| Наименование РИД |
Программа для моделирования интервальной нейронной сети с самообучением по технологии ART
|
| Реферат |
Программа предназначена для моделирования интервальной нейронной сети с самообучением по технологии адаптивного резонанса (ART). Программа позволяет решать задачу моделирования нейронной сети при распознавании образов с атрибутами, которые заданы в виде интервалов. Сетью решается задача кластеризации данных с учетом проблемы жесткости-пластичности принятия решения при распознавании образов. Область применения: предназначена для распознавания образов с интервальными атрибутами, а также анализа, идентификации и фильтрации сигналов при решении решения задач интеллектуального управления. Программа обеспечивает выполнение следующих функций: ввод данных об образе, который необходимо обработать, из файла с данными в текстовой форме; ввод из файла данных об образах, которые используются для обучения интервальной нейронной сети; выполняет ввод данных о параметрах интервальной нейронной сети, полученных в ходе обучения; выполняет распознавание входного образа на основании технологии адаптивного резонанса для образа с интервальными атрибутами, на основе вычисления метрики близости входного образа и образов сформированных интервальной нейронной сетью в ходе самообучения; реализует процесс поиска эталонных образов в результате процедуры самообучения; программа выводит эталонный образ наиболее близкий распознаваемому входному образу. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows 7 и выше.
Язык программирования: M-code в среде Matlab
Объем программы для ЭВМ: 19 КБ
|
| Возможные направления использования |
Область применения: программа предназначена для распознавания образов с интервальными атрибутами, а также анализа, идентификации и фильтрации сигналов при решении решения задач интеллектуального управления.
|
| Количество опытных образцов |
1
|
| Количество просмотров |
2
|
| Наличие дополнительных файлов |
True
|
| Использование РИД правообладателем |
False
|
| Внешнее использование РИД |
False
|
| НИОКТР (JSON) |
{}
|
| ИКСИ (JSON) |
[]
|
| ИКСПО (JSON) |
[]
|
| ОЭСР (JSON) |
[]
|
| Дата первого статуса |
2025-12-09T15:28:05.246222+00:00
|
| Предполагаемый тип результата |
Программа для ЭВМ
|
| Ожидаемая роль |
Исполнитель
|
| Заказчик |
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
|
| Руководитель работы |
Фрадков Александр Львович
|
| Руководитель организации |
Полянский Владимир Анатольевич
|
| Регистрационный номер НИОКТР |
124041500008-1
|
| Последний статус |
Подтверждена, 625122200393-1, 2025-12-22 14:02:45 UTC
|
| ОКПД |
Работы оригинальные научных исследований и экспериментальных разработок в области естественных и технических наук, кроме биотехнологии
|
| Ключевые слова |
моделирование; нейронная сеть; самообучение; распознавание образов; эталонный образ; технология адаптивного резонанса
|
| Исполнители |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ МАШИНОВЕДЕНИЯ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК
|
| Авторы |
Кучмин Андрей Юрьевич; Тарасова Ирина Леонидовна
|
| Коды тематических рубрик |
28.23.15 - Распознавание образов. Обработка изображений; 28.19.23 - Адаптивные и обучающие системы
|
| OESR |
Робототехника и автоматическое управление
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
