Нейроинформатика

: Литература по курсу
[+]
Опубликован: 01.03.2007 | Доступ: свободный | Студентов: 1638 / 246 | Оценка: 4.58 / 4.39 | Длительность: 20:15:00
Тема: Искусственный интеллект и робототехника
Специальности: Программист
Теги: алгоритмы, выходной нейрон, вычисления, искусственная жизнь, исследования, кластеры, компоненты, линейное пространство, моделирование, нейрокомпьютер, нейронные сети, нелинейный преобразователь, обучающая выборка, обучение, обучение нейронной сети, ошибка обучения, поиск, программирование, сеть встречного распространения, сеть хопфилда, синапс, тестирование, элементы
  • 1.
    Колмогоров А.Н.
    О представлении непрерывных функций нескольких переменных суперпозициями непрерывных функций меньшего числа переменных
    Докл. АН СССР, 1956. Т. 108, No. 2. С.179-182
  • 2.
    Арнольд В.И
    О функциях трех переменных
    Докл. АН СССР, 1957. Т. 114, No. 4. С. 679-681
  • 3.
    Колмогоров А.Н
    О представлении непрерывных функций нескольких переменных в виде суперпозиции непрерывных функций одного переменного
    Докл. АН СССР, 1957. Т. 114, No. 5. С. 953-956
  • 4.
    Витушкин А.Г
    О многомерных вариациях
    М.: Физматгиз, 1955
  • 5.
    Арнольд В.И
    О представлении функций нескольких переменных в виде суперпозиции функций меньшего числа переменных
    Математическое просвещение, 19 № с. 41-61
  • 6.
    Stone M.N
    The generalized Weierstrass approximation theorem
    Math. Mag., 1948. V.21. PP. 167-183, 237-254
  • 7.
    Шефер Х
    Топологические векторные пространства
    М.: Мир, 1971. 360 с
  • 8.
    Cybenko G
    Approximation by superposition of a sigmoidal function
    Mathematics of Control, Signals, and Systems, 1989. Vol. 2. PP. 303 - 314
  • 9.
    Hornik K., Stinchcombe M., White H
    Multilayer feedforward networks are universal approximators
    Neural Networks. 1989. Vol. 2. PP. 359 - 366
  • 10.
    Kochenov D.A., Rossiev D.A
    Approximations of functions of C[A,B] class by neural-net predictors (architectures and results)
    AMSE Transaction, Scientific Siberian, A. 1993, Vol. 6. Neurocomputing. PP. 189-203. Tassin, France
  • 11.
    Gilev S.E., Gorban A.N
    On completness of the class of functions computable by neural networks
    Proc. of the World Congress on Neural Networks (WCNN'96). Sept. 15-18, 1996, San Diego, CA, Lawrens Erlbaum Accociates, 1996. PP. 984-991
  • 12.
    Горбань А.Н., Россиев Д.А
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Новосибирск: Наука (Сиб. отделение), 1996. 276 с
  • 13.
    Розенблатт Ф
    Принципы нейродинамики. Перцептрон и теория механизмов мозга
    М.: Мир, 1965. 480 с
  • 14.
    Минский М., Пайперт С
    Персептроны
    М.: Мир, 1971
  • 15.
    Ивахненко А.Г
    Персептроны
    Киев: Наукова думка, 1974
  • 16.
    Hopfield J.J
    Neural Networks and Physical systems with emergent collective computational abilities
    Proc. Nat. Sci. USA. 1982. V.79. P. 2554-2558
  • 17.
    Уоссермен Ф
    Нейрокомпьютерная техника
    М.: Мир, 1992
  • 18.
    А.А.Веденов
    Итоги науки и техники. Сер. "Физ. и Матем. модели нейронных сетей"
    М.: Изд-во ВИНИТИ, 1990-92 - Т. 1-5
  • 19.
    Муравьев И.П, Фролов А.А.
    Нейронные модели ассоциативной памяти
    М.: Наука, 1987.- 160 с
  • 20.
    Cудариков В.А
    Исследование адаптивных нейросетевых алгоритмов решения задач линейной алгебры
    Нейрокомпьютер, 1992. № 3,4. С. 13-20
  • 21.
