В книге рассмотрены теоретические основы моделирования искусственных нейронных сетей различной архитектуры. Приведены алгоритмы обучения однослойных и многослойных сетей прямого распространения, самоорганизующихся и рекуррентных сетей. Рассмотрено моделирование многоагентных систем на основе эволюционирующих нейронных сетей. Приводятся оригинальные методики визуализации внутреннего состояния обученной нейронной сети и решения задач классификации, категоризации, прогнозирования, восстановления зашумленной информации. Даны методологические основы проектирования нейросетевых модулей решения задач в виде компьютерных приложений. Приведены описания структур, интерфейсов и компьютерные коды основных блоков нейросетевых приложений. Описаны методы комбинирования градиентных и стохастических алгоритмов обучения для повышения эффективности решения практических задач. Приводятся оригинальные методики решения задач распознавания образов, прогнозирования курсов валют, задач медицинской диагностики. Рассмотрены методы и способы оценки эффективности разработанных нейросетевых моделей. Издание может быть использовано в курсах "Проектирование интеллектуальных систем", "Компьютерные технологии в медико-биологической практике", "Автоматизация обработки медицинской информации", "Управление в биотехнических системах". Может быть, полезно также для научных работников, специализирующихся в области разработки автоматизированных систем искусственного интеллекта и когнитивного моделирования процессов принятия решений.
V knige rassmotreny teoreticheskie osnovy modelirovanija iskusstvennykh nejronnykh setej razlichnoj arkhitektury. Privedeny algoritmy obuchenija odnoslojnykh i mnogoslojnykh setej prjamogo rasprostranenija, samoorganizujuschikhsja i rekurrentnykh setej. Rassmotreno modelirovanie mnogoagentnykh sistem na osnove evoljutsionirujuschikh nejronnykh setej. Privodjatsja originalnye metodiki vizualizatsii vnutrennego sostojanija obuchennoj nejronnoj seti i reshenija zadach klassifikatsii, kategorizatsii, prognozirovanija, vosstanovlenija zashumlennoj informatsii. Dany metodologicheskie osnovy proektirovanija nejrosetevykh modulej reshenija zadach v vide kompjuternykh prilozhenij. Privedeny opisanija struktur, interfejsov i kompjuternye kody osnovnykh blokov nejrosetevykh prilozhenij. Opisany metody kombinirovanija gradientnykh i stokhasticheskikh algoritmov obuchenija dlja povyshenija effektivnosti reshenija prakticheskikh zadach. Privodjatsja originalnye metodiki reshenija zadach raspoznavanija obrazov, prognozirovanija kursov valjut, zadach meditsinskoj diagnostiki. Rassmotreny metody i sposoby otsenki effektivnosti razrabotannykh nejrosetevykh modelej. Izdanie mozhet byt ispolzovano v kursakh "Proektirovanie intellektualnykh sistem", "Kompjuternye tekhnologii v mediko-biologicheskoj praktike", "Avtomatizatsija obrabotki meditsinskoj informatsii", "Upravlenie v biotekhnicheskikh sistemakh". Mozhet byt, polezno takzhe dlja nauchnykh rabotnikov, spetsializirujuschikhsja v oblasti razrabotki avtomatizirovannykh sistem iskusstvennogo intellekta i kognitivnogo modelirovanija protsessov prinjatija reshenij.
