КОМБІНУВАННЯ ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ В ЕЛЕМЕНТАХ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ

Автор(и)

  • ОЛЕНА ІВАНІВНА СУПРИГАН Вінницький національний технічний університет
  • ЛЮБОВ МИХАЙЛІВНА ВАХОВСЬКА Вінницький національний технічний університет

DOI:

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

Ключові слова:

генетичні алгоритми, штучні нейронні мережі, системи штучного інтелекту

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.

Біографії авторів

ОЛЕНА ІВАНІВНА СУПРИГАН, Вінницький національний технічний університет

к.т.н., доцент кафедри Інтелектуальних систем

ЛЮБОВ МИХАЙЛІВНА ВАХОВСЬКА, Вінницький національний технічний університет

асистент кафедри Інтелектуальних систем

Посилання

Н. И. Глебов, Ю. А. Кочетов, А. В. Плясунов. (2000). Методы оптимизации. Новосибирск: Изд-во НГУ.

С. Хайкин. (2006). Нейронные сети: полный курс (2-е изд.).Москва: Вильяме.

Теория нейронных сетей. (2011) http://robocraft.ru/blog/algorithm/558.html.

П.И. Раков, Б.А. Чичков (2005) Класификация исскуственных нейронных сетей. Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации, 85, 82-87.

Л.А. Гладков, В.В. Курейчик, В.М. Курейчик. (2006). Генетические алгоритмы. Москва: ФИЗМАТЛИТ.

А. Ю. Кононюк. (2008). Нейроні мережі і генетичні алгоритми. К.: «Корнійчук».

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.

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.

Суприган О. І., Ваховська Л. М. (2018, травень). Інтернет-Освіта-Наука-2018 (ІОН-18). Аналіз можливостей використання генетичних алгоритмів в елементах нейронної мережі. Вінниця.

Суприган О. І., Ваховська Л. М. (2018, жовтень). PHOTONICS – ODS – 2018. Паралельне навчання нейронної мережі комбінованим генетичним алгоритмом. Вінниця.

##submission.downloads##

  • PDF
    Завантажень: 760
Переглядів анотації: 440

Опубліковано

2019-11-18

Як цитувати

[1]
О. І. СУПРИГАН і Л. М. ВАХОВСЬКА, «КОМБІНУВАННЯ ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ В ЕЛЕМЕНТАХ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ», Опт-ел. інф-енерг. техн., вип. 37, вип. 1, с. 5–10, Лис 2019.

Номер

Том 37 № 1 (2019)

Розділ

Системи технічного зору і штучного інтелекту з обробкою та розпізнаванням зображень

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Ліцензія

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
  2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
  3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).