    Кохонен Т
    Ассоциативная память
    М.: Мир, 1980
  • 22.
    Кохонен Т
    Ассоциативные запоминающие устройства
    М.: Мир, 1982
  • 23.
    Фор А
    Восприятие и распознавание образов
    М.: Машиностроение, 1989.- 272 с
  • 24.
    Горбань А.Н., Россиев Д.А
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Новосибирск: Наука (Сиб. отделение), 1996. 276 с
  • 25.
    Кендалл М., Стьюарт А
    Статистические выводы и связи
    М.: Наука, 1973.- 900 с
  • 26.
    Мостеллер Ф., Тьюки Дж
    Анализ данных и регрессия
    М.: Финансы и статистика, 1982.- 239 с
  • 27.
    Стирнз С, Уидроу Б.
    Адаптивная обработка сигналов
    М.: Мир, 1989. 440 с
  • 28.
    Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В
    Классификация многомерных наблюдений
    М.: Статистика, 1974.- 240 с
  • 29.
    Дуда Р., Харт П
    Распознавание образов и анализ сцен
    М.: Мир, 1976.- 512 с
  • 30.
    Ивахненко А.Г
    Самообучающиеся системы распознавания и автоматического регулирования
    Киев: Техника, 1969.- 392 с
  • 31.
    Д.А. Поспелов
    Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник
    М.: Радио и связь, 1990.- 304 с
  • 32.
    Zurada J. M
    Introduction to artificial neural systems
    PWS Publishing Company, 1992. 785 P
  • 33.
    Горбань А.Н
    Обучение нейронных сетей
    М.: изд. СССР-США СП "ПараГраф", 1990. 160 с
  • 34.
    Hinton G.E., Rumelhart D.E., Williams R.J
    Learning internal representations by error propagation
    Parallel Distributed Processing: Exploration in the Microstructure of Cognition, D.E.Rumelhart and J.L.McClelland (Eds.), vol. 1, Cambridge, MA: MIT Press, 1986. PP. 318 - 362
  • 35.
    Hinton G.E., Rummelhart D.E., Williams R.J
    Learning representations by back-propagating errors
    Nature, 1986. V. 323. P. 533-536
  • 36.
    Барцев С.И., Охонин В.А
    Адаптивные сети обработки информации
    Препринт ИФ СО АН СССР, Красноярск, 1986, №59Б, 20 c
  • 37.
    Шенфилд Дж
    Математическая логика
    М.: Наука, 1975. 528 с
  • 38.
    Горбань А.Н
    Обучение нейронных сетей.
    М.": изд. СССР-США СП "ПараГраф", 1990. 160 с. (English Translation: AMSE Transaction, Scientific Siberian, A, 1993, Vol. 6. Neurocomputing, РP. 1-134)
  • 39.
    Горбань А.Н., Россиев Д.А
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Новосибирск: Наука (Сиб. отделение), 1996. 276 с
  • 40.
    Химмельблау Д
    Прикладное нелинейное программирование
    М.: Мир, 1975. 534 с
  • 41.
    Гилл Ф., Мюррей У., Райт М
    Практическая оптимизация
    М.: Мир,1985. 509 с
  • 42.
    Zurada J. M
    Introduction to artificial neural systems
    PWS Publishing Company, 1992. 785 pp
  • 43.
    Haykin S
    Neural networks. A comprehensive foundations
    McMillan College Publ. Co. N.Y., 1994. 696 pp
  • 44.
    Марчук Г.И
    Методы вычислительной математики. 3-е изд
    М.:Наука,1989
  • 45.
    Винер Н
    Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине
    пер. с англ., 2-е изд., М, 1968
  • 46.
    Ф.Уоссермэн
    Нейрокомпьютерная техника
    М. Мир, 1992
  • 47.
    Горбань А.Н., Россиев Д.А
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Н. Наука, 1996
  • 48.
    T. Kohonen
    Self-organized formation of topologically correct feature maps
    Biological Cybernetics, Vol. 43, pp.59-69, 1982
  • 49.
