| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Прокопович, Г. А. | - |
| dc.date.accessioned | 2015-07-28T13:31:49Z | |
| dc.date.accessioned | 2017-07-18T09:06:54Z | - |
| dc.date.available | 2015-07-28T13:31:49Z | |
| dc.date.available | 2017-07-18T09:06:54Z | - |
| dc.date.issued | 2013 | - |
| dc.identifier.citation | Прокопович, Г. А. Нейросетевая модель для реализации поисковых движений мобильного робота / Г. А. Прокопович // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2013) : материалы III Междунар. научн.-техн. конф. (Минск, 21-23 февраля 2013г.) / редкол. : В. В. Голенков (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИР, 2013. – С. 483 – 488. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/4685 | - |
| dc.description.abstract | Предлагается модель нейросетевого процессора, разработанного на основе принципов функционирования
гетероассоциативной памяти, который способен реализовать ветвящиеся алгоритмы. В качестве примера,
приводится описание реализации алгоритма поиска пути в лабиринте. Предложенную модель можно
рассматривать как нейросетевой компонент более общей нейросетевой иерархической системы управления,
предложенной автором ранее. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | гетероассоциативная память | ru_RU |
| dc.subject | система управления | ru_RU |
| dc.subject | поисковые движения | ru_RU |
| dc.subject | алгоритмы с ветвлением | ru_RU |
| dc.subject | neural network model | ru_RU |
| dc.subject | mobile robot | ru_RU |
| dc.title | Нейросетевая модель для реализации поисковых движений мобильного робота | ru_RU |
| dc.title.alternative | Neural network model for mobile robot search movements | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | A model of a neural network processor, which is based
on the principles of functioning of heteroassociative
memory and which is able to implement branching
algorithms, is suggested here. The description of a
search algorithm for maze solving is taken as an
example. The offered model can be considered as a
neural network component within a more general
hierarchical neural network control system, suggested
by the author earlier. | - |
| Appears in Collections: | OSTIS-2013
|
