Научная библиотека ВСГУТУ

    Будажапова, Б. Б.
    Использование нейронных сетей при планировании маршрута движения робота [] / Б. Б. Будажапова // Проблемы механики современных машин : материалы 5 междунар. конф. / ВСГУТУ. - Улан-Удэ, 2012. - Т. 3. - С. 213-218
Рубрики: Машиностроение--Робототехника
   Транспорт--Оборудование
Кл.слова (ненормированные):
нейронные сети -- искусственный интеллект -- движение роботов -- подъемно-транспортное оборудование -- ВСГУТУ

Перейти к внешнему ресурсу: полный текст

Найти похожие

Nansad, Ts.
Fuzzy logic and neural network model excavation process of cable shovel [] / Ts. Nansad, K. Khavalbolot // Математика, ее приложения и математическое образование : материалы 5 Междунар. конф. (23–28 июня 2014 г., г. Улан-Удэ, Байкал) / ВСГУТУ. - Улан-Удэ, 2014. - С. 372-375
Рубрики: Математика--Кибернетика
Кл.слова (ненормированные):
нейронные сети -- neural nets -- математическая кибернетика -- конечные автоматы -- finite state machine -- земляные работы -- excavation process

Перейти к внешнему ресурсу: полный текст

Доп.точки доступа:
Khavalbolot, K.

Найти похожие

Feng Hu
Intelligent analysis of equipment performance degradation using neural network [] / Feng Hu, Lianqing Yu, Yuchuan Wu ; ред. В. С. Балбаров // Проблемы механики современных машин : материалы 6 Международной конференции (29 июня – 4 июля 2015 г.) / ВСГУТУ. - Улан-Удэ, 2015. - Т. 2. - С. 275-279. - Библиогр. в конце ст. . - ISBN 978-5-89230-616-4
Рубрики: Машиностроение--Машины
Кл.слова (ненормированные):
производительность оборудования -- деградация -- нейронные сети -- мониторинг -- HRAC

Перейти к внешнему ресурсу: полный текст

Доп.точки доступа:
Lianqing Yu; Yuchuan Wu; Балбаров, В. С. \ред.\

Найти похожие

Найханова, Л. В.
Создание нейро-нечеткой сети для тест-тренажера [] / Л. В. Найханова, А. А. Булдаев, А. Н. Тимофеев // Образование и наука : материалы национальной конференции (26-28 ноября 2018) / ред.: И. Г. Сизов [и др.]. - Улан-Удэ : Издательство ВСГУТУ, 2018. - 195-203. . - Библиогр. в конце ст.
Рубрики: Вычислительная техника--Прикладные информационные технологии
Кл.слова (ненормированные):
прикладные информационные технологии -- нейронные сети -- нечеткие логические контроллеры -- нейро-нечеткие сети -- мера схожести текстов -- именные субстантивные словосочетания -- ВСГУТУ
Аннотация: Данная статья посвящена созданию нейро-нечеткой сети тест- тренажера. Нейро-нечеткая сеть предназначена для моделирования нечеткого логического контроллера, который в свою очередь предназначен для решения задачи оценивания результатов тестирования, полученных на открытые по форме вопросы. Решение этой задачи связано с установлением меры схожести двух текстов на естественном языке. Для этого в работе определены косинусный, семантический и семантико-статистический методы получения коэффициентов схожести текстов. Эти коэффициенты являются входными лингвистическими переменными нечеткого логического контроллера, тестирование которого показало достаточно хорошие результаты.

Перейти к внешнему ресурсу: полный текст

Доп.точки доступа:
Сизов, И. Г. \ред.\; Бубеев, А. Т. \ред.\; Шаралдаева, И. А. \ред.\; Булдаев, А. А.; Тимофеев, А. Н.

Найти похожие

Хохлова, А. Н.
Решение задачи классификации при помощи искусственных нейронных сетей на примере медицинских данных [] / А. Н. Хохлова // Развитие социально-экономических систем в условиях цифровизации : материалы национальной научно-практической конференции ВСГУТУ "Образование и наука" / Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления ; науч. ред. О. А. Хохлова. - Улан-Удэ : Издательство ВСГУТУ, 2020. - С. 139-144. - Библиогр. в конце ст. . - ISBN 978-5-907331-06-8

ГРНТИ

06.71.47

50.53.17

Рубрики: Вычислительная техника--Прикладные информационные технологии
Кл.слова (ненормированные):
прикладные информационные технологии -- нейронные сети -- аналитическая платформа Deductor -- медицинские данные -- позвоночник
Аннотация: В статье рассматривается задача Datamining–задача классификации при помощи искусственных нейронных сетей на примере медицинских данных о состоянии позвоночника. Представлен алгоритм построения классификационной модели. Дано подробное описание обучения нейронной сети. Обоснована оценка качества построенной модели классификации.