    T. Kohonen
    Self-Organizing Maps
    Springer, 1995
  • 50.
    R. Hecht-Nielsen
    Counterpropagation networks
    Applied Optics, Vol. 23, No. 26, pp. 4979-4984, 1987
  • 51.
    R. Hecht-Nielsen
    Counterpropagation networks
    Proc. First IEEE Int. Conf. on Neural Networks. eds. M.Candill, C.Butler, Vol. 2, pp.19-32, San Diego, CA: SOS Printing. 1987
  • 52.
    D. E. Rummelhart, G. E. Hinton, R. J. Williams
    Learning representations by back-propagating errors
    Nature, Vol.323, pp.533-536, 1986
  • 53.
    Арсенин В.Я, Тихонов А.Н.
    Методы решения некорректных задач. 2 изд
    М. Наука, 1979
  • 54.
    and T.Poggio, F.Girosi, M.Jones
    Regularization Theory and Neural Networks Architectures
    Neural Computation, Vol.7, pp.219-269, 1995
  • 55.
    K.J. Schulten, S.G. Berkovich, T.M. Martinetz
    Neural-gas network for vector quantization and its application to time-series prediction
    IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 4, No. 4, p.558-569, 1993
  • 56.
    B.Fritzke
    A growing neural gas networks learns topologies
    In Advances in Neural Information Processing Systems 7, eds. G.Tesauro, D.S.Touretzky, T.K.Leen, MIT Press, Cambridge MA, pp.625-632, 1995
  • 57.
    Баевский Р.М, Парин В.В.
    Медицина и техника
    М.: Знание, 1968.- С.36-49
  • 58.
    Переверзев-Орлов В.С
    Советчик специалиста. Опыт разработки партнерской системы
    М.: Наука, 1990.- 133 с
  • 59.
    Fu H.C., Shann J.J
    A fuzzy neural network for knowledge learning
    Int. J. Neural Syst.- 1994.- V.5, N.1.- P.13-22
  • 60.
    Масалович А.И
    От нейрона к нейрокомпьютеру
    Журнал доктора Добба.- 1992.- N.1.- С.20-24
  • 61.
    Stefanuk V.L
    Expert systems and its applications
    The lectures of Union's workshop on the main problems of artificial intillegence and intellectual systems. Part 2, Minsk, 1990.- P.36-55
  • 62.
    Горбань А.Н., Фриденберг В.И
    Новая игрушка человечества
    МИР ПК, 1993, № 9
  • 63.
    Горбань А.Н
    Нейрокомпьютер или аналоговый ренессанс
    МИР ПК, 1994, № 10
  • 64.
    Azevedo A.C, Palladino E., Rozenbojm J.
    An expert clinical diagnosis system for the support of the primary consultation
    Salud. Publica Mex.- 1993.- V.35, N.3.- P.321-325
  • 65.
    Cagnoni S., Livi R. et al, Poli R.
    A Neural Network Expert System for Diagnosing and Treating Hypertension
    Computer.- 1991.- N.3.- P.64-71
  • 66.
    Darken C.J., Gindi G.R., O’Brien K.M. et al
    Neural network and conventional classifiers for fluorescence-guided laser angioplasty
    IEEE Trans. Biomed. Eng.- 1991.- V.38, N.3.- P.246-252
  • 67.
    Allen J., Murray A
    Development of a neural network screening aid for diagnosing lower limb peripheral vascular disease from photoelectric plethysmography pulse waveforms
    Physiol. Meas.- 1993.- V.14, N.1.- P.13-22
  • 68.
    Astion M.L., Bloch D.A, Hunder G.G., Thomas R.G., Wener M.H.
    Application of neural networks to the classification of giant cell arteritis
    Arthritis Reum.- 1994.- V.37, N.5.- P.760-770
  • 69.
    Baxt W.G
    A neural network trained to identify the presence of myocardial infarction bases some decisions on clinical associations that differ from accepted clinical teaching
    Med. Decis. Making.- 1994.- V.14, N.3.- P.217-222
  • 70.
