Нейроинформатика

: Литература по курсу
[+]
Опубликован: 01.03.2007 | Доступ: свободный | Студентов: 1653 / 251 | Оценка: 4.58 / 4.39 | Длительность: 20:15:00
Тема: Искусственный интеллект и робототехника
Специальности: Программист
  • 1.
    О представлении непрерывных функций нескольких переменных суперпозициями непрерывных функций меньшего числа переменных
    Докл. АН СССР, 1956. Т. 108, No. 2. С.179-182
  • 2.
    О функциях трех переменных
    Докл. АН СССР, 1957. Т. 114, No. 4. С. 679-681
  • 3.
    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.
    О многомерных вариациях
    М.: Физматгиз, 1955
  • 5.
    О представлении функций нескольких переменных в виде суперпозиции функций меньшего числа переменных
    Математическое просвещение, 19 № с. 41-61
  • 6.
    The generalized Weierstrass approximation theorem
    Math. Mag., 1948. V.21. PP. 167-183, 237-254
  • 7.
    Топологические векторные пространства
    М.: Мир, 1971. 360 с
  • 8.
    Approximation by superposition of a sigmoidal function
    Mathematics of Control, Signals, and Systems, 1989. Vol. 2. PP. 303 - 314
  • 9.
    Multilayer feedforward networks are universal approximators
    Neural Networks. 1989. Vol. 2. PP. 359 - 366
  • 10.
    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.
    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.
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Новосибирск: Наука (Сиб. отделение), 1996. 276 с
  • 13.
    Принципы нейродинамики. Перцептрон и теория механизмов мозга
    М.: Мир, 1965. 480 с
  • 14.
    Персептроны
    М.: Мир, 1971
  • 15.
    Персептроны
    Киев: Наукова думка, 1974
  • 16.
    Neural Networks and Physical systems with emergent collective computational abilities
    Proc. Nat. Sci. USA. 1982. V.79. P. 2554-2558
  • 17.
    Нейрокомпьютерная техника
    М.: Мир, 1992
  • 18.
    Итоги науки и техники. Сер. "Физ. и Матем. модели нейронных сетей"
    М.: Изд-во ВИНИТИ, 1990-92 - Т. 1-5
  • 19.
    Нейронные модели ассоциативной памяти
    М.: Наука, 1987.- 160 с
  • 20.
    Исследование адаптивных нейросетевых алгоритмов решения задач линейной алгебры
    Нейрокомпьютер, 1992. № 3,4. С. 13-20
  • 21.
    Ассоциативная память
    М.: Мир, 1980
  • 22.
    Ассоциативные запоминающие устройства
    М.: Мир, 1982
  • 23.
    Восприятие и распознавание образов
    М.: Машиностроение, 1989.- 272 с
  • 24.
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Новосибирск: Наука (Сиб. отделение), 1996. 276 с
  • 25.
    Статистические выводы и связи
    М.: Наука, 1973.- 900 с
  • 26.
    Анализ данных и регрессия
    М.: Финансы и статистика, 1982.- 239 с
  • 27.
    Адаптивная обработка сигналов
    М.: Мир, 1989. 440 с
  • 28.
    Классификация многомерных наблюдений
    М.: Статистика, 1974.- 240 с
  • 29.
    Распознавание образов и анализ сцен
    М.: Мир, 1976.- 512 с
  • 30.
    Самообучающиеся системы распознавания и автоматического регулирования
    Киев: Техника, 1969.- 392 с
  • 31.
    Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник
    М.: Радио и связь, 1990.- 304 с
  • 32.
    Introduction to artificial neural systems
    PWS Publishing Company, 1992. 785 P
  • 33.
    Обучение нейронных сетей
    М.: изд. СССР-США СП "ПараГраф", 1990. 160 с
  • 34.
    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.
    Learning representations by back-propagating errors
    Nature, 1986. V. 323. P. 533-536
  • 36.
    Адаптивные сети обработки информации
    Препринт ИФ СО АН СССР, Красноярск, 1986, №59Б, 20 c
  • 37.
    Математическая логика
    М.: Наука, 1975. 528 с
  • 38.
    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.
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Новосибирск: Наука (Сиб. отделение), 1996. 276 с
  • 40.
    Прикладное нелинейное программирование
    М.: Мир, 1975. 534 с
  • 41.
    Практическая оптимизация
    М.: Мир,1985. 509 с
  • 42.
    Introduction to artificial neural systems
    PWS Publishing Company, 1992. 785 pp
  • 43.
