Макартичян С.В. и др. Нейронные системы обработки информации

Учебное пособие. — С.В. Макартичян, Н.С. Кузнецова, С.С. Дементьев. — Волгоград: ВолгГТУ, 2020. — 108 с. — ISBN 978-5-9948-3914-0.Содержит необходимый теоретический материал для изучения нейронных сетей.
В пособии приведены часто применяемые на практике искусственные нейронные сети, а также рассмотрены прикладные возможности нейронных сетей.
Уделено внимание истории развития искусственного интеллекта и этапам становления нейроинформатики.
Предназначено для студентов высших технических учебных заведений по направлению 12.04.01 «Приборостроение».Введение.
История развития и две парадигмы реализации искусственного интеллекта.
Этапы становления нейроинформатики.
Структура (строение) ИНС.
Нейроны и их формальные модели.
Базовая и передаточная функции формального нейрона, их разновидности.
Нейронный слой: определение, уравнение, разновидности, структурная схема.
ИНС: определение, структурная схема, уравнение, разновидности.
Преимущества нейронных сетей.
Общий порядок создания ИНС.
Выбор архитектуры сети.
Инициализация сети и предварительная обработка исходных данных.
Инициализация ИНС: определение, функции инициализации.
Предварительная обработка исходной информации.
Настройка (обучение) ИНС.
Настройка сети: виды, режимы и правила обучения.
Алгоритмы обучения ИНС: общие характеристики, разновидности.
Переобучение и недообучение ИНС, способы их преодоления.
Часто применяемые на практике типы ИНС.
Персептроны.
Линейные сети.
Радиальные базисные сети.
Самоорганизующиеся сети Кохонена.
Рекуррентные сети.
Сеть Элмана.
Сеть Хопфилда.
Прикладные возможности искусственных нейронных сетей.
Нейросетевой детектор лжи.
Диагностика в медицине.
Обнаружение неисправностей сложных технических систем.
Мониторинг аварийных режимов воздушных линий электропередачи.
Заключение.
Список использованной литературы.