    Baxt W.G
    Complexity, chaos and human physiology: the justification for non-linear neural computational analysis
    Cancer Lett.- 1994.- V.77, N.2-3.- P.85-93
  • 71.
    Baxt W.G
    Use of an artificial neural network for the diagnosis of myocardial infarction
    Ann. Intern. Med.- 1991.- V.115, N.11.- P.843-848
  • 72.
    Baxt W.G
    Analysis of the clinical variables driving decision in an artificial neural network trained to identify the presence of myocardial infarction
    Ann. Emerg. Med.- 1992.- V.21, N.12.- P.1439-1444
  • 73.
    Durand L.G., Guo Z., Lee H.C. et al
    Artificial neural networks in computer-assisted classification of heart sounds in patients with porcine bioprosthetic valves
    Med. Biol. Eng. Comput.- 1994.- V.32, N.3.- P.311-316
  • 74.
    Barschdorff D., Dorsel T et al, Ester S.
    Phonographic diagnostic aid in heart defects using neural networks
    Biomed. Tech. Berlin.- 1990.- V.35, N.11.- P.271-279
  • 75.
    Nakano H., Okamoto Y., Yoshikawa M. et al
    Study on decision support system for the interpretation of laboratory data by an artificial neural network
    Rinsho. Byori.- 1994.- V.42, N.2.- P.195-199
  • 76.
    Dempsey J, Maclin P.S.
    Using an artificial neural network to diagnose hepatic masses
    J. Med. Syst.- 1992.- V.16, N.5.- P.215-225
  • 77.
    Linder R., Rinast E., Weiss H.D
    Neural network approach for computer-assisted interpretation of ultrasound images of the gallbladder
    Eur. J. Radiol.- 1993.- V.17, N.3.- P.175-178
  • 78.
    Inbar-Saban N. et al, Modai I., Stoler M.
    Clinical decisions for psychiatric inpatients and their evaluation by a trained neural network
    Methods Inf. Med.- 1993.- V.32, N.5.- P.396-399
  • 79.
    Chawla A., Ercal F., Stoeker W.V. et al
    Neural network diagnosis of malignant melanoma from color images
    IEEE Trans. Biomed. Eng.- 1994.- V.41, N.9.- P.837-845
  • 80.
    Adachi Y. et al, Lee H.-L., Suzuki S.
    Fuzzy Theory in Traditional Chinese Pulse Diagnosis
    Proceedings of 1993 International Joint Conference on Neural Networks, Nagoya, Japan, October 25-29, 1993.- Nagoya, 1993.- V.1.- P.774-777
  • 81.
    Devine B., Macfarlane P.W, Yang T.-F.
    Combination of artificial neural networks and deterministic logic in the electrocardiogram diagnosis of inferior myocardial infarction
    Eur. Heart J.- 1994.- V.15.- Abstr. Supplement XII-th World Congress Cardiology (2408).- P.449
  • 82.
    Hoher M., Kestler H.A., Palm G. et al
    Neural network based QRS classification of the signal averaged electrocardiogram
    Eur. Heart J.- 1994.- V.15.- Abstr. Supplement XII-th World Congress Cardiology (734).- P.114
  • 83.
    Anbe J., Egoh Y. et al, Nakajima H.
    Evaluation of neural network rate regulation system in dual activity sensor rate adaptive pacer
    European Journal of Cardiac Pacing and Electrophysiology.- Abstracts of 9th International Congress, Nice Acropolis - French, Rivera, June 15-18, (228), 1994.- Rivera, 1994.- P.54
  • 84.
    Boone J.M., Greco-Hunt V. et al, Gross G.W.
    Neural networks in radiologic diagnosis. II. Interpretation of neonatal chest radiographs
    Invest. Radiol.- 1990.- V.25, N.9.- P.1017-1023
  • 85.
    Floyd C.E.Jr., Lo J.Y., Yun A.J. et al
    Prediction of breast cancer malignancy using an artificial neural network
    Cancer.- 1994.- V.74, N.11.- P.2944-2948
  • 86.
