Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/26042
Title: Исследование нейросетевых алгоритмов обучения в интеллектуальных эволюционных системах
Other Titles: Researching of neural learning algorithms in intelligent evolution systems
Authors: Комарцова, Л. Г.
Лавренков, Ю. Н.
Антипова, О. В.
Komartsova, L. G.
Lavrenkov, J. N.
Antipova, O. V.
Keywords: intelligent systems
материалы конференций
conference materials
нейронные сети
интеллектуальные системы
нечеткая логика
нейросетевые алгоритмы обучения
neural network learning algorithms
neural networks
Issue Date: 2014
Publisher: БГУИР
Citation: Комарцова, Л. Г. Исследование нейросетевых алгоритмов обучения в интеллектуальных эволюционных системах / Л. Г. Комарцова, Ю. Н. Лавренков, О. В. Антипова // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2014) : материалы IV междунар. науч.-техн. конф. (Минск, 20-22 февраля 2014 года) / редкол.: В. В. Голенков (отв. ред.) [и другие]. – Минск : БГУИР, 2014. – С. 233 - 238.
Abstract: В статье рассматриваются проблемы разработки и исследования нейросетевых и гибридных алгоритмов обучения для повышения эффективности функционирования интеллектуальных систем с целью поддержки принятия решений в сложных средах. The article is devoted to the problems for solving difficult problems, such as prediction, planning, pattern recognition and knowledge discovery in a number of application areas: bioinformatics, speech and language, image and video analysis, other engineering disciplines. Most of these publications deal with static process, assuming that the process is represented adequately by the data available at present and that it does not change over time.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/26042
Appears in Collections:OSTIS-2014

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Komartsova_Issledovaniye.PDF574,85 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.