    Neural networks. A comprehensive foundations
    McMillan College Publ. Co. N.Y., 1994. 696 pp
  • 44.
    Методы вычислительной математики. 3-е изд
    М.:Наука,1989
  • 45.
    Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине
    пер. с англ., 2-е изд., М, 1968
  • 46.
    Нейрокомпьютерная техника
    М. Мир, 1992
  • 47.
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Н. Наука, 1996
  • 48.
    Self-organized formation of topologically correct feature maps
    Biological Cybernetics, Vol. 43, pp.59-69, 1982
  • 49.
    Self-Organizing Maps
    Springer, 1995
  • 50.
    Counterpropagation networks
    Applied Optics, Vol. 23, No. 26, pp. 4979-4984, 1987
  • 51.
    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.
    Learning representations by back-propagating errors
    Nature, Vol.323, pp.533-536, 1986
  • 53.
    Методы решения некорректных задач. 2 изд
    М. Наука, 1979
  • 54.
    Regularization Theory and Neural Networks Architectures
    Neural Computation, Vol.7, pp.219-269, 1995
  • 55.
    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.
    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.
    Медицина и техника
    М.: Знание, 1968.- С.36-49
  • 58.
    Советчик специалиста. Опыт разработки партнерской системы
    М.: Наука, 1990.- 133 с
  • 59.
    A fuzzy neural network for knowledge learning
    Int. J. Neural Syst.- 1994.- V.5, N.1.- P.13-22
  • 60.
    От нейрона к нейрокомпьютеру
    Журнал доктора Добба.- 1992.- N.1.- С.20-24
  • 61.
    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.
    Новая игрушка человечества
    МИР ПК, 1993, № 9
  • 63.
    Нейрокомпьютер или аналоговый ренессанс
    МИР ПК, 1994, № 10
  • 64.
    An expert clinical diagnosis system for the support of the primary consultation
    Salud. Publica Mex.- 1993.- V.35, N.3.- P.321-325
  • 65.
    A Neural Network Expert System for Diagnosing and Treating Hypertension
    Computer.- 1991.- N.3.- P.64-71
  • 66.
    Neural network and conventional classifiers for fluorescence-guided laser angioplasty
    IEEE Trans. Biomed. Eng.- 1991.- V.38, N.3.- P.246-252
  • 67.
    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.
    Application of neural networks to the classification of giant cell arteritis
    Arthritis Reum.- 1994.- V.37, N.5.- P.760-770
  • 69.
    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.
    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.
    Use of an artificial neural network for the diagnosis of myocardial infarction
    Ann. Intern. Med.- 1991.- V.115, N.11.- P.843-848
  • 72.
    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.
    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.
    Phonographic diagnostic aid in heart defects using neural networks
    Biomed. Tech. Berlin.- 1990.- V.35, N.11.- P.271-279
  • 75.
    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.
    Using an artificial neural network to diagnose hepatic masses
    J. Med. Syst.- 1992.- V.16, N.5.- P.215-225
  • 77.
    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.
    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.
    Neural network diagnosis of malignant melanoma from color images
    IEEE Trans. Biomed. Eng.- 1994.- V.41, N.9.- P.837-845
  • 80.
    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.
    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.
    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.
    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.
    Neural networks in radiologic diagnosis. II. Interpretation of neonatal chest radiographs
    Invest. Radiol.- 1990.- V.25, N.9.- P.1017-1023
  • 85.
    Prediction of breast cancer malignancy using an artificial neural network
    Cancer.- 1994.- V.74, N.11.- P.2944-2948
  • 86.
    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.
    Программы, умеющие думать
    Бизнес Уик.- 1992.- N.6.- С.15-18
  • 88.
    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.
    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.
    Cognitive networks: immune, neural and otherwise
    Teoretical immunology. Ed. by Perelson A.- Addison Wesley, 1988.- Part 2.- P.359-375
  • 91.
    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.
    Neural network simulations of the nervous system
    Eur. J. Morphol.- 1990.- V.28, N.2-4.- P.139-147
  • 93.
    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.
    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.
    Converting a rule-based expert system into a belief network
    Med. Inf. Lond.- 1993.- V.18, N.3.- P.219-241
  • 96.
    “NeuroComp” group: neural-networks software and its application
    Russian Academy of Sciences, Krasnoyarsk Computing Center, Preprint N 8.- Krasnoyarsk, 1995.- 38 p
  • 97.
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Новосибирск: Наука, 1996.- 276 с
  • 98.
    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.
