Наведено основні аспекти методології роботи команди на основі відповідної підтримки індивідуальних, суспільних і колективних мотиваційних відносин у групі різнорідних агентів. Ключовим поняттям є "колективне зобов'язання". Основні фази розв'язку розподіленої задачі (побудова, підтримка і реалізація колективних зобов'язань) призначено для чотирирівневої абстрактної архітектури. Ефективний і гнучкий алгоритм реконфігурації визначено у значеннях цих загальних рівнів та їх взаємодії. Показано використання алгоритму реконфігурації у середовищі розподілу.

Запропоновано метод моделювання даних з пропусками послідовністю кривих, який є узагальненням сингулярного розкладання матриць з пропусками. Отримані залежності екстраполюються з використанням формул Карлемана. Метод інтерпретовано як конвеєр нейронів.

У роботі розглядається новий клас нейроподібних мереж, що ростуть, розроблених внаслідок синтезу наукових знань, вироблених окремими науковими дисциплінами Computer sсіеnсе.

Запропонована процедура вирівнювання оцінок учасників. Аналіз виконано на прикладі проблеми вибору порядку авторів статті.

Проаналізовано можливості розв'язання задач експертного визначення значущості параметрів технічних систем за допомогою відомих методів експертної оцінки. Описано програму реалізації нового, більш ефективного методу їх розв'язання.

Запропоновано модифікований нерекурентний метод потенціальних функцій та алгоритм багатовимірної класифікації. Наведено нейромережеву інтерпретацію алгоритму багатовимірної класифікації. Подано рекомендації щодо практичного застосування запропонованих методів.

Запропоновано класифікатор спостережень із суміші зі змінними концентраціями, побудований на основі нейронної сітки, що навчається за алгоритмом "weighted back propagation".

Індекс рубрикатора НБУВ: З810.22

Рубрики:

Нейронні мережі

Шифр НБУВ: Ж16683 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Вводится понятие параметрических временных сетей Петри, которые обобщают временные сети Петри. В таких сетях на переходы наложены параметрические ограничения, а параметры представляют собой символические константы с неизвестными фиксированными значениями. Предложен алгоритм анализа временного поведения систем реального времени, использующий язык темпоральной логики TCTL и безопасная параметрическая временная сеть Петри.

Программная или аппаратная система представлена в виде модели посредством формальной спецификации с помощью сети Петри (СП). Полученный продукт описывает поведение и структуру данной системы, и может быть проанализирован, верифицирован, а также использован для установления требуемых свойств системы. Описано применение формализма СП к исследованию некоторых свойств телефонной системы, основанное на построении и анализе S- и Т-инвариантов.

Індекс рубрикатора НБУВ: З810.22

Рубрики:

Нейронні мережі

Шифр НБУВ: Ж16683 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Символьные преобразования громоздких формульных выражений являются одним из наиболее сложных аспектов аналитического моделирования инженерных задач. Предложен компьютерный метод решения одного класса систем дифференциальных уравнений. Приведены результаты решения задач.

Показано, що байєсівська процедура розпізнавання є субоптимальною для незалежних ознак і розподілу ланцюга Маркова. Отримано оцінку похибки процедури розпізнавання залежно від кількості ознак і розмірів навчальної вибірки.

Рассмотрены и проанализированы два индуктивных метода восстановления функции: метод группового учета аргументов (МГУА) и метод предельных упрощений (МПУ). Указаны их преимущества перед другими методами и показана возможность совмещения с целью улучшения их экстраполяционных свойств.

Запропоновано розв'язання задач оптимізації вибору варіанта вироблення значень параметрів керуючих впливів за критерієм точності значень як з обмеженнями часу, так і без них.

Рассмотрен ограниченный класс закономерностей, хотя и небольшой, но покрывающий достаточно обширную область часто встречающихся связей: закономерности равенства, сходства и порядка. Закономерности сходства указывают правила, по которым отдельные объекты могут быть отнесены к определенному классу, объединяющему в своих пределах сходные или похожие объекты. Закономерности равенства устанавливают функциональную зависимость некоторого целевого параметра от одного или многих измеряемых величин. Закономерности порядка указывают, в каком порядке объекты следуют один за другим по какому-то плохо определяемому (нечеткому) свойству, например свойству "красивый".

Запропоновано два нових алгоритми типу "квадрат" парних порівнянь альтернатив у фундаментальній шкалі. Перший забезпечує лінійну, а другий - гіперболічну залежність відносних ваг альтернатив від ступенів переваг, даних експертом альтернативам, що порівнюються. Обидва алгоритми вільні від обмежень на діапазон числових еквівалентів ступенів переваг, а також передбачають зворотний зв'язок з експертом для забезпечення в перебігу діалогу з ним достатнього ступеня внутрішньої узгодженості оцінок експерта. Алгоритми проілюстровано числовими прикладами.

Індекс рубрикатора НБУВ: З810.22

Рубрики:

Нейронні мережі

Шифр НБУВ: Ж15477 Пошук видання у каталогах НБУВ 

У термінах числення предикатів введено аналог інформаційної мережі, вирішуються прямі та зворотні задачі аналізу її оператора. Досліджено зв'язок працездатності мережі та усякої її підсітки.

Розглянуто задачу прийняття рішень щодо відновлення властивостей складних систем. Розроблено алгоритм вибору об'єктів, які підлягають відновленню відповідно до динаміки розвитку системи. Запропоновано математичну модель оцінки ефективності прийняття раціональних рішень щодо формування переліку об'єктів, які підлягають відновленню в першу чергу.