Перейти к внешнему ресурсу: полный текст

Доп.точки доступа:
Хохлова, О. А. \науч. ред.\

Найти похожие

Евдокимова, И. С.
Разработка нейросетевой модели классификации текстовых обращений граждан в службу поддержки [] / И. С. Евдокимова, И. В. Гармаева, П. А. Бадмаев // VIII Международная конференция "Проблемы механики современных машин", посвященная 60-летию ВСГУТУ : сборник статей / Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления ; отв. ред. Л. А. Бохоева. - Улан-Удэ : Издательство ВСГУТУ, 2022. - С. 609-617. - Библиогр. в конце ст. . - ISBN 978-5-907599-05-5

ГРНТИ

28.23.29

Рубрики: Вычислительная техника--Искусственный интеллект
Кл.слова (ненормированные):
Проблемы механики современных машин -- искусственный интеллект -- классификация текстов -- нейронные сети -- обработка естественных языков -- машинное обучение -- служба технической поддержки -- Евдокимова, И. С. -- Гармаева, И. В. -- Бадмаев, П. А. -- Бохоева, Л. А. -- ВСГУТУ
Аннотация: В статье описывается разработка нейросетевой модели классификации текстовых сообщений в службу технической поддержки для автоматического выявления темы запроса. Сравниваются показатели классификации текстовых данных тремя нейронными сетями: одномерной сверточной и рекуррентными LSTM и GRU. Также проводится исследование результатов вывода вопросно-ответной системы с учетом разработанного классификатора и без него.

Перейти к внешнему ресурсу: полный текст

Доп.точки доступа:
Бохоева, Л. А. \отв. ред.\; Гармаева, И. В.; Бадмаев, П. А.

Найти похожие

Тулохонова, И. С.
Нейросетевая модель углеродного баланса наземной экосистемы [] / И. С. Тулохонова, В. А. Титов // VIII Международная конференция "Проблемы механики современных машин", посвященная 60-летию ВСГУТУ : сборник статей / Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления ; отв. ред. Л. А. Бохоева. - Улан-Удэ : Издательство ВСГУТУ, 2022. - С. 633-639. - Библиогр. в конце ст. . - ISBN 978-5-907599-05-5

ГРНТИ

28.23.37

Рубрики: Вычислительная техника--Искусственный интеллект
Кл.слова (ненормированные):
Проблемы механики современных машин -- искусственный интеллект -- нейронные сети -- моделирование -- лесная экосистема -- Тулохонова, И. С. -- Титов, В. А. -- Бохоева, Л. А. -- ВСГУТУ
Аннотация: В статье рассматривается проблема антропогенного воздействия на природную среду. Решение задачи семантической сегментации лесных массивов наземной экосистемы на основе нейронной сети направлено на одно из возможных решений экологической проблемы в оценке углеродного баланса. Разработанный программный прототип сверточной нейронной сети, проведенные эксперименты ее обучения и расчет динамики изменения запасов углерода обуславливают процесс лесовосстановления и депонирования углерода.

Перейти к внешнему ресурсу: полный текст

Доп.точки доступа:
Бохоева, Л. А. \отв. ред.\; Титов, В. А.

Найти похожие

Чимитова, Е. Г.
Управление интеллектуальным агентом в условиях неполной информации [] / Е. Г. Чимитова, А. С. Аюшеев // VIII Международная конференция "Проблемы механики современных машин", посвященная 60-летию ВСГУТУ : сборник статей / Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления ; отв. ред. Л. А. Бохоева. - Улан-Удэ : Издательство ВСГУТУ, 2022. - С. 640-643. - Библиогр. в конце ст. . - ISBN 978-5-907599-05-5

ГРНТИ

28.23.37

Рубрики: Вычислительная техника--Искусственный интеллект
Кл.слова (ненормированные):
Проблемы механики современных машин -- искусственный интеллект -- машинное обучение -- нейронные сети -- марковские процессы принятия решений -- Чимитова, Е. Г. -- Аюшеев, А. С. -- Бохоева, Л. А. -- ВСГУТУ
Аннотация: В статье рассмотрены вопросы разработки управления интеллектуальным агентом в условиях неполной информации. Реализовано машинное обучение. Для этого выбран тип агента, тип обучения, разработана модель системы управления агентом в условиях неопределенности, также выбрана среда агента. Проведены вычислительные эксперименты на языке Python.

Перейти к внешнему ресурсу: полный текст

Доп.точки доступа:
Бохоева, Л. А. \отв. ред.\; Аюшеев, А. С.

Найти похожие