, Н. В. Маньяков, Л. П. Махнист // IX Белорусская математическая конференция : тезисы докладов международной конференции, Гродно, 3–6 ноября 2004 г. : в 3 ч. / Министерство образования Республики Беларусь, Белорусское математическое ...2024-05-28
-
Матричная алгоритмизация обучения многослойных нейронных сетей с использованием градиентных методов
(БрГТУ, 2002)Предложены матричные соотношения модификации весовых коэффициентов и порогов многослойных гетерогенных нелинейных нейронных сетей для минимизации среднеквадратичной ошибки сети с использованием различных градиентных методов, что позволяет их эффективно использовать при программной реализации.2021-03-26
-
Матричный нейросетевой метод обучения многослойной сети с использованием адаптивного шага
(БрГТУ, 2003)Рассмотрена задача обучения многослойных гетерогенных нейронных сетей. Для их обучения предложен метод на основе послойной модификации синаптических связей в его матричной формулировке. Получены формулы для вычисления адаптивного шага.2021-03-26
-
Методы анализа хаотических процессов
(БрГТУ, 2001)Предложены два аспекта анализа хаотических временных рядов, а именно параметры вложения и наибольший показатель Ляпунова. Они необходимы для проведения фазовой реконструкции и идентификации хаотического поведения. В качестве первого аспекта оценивается взаимная информация для определения временной ...2020-06-17
-
Моделирование динамики временных рядов в нейросетевом базисе
(БГЭУ, 2003)Маньяков, Н. В. Моделирование динамики временных рядов в нейросетевом базисе / Н. В. Маньяков, Л. П. Махнист, В. С. Рубанов // Математическое моделирование экономических процессов переходного периода : материалы I Международной научной конференции, Минск, 29–31 октября 2003 г. / Белорусский государственный ...2022-03-21
-
Нейросетевой подход к одной задаче управления движением
(Витебский государственный университет им. П. М. Машерова, 2003)Маньяков, Н. В. Нейросетевой подход к одной задаче управления движением / Н. В. Маньяков, Л. П. Махнист, В. С. Рубанов // Еругинские чтения – IX : тезисы докладов международной математической конференции, Витебск, 20–22 мая 2003 г. / Министерство образования Республики Беларусь, Институт математики ...2023-12-13
-
Нейросетевые алгоритмы решения одного класса разностно-дифференциальных уравнений
(Институт математики НАН Беларуси, 2003)Маньяков, Н. В. Нейросетевые алгоритмы решения одного класса разностно-дифференциальных уравнений / Н. В. Маньяков, Л. П. Махнист, В. С. Рубанов // Аналитические методы анализа и дифференциальных уравнений : тезисы докладов международной конференции, Минск, 4–9 сентября 2003 г. (AMADE’2003). / Институт ...2020-02-10
-
Об одном алгоритме обучения многослойных нейронных сетей на основе условной оптимизации ошибки
(БрГТУ, 2003)В статье предложена методика обучения многослойной нейронной сети прямого распространения без обратных связей. В основу алгоритма положено изменение синаптических связей каждого слоя, минимизирующих среднеквадратическое отклонения выходов этого слоя, от полученных «эталонных». Приведены формулы для ...2021-03-26
-
Обучение нейронных сетей с использованием ковариационной матрицы
(БрГТУ, 2002)Предложен метод обучения однослойных нелинейных нейронных сетей на основе матрицы ковариации. Приведены критерии выбора количества нейронов во входном слое и наименьшего количества образов, подаваемых на вход сети, для однозначного её обучения. Описан алгоритм реализации данного метода.2021-03-26
-
Оптимизация процесса обучения экстраполирующей нейронной сети
(Лавров С. Б., 2004)Маньяков, Н. В. Оптимизация процесса обучения экстраполирующей нейронной сети / Н. В. Маньков, Л. П. Махнист. – Текст : непосредственный // Наука и образование в условиях социально-экономической трансформации общества : сборник статей VII Международной научно-методической конференции, Минск, 13–14 мая ...2024-11-21
-
Применение нейронных сетей для обработки хаотических сигналов
(БрГТУ, 2005)В предлагаемой статье обсуждается возможность применения нейронных сетей в задачах обработки хаотических сигналов. Обсуждены вопросы анализа временных рядов, идентификации хаотического поведения, предсказания и динамической реконструкции. Рассмотрены основные аспекты обработки хаотических временных ...2021-03-30
-
Прогнозирование хаотических временных рядов с использованием нейронных сетей
(Гомельский государственный университет им. Франциска Скорины, 2001)Маньяков, Н. В. Прогнозирование хаотических временных рядов с использованием нейронных сетей / Н. В. Маньяков // Новые математические методы и компьютерные технологии в проектировании, производстве и научных исследованиях : материалы IV Республиканской научной конференции студентов и аспирантов, Гомель, ...2024-04-22
-
Слова смежного класса кода Хэмминга
(БПИ, 2000)Предложен алгоритм генерации слов фиксированного веса смежного класса кода Хэмминга.2021-08-30
-
Сравнение эффективности алгоритмов обучения нейронных сетей на основе градиентных методов
(БрГТУ, 2004)В статье приведено сравнение эффективности градиентных методов обучения многослойных нейронных сетей прямого распространения без обратных связей. Рассмотрены алгоритмы, использующие как постоянный, так и адаптивный шаг обучения, равно как и эвристические алгоритмы. Приведены формулы для коррекции ...2021-03-26
-
Теоретические основы алгоритмов обучения гетерогенных нейронных сетей двухслойной архитектуры
(БрГТУ, 2003)Приведены методы обучения двухслойных гетерогенных нейронных сетей прямого распространения на основе метода наискорейшего спуска: послойное обучение, двухпараметрическое обучение и обобщенный метод наискорейшего спуска. Получены формулы для вычисления адаптивного шага обучения в каждом из предлагаемых ...2021-03-24
-
Теория вероятностей
(БрГТУ, 2003)В методических указаниях даны вопросы учебной программы по теории вероятностей и перечень задач по темам семестра, подобраны индивидуальные задания к аттестационной работе, приведены решения задач типового варианта.2020-02-04
-
Численные оценки хаотичности системы
(С. Б. Лавров, 2002)Головко, В. А. Численные оценки хаотичности системы / В. А. Головко, Н. В. Маньяков, В. С. Рубанов // Еругинские чтения – VIII : тезисы докладов Международной математической конференции, Брест, 20–23 мая 2002 г. / Белорусский государственный университет, Институт математики НАН Беларуси, Брестский ...2020-10-05
