<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Комбінування генетичних алгоритмів в елементах штучної нейронної мережі

Ескіз

Файли

СУПРИГАН.pdf (330,85 KB)

Дата

2019

Автори




Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

https://doi.org/10.31649/1681-7893-2019-37-1-5-10

Альтернативна назва

Combination of genetic algorithms in elements of artificial neural network

Анотація

Розглянуто моделі генетичних алгоритмів та їх комбінування для підвищення їх функціональних можливостей в системах штучного інтелекту. Розглянуто особливості навчання штучних нейронних мереж за допомогою паралельних генетичних алгоритмів для прийняття рішень в системах штучного інтелекту.
Models of genetic algorithms and their combinations are considered in order to improve their functional capabilities in systems of artificial intelligence. The features of training of artificial neural networks with the help of parallel genetic algorithms for making decisions in systems of artificial intelligence are considered.

Опис

Ключові слова

генетичні алгоритми , штучні нейронні мережі , системи штучного інтелекту , genetic algorithms , artificial neural networks , artificial intelligence systems

УДК

004.896.032.26

Тип документа

Article

Мова

uk

Є частиною

Оптоелектронні інформаційно-енеретичні технології. № 1 : 5-10.

ISSN

1681-7893
2311-2662

Посилання на публікацію

https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/528

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Суприган О. І. Комбінування генетичних алгоритмів в елементах штучної нейронної мережі [Текст] / О. І. Суприган, Л. М. Ваховська // Оптоелектронні інформаційно-енеретичні технології. – 2019. – № 1. – С. 5-10.

URI

http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/31558

Зібрання

Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. 2019. № 1

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (10)

  1. Н. И. Глебов, Ю. А. Кочетов, А. В. Плясунов. (2000). Методы оптимизации. Новосибирск: Изд-во НГУ.
  2. С. Хайкин. (2006). Нейронные сети: полный курс (2-е изд.).Москва: Вильяме.
  3. Теория нейронных сетей. (2011) http://robocraft.ru/blog/algorithm/558.html.
  4. П.И. Раков, Б.А. Чичков (2005) Класификация исскуственных нейронных сетей. Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации, 85, 82-87.
  5. Л.А. Гладков, В.В. Курейчик, В.М. Курейчик. (2006). Генетические алгоритмы. Москва: ФИЗМАТЛИТ.
  6. А. Ю. Кононюк. (2008). Нейроні мережі і генетичні алгоритми. К.: «Корнійчук».
  7. О. И. Федяев, Ю. И. Соломка. (2012). Применение генетических алгоритмов для обучения нейронных сетей http://www.uran.donetsk.ua/~masters/2004/ fvti/solomka/library/article2.htm.
  8. Ф. М. Липанов, Тюриков , Суворов, Шелковников, Гуляев. (2010). Применение генетического алгоритма для обучения нейронной сети в задаче идентификации СТМ-изображений. Позуновский вестник, 2, 217-221.
  9. Суприган О. І., Ваховська Л. М. (2018, травень). Інтернет-Освіта-Наука-2018 (ІОН-18). Аналіз можливостей використання генетичних алгоритмів в елементах нейронної мережі. Вінниця.
  10. Суприган О. І., Ваховська Л. М. (2018, жовтень). PHOTONICS – ODS – 2018. Паралельне навчання нейронної мережі комбінованим генетичним алгоритмом. Вінниця.
Google Scholar