    Нейропрограммы. Учебное пособие: В 2 ч.
    Красноярск, Красноярский государственный технический университет, 1994.- 260 с
  • 100.
    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.
    Обучение нейронных сетей
    М.: Параграф, 1990.- 160 с
  • 102.
    Малые эксперты и внутренние конфликты в обучаемых нейронных сетях
    Доклады Академии Наук СССР.- 1991.- Т.320, N.1.- С.220-223
  • 103.
    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.
    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.
    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.
    Нейросетевая экспертная система для оптимизации лечения облитерирующего тромбангиита и прогнозирования его непосредственных исходов
    Ангиология и сосудистая хирургия.- 1995.- N 2.- С.100
  • 107.
    Иммунограмма в клинической практике
    М.: Наука, 1990.- 224 с
  • 108.
    Метаболизм и функция лимфоцитов при первичных иммунодефицитных состояниях
    Иммунология.- 1986.- N.4.- С.30-38
  • 109.
    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.
    Высокочувствительное определение активности дегидрогеназ в лимфоцитах периферической крови человека биолюминесцентным методом
    Лаб. дело.- 1989.- N.11.- С.23-25
  • 111.
    Методы исследования Т-системы иммунитета в диагностике вторичных иммунодефицитов при заболеваниях и повреждениях.- Томск, 1986. 18 с
  • 112.
    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.
    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.
    Обучение нейронных сетей
    М.: СП “ПараГраф”, 1990. – 159 с
  • 115.
    Нейроинформатика и ее приложения
    Материалы 3 Всероссийского семинара, 6-8 октября 1995 г. Ч. 1. Красноярск: изд. КГТУ. – 1995. – 229 с
  • 116.
    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.
    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.
    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.
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1996. – 276 с
  • 120.
    Теория вероятностей
    М.: Наука, 1976. – 352 с
  • 121.
    Курс теории вероятностей
    М.: Наука, 1969.– 400 с
  • 122.
    Алгоритм заполнения пропусков в эмпирических таблицах (алгоритм “ZET”)  
    Вычислительные системы. — Новосибирск, 1975. — Вып. 61. Эмпирическое предсказание и распознавание образов. — С. 3-27
  • 123.
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Новосибирск: Наука (Сиб. отделение), 1996. 276 с
  • 124.
    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.
    Проблема скрытых параметров и задачи транспонированной регрессии
    Нейроинформатика и ее приложения. Тезисы докладов V Всероссийского семинара. Красноярск: изд. КГТУ, 1997
  • 126.
    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.
    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.
    Становление химии как науки. Всеобщая история химии
    М.: Наука, 1983. — 464с
  • 129.
    Практическая оптимизация
    М.: Мир, 1985. — 509с
  • 130.
    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.
    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.
    Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities
    Proc. Nat. Acad. Sci. USA. 1982. Vol. 79. P.2554-2558
  • 135.
    Обучение нейронных сетей
    М.: изд-во СССР-США СП “ParaGraph”, 1990. 160 с
  • 136.
    “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.
    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.
    Информационная емкость тензорных сетей
    Тез. докл. IV Всероссийского семинара “Нейроинформатика и ее приложения”. Красноярск: изд. КГТУ, 1996 г., с. 22-23
  • 139.
    Помехоустойчивость тензорных сетей
    Тез. докл. IV Всероссийского семинара “Нейроинформатика и ее приложения”. Красноярск: изд. КГТУ, 1996 г., с. 24-25
  • 140.
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Новосибирск: Наука, 1996
  • 141.
    Теория и практика кодов, контролирующих ошибки
    М.: Мир. 1986. 576 с
  • 142.
    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.
    Optimal Brain Damage
    Advances in Neural Information Processing Systems II (Denver 1989). San Mateo, Morgan Kaufman, pp. 598-605 (1990
  • 144.
    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.
    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.
    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.
    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.
    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.
    Контрастирование // Нейропрограммы
    Красноярск: изд. КГТУ, 1994. С. 88-108
  • 150.
    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.
    Psychological Intuition of Neural Networks
    Proceedings of the WCNN'95 (World Congress on Neural Networks'95, Washington DC, July 1995). PP. 193-196
  • 152.
    Neural Networks For Political Forecast
    Proceedings of the WCNN'95 (World Congress on Neural Networks'95, Washington DC, July 1995). PP. 176-178
  • 153.
    Нейронные сети на персональном компьютере
    Новосибирск: Наука, 1996. 276 с

Вопросы и ответы

вопросов: 0