    Reinbnerger G., Weiss G., Werner-Felmayer G. et al
    Neural networks as a tool for utilizing laboratory information: comparison with linear discriminant analysis and with classification and regression trees
    Proc. Natl. Acad. Sci., USA.- 1991.- V.88, N.24.- P.11426-11430
  • 87.
    Трис Д, Шварц Э.
    Программы, умеющие думать
    Бизнес Уик.- 1992.- N.6.- С.15-18
  • 88.
    Aynsley M., Hofland A., Morris A.J. et al
    Artificial intelligence and the supervision of bioprocesses (real-time knowledge-based systems and neural networks)
    Adv. Biochem. Eng. Biotechnol.- 1993.- N.48.- P.1-27
  • 89.
    Budilova E.V., Teriokhin A.T
    Endocrine networks
    The RNNS/IEEE Symposium on Neuroinformatics and Neurocomputers, Rostov-on-Don, Russia, October 7-10, 1992.- Rostov/Don, 1992.- V.2.- P.729-737
  • 90.
    Coutinho A., Dupire B. et al, Varela F.J.
    Cognitive networks: immune, neural and otherwise
    Teoretical immunology. Ed. by Perelson A.- Addison Wesley, 1988.- Part 2.- P.359-375
  • 91.
    Levine D.S., Parks R.W., Prueitt P.S
    Methodological and theoretical issues in neural network models of frontal cognitive functions
    Int. J. Neurosci.- 1993.- V.72, N.3-4.- P.209-233
  • 92.
    Van Leeuwen J.L
    Neural network simulations of the nervous system
    Eur. J. Morphol.- 1990.- V.28, N.2-4.- P.139-147
  • 93.
    Carvallo M.L.B., Junior W.M., Senna A.L., Siqueira A.M
    Neural Networks in Biological Taxonomy
    Proceedings of 1993 International Joint Conference on Neural Networks, Nagoya, Japan, October 25-29, 1993.- Nagoya, 1993.- V.1.- P.33-36
  • 94.
    Guidi J.N, Musavi M.T., Sweeney J.W.P.
    Probabilistic Neural Network as Chromosome Classifier
    Proceedings of 1993 International Joint Conference on Neural Networks, Nagoya, Japan, October 25-29, 1993.- Nagoya, 1993.-V.1.- P.935-938
  • 95.
    Korver M., Lucas P.J
    Converting a rule-based expert system into a belief network
    Med. Inf. Lond.- 1993.- V.18, N.3.- P.219-241
  • 96.
    Gilev S.E. et al, Gorban A.N., Rossiev D.A.
    “NeuroComp” group: neural-networks software and its application
    Russian Academy of Sciences, Krasnoyarsk Computing Center, Preprint N 8.- Krasnoyarsk, 1995.- 38 p
  • 97.
    Горбань А.Н., Россиев Д.А
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Новосибирск: Наука, 1996.- 276 с
  • 98.
    Горбань А.Н., Коченов Д.А, Россиев Д.А.
    Применение самообучающихся нейросетевых программ. Раздел 1. Учебно-методическое пособие для студентов специальностей 22.04 и 55.28.00 всех форм обучения
    Красноярск: Сибирский Технологический Институт, 1994.- 24 с
  • 99.
    Гилев С.Е., Гилева Л.В., Горбань А.Н., Гордиенко П.В., Еремин Д.И., Коченов Д.А., Миркес Е.М., Россиев Д.А., Умнов Н.А
    Нейропрограммы. Учебное пособие: В 2 ч.
    Красноярск, Красноярский государственный технический университет, 1994.- 260 с
  • 100.
    Gilev S.E. et al, Gorban A.N., Rossiev D.A.
    Medical and physiological applications of MultiNeuron neural simulator
    Proceedings of World Congress on Neural Networks-1995 (WCNN’95).- Washington, 1995.- V.1, P.170-175
  • 101.
    Горбань А.Н
    Обучение нейронных сетей
    М.: Параграф, 1990.- 160 с
  • 102.
    Гилев С.Е., Горбань А.Н., Миркес Е.М
    Малые эксперты и внутренние конфликты в обучаемых нейронных сетях
    Доклады Академии Наук СССР.- 1991.- Т.320, N.1.- С.220-223
  • 103.
