Читаем Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» полностью

296. Gorban A.N., Rossiev D.A., Butakova E.V., Gilev S.E., Golovenkin S.E., Dogadin S.A., Dorrer M.G., Kochenov D.A., Kopytov A.G., Maslennikova E.V., Matyushin G.V., Mirkes Ye.M., Nazarov B.V., Nozdrachev K.G., Savchenko A.A., Smirnova S.V., Shulman V.A., Zenkin V.I. Medical, psychological and physiological applications of MultiNeuron neural simulator. Neuroinformatics and Neurocomputers, Proceedings of the second RNNS-IEEE Simposium, Rostov-na-Donu, September 1995.- PP. 7-14.

297. Gorban A.N., Rossiev D.A., Gilev S.E. et al. “NeuroComp” group: neural-networks software and its application // Russian Academy of Sciences, Krasnoyarsk Computing Center, Preprint N 8.- Krasnoyarsk, 1995.- 38 p.

298. Gorban A.N., Rossiev D.A., Gilev S.E. et al. 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.

299. Gorban A.N., Rossiev D.A., Gilev S.E., Dorrer M.A., Kochenov D.A., Mirkes Ye.M., Golovenkin S.E., Dogadin S.A., Nozdrachev K.G., Matyushin G.V., Shulman V.A., Savchenko A.A. Medical and physiological applications of MultiNeuron neural simulator // Proceedings of World Congress on Neural Networks - 1995 (WCNN'95).- PP. 170-175.

300. 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.

301. Gorban A.N., Waxman C. How many Neurons are Sufficient to Elect the U.S.A. President? TWO! (Siberian neurocomputer forecasts results of U.S.A. Presidential elections) Krasnoyarsk, Institute of Biophysics, Russian Academy of Sciences Siberian Branch, 1992 - 29 pp. (preprint Russian Academy of Sciences Siberian Branch, Institute of Biophysics N 191 Б).

302. Gorban A.N., Waxman C. Neural networks for political forecast. Proceedings of the WCNN'95 (World Congress on Neural Networks'95, Washington DC, July 1995). PP. 179-184.

303. Gordienko P. Construction of efficient neural networks // Proceedings of the International Conference on Neural Information Processing (Oct. 17-20, 1994, Seoul, Korea) V.1. PP. 366-371.

304. Gordienko P. How to obtain a maximum of skills with minimum numbers of connections// AMSE Transaction, Scientific Siberian, A, 1993, Vol. 6. Neurocomputing, pp.204-208.

305. Gross G.W., Boone J.M., Greco-Hunt V. et al. Neural networks in radiologic diagnosis. II. Interpretation of neonatal chest radiographs // Invest. Radiol.- 1990.- V.25, N.9.- P.1017-1023.

306. Grossberg S. Nonlinear Neural Networks: Principles, Mechanism and Architectures// Neural Networks, 1988. V.1. N1. P. 17-62.

307. Guo Z., Durand L.G., 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.

308. Hecht-Nielsen R. Neurocomputing: Picking the Human Brain/IEEE Spectrum, 1988. March. P. 36-41.

309. Heht-Nielsen R. Theory of the backpropagation neural network. - Neural Networks for Human and Mashine Perception. H.Wechsler (Ed.). Vol. 2. Boston, MA: Academic Press, 1992. PP. 65 - 93.

310. Hod H., Lew A.S., Keltai M. et al. Early atrial fibrilla tion during evolving myocardial infarction: a consequence of impaired left atrial perfusion // Circulation, 1987. V.75, N.1. PP. 146-150.

311. 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.

312. Hopfield J.J. Neural Networks and physical systems with emergent collective computational abilities//Proc. Nat. Sci. USA. 1982. V.79. P. 2554-2558.

313. Hornik K., Stinchcombe M., White H. Multilayer Feedforward Networks are Universal Approximators. - Neural Networks. 1989. Vol. 2,. PP. 359–366.

314. Jeffries C. Code recognition with neural network dynamical systems // SIAM Rev.- 1990.- 32, № 4.- PP. 636-651.

315. Kalman R.E. A theory for the identification of linear relations // Frontiers Pure and Appl. Math.: Collect. Pap. Dedicat. Jacques-Louis Lions Occas. His 60th Birthday: Sci. Meet., Paris, 6-10 June, 1988.- Amsterdam etc., 1991.- PP.

316. 117-132. Keller J.M., Yager R.R., Tahani H. Neural network implementation of fuzzy logic // Fuzzy Sets and Syst.1992.- 45, № 1. PP. 1-12.

317. Kirdin A.N., Rossiev D.A., Dorrer M.G. Neural Networks Simulator for Medical, Physiological and Psychological Applications. Труды третьей международной конференции "Математика, компьютер, образование". - Москва, 1996. с.360-367.

318. Kirdin A.N., Rossiev D.A.. Neural-networks simulator for medical and physiological applications.3-d International conference "Mathematics, computer, education", Dubna, Jan. 1996. Abstracts, p. 162.

Перейти на страницу:

Похожие книги

История математики. От счетных палочек до бессчетных вселенных
История математики. От счетных палочек до бессчетных вселенных

Эта книга, по словам самого автора, — «путешествие во времени от вавилонских "шестидесятников" до фракталов и размытой логики». Таких «от… и до…» в «Истории математики» много. От загадочных счетных палочек первобытных людей до первого «калькулятора» — абака. От древневавилонской системы счисления до первых практических карт. От древнегреческих астрономов до живописцев Средневековья. От иллюстрированных средневековых трактатов до «математического» сюрреализма двадцатого века…Но книга рассказывает не только об истории науки. Читатель узнает немало интересного о взлетах и падениях древних цивилизаций, о современной астрономии, об искусстве шифрования и уловках взломщиков кодов, о военной стратегии, навигации и, конечно же, о современном искусстве, непременно включающем в себя компьютерную графику и непостижимые фрактальные узоры.

Ричард Манкевич

Зарубежная образовательная литература, зарубежная прикладная, научно-популярная литература / Математика / Научпоп / Образование и наука / Документальное