    Гилев С.Е., Коченов Д.А., Миркес Е.М., Россиев Д.А
    Контрастирование, оценка значимости параметров, оптимизация их значений и их интерпретация в нейронных сетях
    Доклады III Всероссийского семинара “Нейроинформатика и ее приложения”.- Красноярск, 1995.- С.66-78
  • 104.
    Коченов Д.А., Миркес Е.М., Россиев Д.А
    Автоматическая подстройка входных данных для получения требуемого ответа нейросети
    Проблемы информатизации региона. Труды межрегиональной конференции (Красноярск, 27-29 ноября 1995 г.). Красноярск, 1995.- С.156
  • 105.
    Golovenkin S.E., Matjushin G.V, Rossiev D.A., Shulman V.A.
    Neural networks for forecasting of myocardial infarction complications
    The Second International Symposium on Neuroinformatics and Neurocomputers, Rostov-on-Don, Russia, September 20-23, 1995.- Rostov-on-Don, 1995.- P.292-298
  • 106.
    Лохман В.Ф, Мызников А.В., Россиев Д.А.
    Нейросетевая экспертная система для оптимизации лечения облитерирующего тромбангиита и прогнозирования его непосредственных исходов
    Ангиология и сосудистая хирургия.- 1995.- N 2.- С.100
  • 107.
    Лебедев К.А., Понякина И.Д
    Иммунограмма в клинической практике
    М.: Наука, 1990.- 224 с
  • 108.
    Подосинников И.С., Чухловина М.Л
    Метаболизм и функция лимфоцитов при первичных иммунодефицитных состояниях
    Иммунология.- 1986.- N.4.- С.30-38
  • 109.
    Borisov A.G., Kochenov D.A, Rossiev D.A., Savchenko A.A.
    The employment of neural-network classifier for diagnostics of different phases of immunodeficiency
    Modelling, Measurement & Control.- 1994.- V.42.- N.2. P.55-63
  • 110.
    Савченко А.А., Сунцова Л.Н
    Высокочувствительное определение активности дегидрогеназ в лимфоцитах периферической крови человека биолюминесцентным методом
    Лаб. дело.- 1989.- N.11.- С.23-25
  • 111.
    Волчек И.А. и др, Кожевников В.С., Лозовой В.П.
    Методы исследования Т-системы иммунитета в диагностике вторичных иммунодефицитов при заболеваниях и повреждениях.- Томск, 1986. 18 с
  • 112.
    Волчек И.А, Кожевников В.С.
    Функциональная активность субклассов Т-лимфоцитов и их роль в патогенезе вторичных иммунодефицитов
    Функциональные характеристики циркулирующего пула иммунокомпетентных клеток: Сб. науч. тр. - Новосибирск, 1984.- С.11-17
  • 113.
    Лазарев И.А., Русаков В.И., Ткачева Т.Н
    Иммунопатологические изменения у больных язвенной болезнью желудка и двенадцатиперстной кишки и их иммунокоррекция
    4 Всесоюзный Съезд гастроэнтерологов.: Тез. докл. - Москва, Ленинград, 1990.- Т.1.- С.702-703
  • 114.
    Горбань А.Н
    Обучение нейронных сетей
    М.: СП “ПараГраф”, 1990. – 159 с
  • 115.
    А.Н.Горбань
    Нейроинформатика и ее приложения
    Материалы 3 Всероссийского семинара, 6-8 октября 1995 г. Ч. 1. Красноярск: изд. КГТУ. – 1995. – 229 с
  • 116.
    Kimura T., Shima T
    Synapse weight accuracy of analog neuro chip
    Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks. – Japan, Nagoya, October 25-29, 1993. – Vol.1. – P. 891-894
  • 117.
    Anguita D., Ridella S., Rovetta S
    Limiting the effects of weight errors in feed forward networks using interval arithmetic
    Proceedings of International Conference on Neural Networks (ICNN’96). – USA, Washington, June 3-6, 1996. – Vol.1. – P. 414-417
  • 118.
    Edwards P., Murray A
    Modelling weight- and input-noise in MLP learning
    Proceedings Of International Conference on Neural Networks (ICNN’96). – USA, Washington, June 3-6, 1996. – Vol.1. – P. 78-83
  • 119.
    Горбань А.Н., Россиев Д.А
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1996. – 276 с
  • 120.
    Боровков А.А
    Теория вероятностей
    М.: Наука, 1976. – 352 с
  • 121.
    Гнеденко Б.В
    Курс теории вероятностей
    М.: Наука, 1969.– 400 с
  • 122.
    Ёлкина В.Н., Загоруйко Н.Г., Тимеркаев В.С
    Алгоритм заполнения пропусков в эмпирических таблицах (алгоритм “ZET”)  
    Вычислительные системы. — Новосибирск, 1975. — Вып. 61. Эмпирическое предсказание и распознавание образов. — С. 3-27
  • 123.
    Горбань А.Н., Россиев Д.А
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Новосибирск: Наука (Сиб. отделение), 1996. 276 с
  • 124.
    Borisov A.G., Kochenov D.A, Rossiev D.A., Savchenko A.A.
    The employment of neural-network classifier for diagnostics of different phases of immunodeficiency
    Modelling, Measurement & Control.- 1994.- V.42.- N.2. P.55-63
  • 125.
    Горбань А.Н
    Проблема скрытых параметров и задачи транспонированной регрессии
    Нейроинформатика и ее приложения. Тезисы докладов V Всероссийского семинара. Красноярск: изд. КГТУ, 1997
  • 126.
    Горбань А.Н., Новоходько А.Ю., Царегородцев В.Г
    Нейросетевая реализация транспонированной задачи линейной регрессии
    Нероинформатика и ее приложения. Тезисы докладов IV Всероссийского семинара, 5-7 октября 1996 г. Красноярск: изд. КГТУ, 1996. С. 37-39
  • 127.
    A.N. Gorban and A.Yu.Novokhodko
    Neural Networks In Transposed Regression Problem
    Proc. of the World Congress on Neural Networks, Sept. 15-18, 1996, San Diego, CA, Lawrence Erlbaum Associates, 1996, pp. 515-522
  • 128.
    Ю.И.Соловьев
    Становление химии как науки. Всеобщая история химии
    М.: Наука, 1983. — 464с
  • 129.
    Гилл Ф., Мюррей У., Райт М
    Практическая оптимизация
    М.: Мир, 1985. — 509с
  • 130.
    Горбань А.Н., Миркес Е.М., Свитин А.П
    Полуэмпирический метод классификации атомов и интерполяции их свойств
    Математическое моделирование в биологии и химии. Новые подходы. — Новосибирск: Наука. Сиб. отделение, 1992. — с.204–220
  • 131.
    Горбань А.Н., Миркес Е.М., Свитин А.П
    Метод мультиплетных покрытий и его использование для предсказания свойств атомов и молекул
    Журнал физической химии. — 1992. — Т.66, №6. — с.1503–1510
  • 132.
    Физико-химические свойства элементов
    Киев: Наукова думка. 1965 — 808с
  • 133.
    Свойства элементов. В 2-х частях. Ч.1. Физические свойства. Справочник
    М.: Металлургия, 1976. - 600с
  • 134.
    Hopfield J.J
    Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities
    Proc. Nat. Acad. Sci. USA. 1982. Vol. 79. P.2554-2558
  • 135.
    Горбань А.Н
    Обучение нейронных сетей
    М.: изд-во СССР-США СП “ParaGraph”, 1990. 160 с
  • 136.
    Коноплев В.А., Синицын Е.В
    “Моделирование нейронных сетей с максимально высокой информационной емкостью”
    Тез. докл. III Всероссийского семинара “Нейроинформатика и ее приложения”. Красноярск: изд. КГТУ, 1995 г., с. 66
  • 137.
    Golub D.N. Gorban A.N
    Multi-Particle Networks for Associative Memory
    Proc. of the World Congress on Neural Networks, Sept. 15-18, 1996, San Diego, CA, Lawrence Erlbaum Associates, 1996. P. 772-775
  • 138.
    Горбань А.Н., Миркес Е.М
    Информационная емкость тензорных сетей
    Тез. докл. IV Всероссийского семинара “Нейроинформатика и ее приложения”. Красноярск: изд. КГТУ, 1996 г., с. 22-23
  • 139.
    Горбань А.Н., Миркес Е.М
    Помехоустойчивость тензорных сетей
    Тез. докл. IV Всероссийского семинара “Нейроинформатика и ее приложения”. Красноярск: изд. КГТУ, 1996 г., с. 24-25
  • 140.
    Горбань А.Н., Россиев Д.А
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Новосибирск: Наука, 1996
  • 141.
    Блейхут Р
    Теория и практика кодов, контролирующих ошибки
    М.: Мир. 1986. 576 с
  • 142.
    Горбань А.Н
    Обучение нейронных сетей
    М.": изд. СССР-США СП "ParaGraph", 1990. 160 с. (English Translation: AMSE Transaction, Scientific Siberian, A, 1993, Vol. 6. Neurocomputing, РP. 1-134)
  • 143.
    Denker J.S., Le Cun Y., Solla S.A
    Optimal Brain Damage
    Advances in Neural Information Processing Systems II (Denver 1989). San Mateo, Morgan Kaufman, pp. 598-605 (1990
  • 144.
    Prechelt L
    Comparing Adaptive and Non-Adaptive Connection Pruning With Pure Early Stopping
    Progress in Neural Information Processing (Hong Kong, September 24-27, 1996), Springer, Vol. 1 pp. 46-52
  • 145.
    Dogadin S.A., Gilev S.E., Golovenkin S.E., Gorban A.N., Kochenov D.A., Maslennikova E.V., Matyushin G.V., Mirkes Ye.M., Nozdrachev K.G., Rossiev D.A., Savchenko A.A, Shulman V.A.
    MULTINEURON neural simulator and its medical applications
    Proceedings of the International Conference on Neural Information Processing (Oct. 17-20, Seoul, Korea). V. 2. PP. 1261-1266
  • 146.
    Rossiev et al
    The Employment of Neural-Network Classifier for Diagnostics of Different phases of Immunodeficiency
    Modelling, Measurment & Control, C. Vol.42, No.2, 1994. PP. 55-63
  • 147.
    Gorban A.N., Waxman C
    How many neurons are sufficient to elect the U.S.A. President?
    AMSE Transaction, Scientific Siberian, A, 1993. Vol. 6. Neurocomputing. PP. 168-188
  • 148.
    Gordienko P
    Construction of efficient neural networks: Algorithms and tests
    Proceedings of the International joint Conference on Neural Networks IJCNN'93, Nagoya, Japan, 1993. PP. 313-316
  • 149.
    Еремин Д.И // А.Н.Горбань
    Контрастирование // Нейропрограммы
    Красноярск: изд. КГТУ, 1994. С. 88-108
  • 150.
    Butakova E.V., Dogadin S.A., Gilev S.E., Golovenkin S.E., Gorban A.N., Kochenov D.A., Maslennikova E.V., Matyushin G.V., Mirkes Ye.M., Nazarov B.V., Nozdrachev K.G., Rossiyev D.A., Savchenko A.A., Shulman V.A, Smirnova S.V.
    Medical and Physiological Applications of MultiNeuron Neural Simulator
    Proceedings of the WCNN'95 (World Congress on Neural Networks'95, Washington DC, July 1995). PP. 170-175
  • 151.
    Dorrer M.G., Gorban A.N., Kopytov A.G., Zenkin V.I
    Psychological Intuition of Neural Networks
    Proceedings of the WCNN'95 (World Congress on Neural Networks'95, Washington DC, July 1995). PP. 193-196
  • 152.
    Gorban A.N., Waxman Cory
    Neural Networks For Political Forecast
    Proceedings of the WCNN'95 (World Congress on Neural Networks'95, Washington DC, July 1995). PP. 176-178
  • 153.
    Горбань А.Н., Россиев Д.А
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Новосибирск: Наука, 1996. 276 с

Вопросы и ответы

вопросов: 0