Ключевое слово: «artificial neural networks»
Маркович О. С., Шемелова Т. В. Организация лабораторных занятий по дисциплине «Основы искусственного интеллекта» при подготовке бакалавров по направлению «Педагогическое образование» // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2014. – № 6 (июнь). – С. 41–45. – URL: http://e-koncept.ru/2014/14145.htm
В статье рассматриваются особенности построения курса «Основы искусственного интеллекта» при подготовке бакалавров по направлению «Педагогическое образование» (профиль «Информатика»). Предлагается система заданий для проведения лабораторных занятий по темам: «Нейроинформатика», «Логическое программирование», «Функциональное программирование», «Экспертные системы». Описываются варианты заданий для самостоятельной работы студентов.
Международная публикация Автоматизированная система распознавания символов на топографических картах
Дмитриев Н. В., Тарасян В. С. Автоматизированная система распознавания символов на топографических картах // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2016. – Т. 11. – С. 1876–1880. – URL: http://e-koncept.ru/2016/86402.htm
На основе анализа теоретического материала теории распознавания образов авторами был создан алгоритм и программное обеспечение, выполняющее поиск, идентификацию и группировку текстовых и графических символов на топографических картах для решения проблемы построения геоинформационных систем местности. Для нахождения оптимального метода распознавания было проведено сравнение трёх основных методов: матричного сравнения, выделения особенностей и интеллектуального метода искусственных нейронных сетей; разработаны алгоритмы предобработки и постобработки. Наилучшее качество показал метод искусственных нейронных сетей, он и рекомендуется для распознавания символов в решении поставленной задачи.
Кулеш И. В. Анализ уровня сформированности компетенций у студентов, обучающихся по направлению экономика: модельный подход // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2017. – . – С. 86–90. – URL: http://e-koncept.ru/2017/0.htm
Автор:
И. В. Кулеш
И. В. Кулеш
В статье представлен анализ обучаемости студентов очного обучения по направлению: «Экономика» с учётом индивидуальных особенностей, влияющих на результативность в образовательном процессе. Регрессионный анализ на основе искусственных нейронных сетей.
Стручкова Г. П., Тимофеева В. В., Капитонова Т. А., Тихонова С. А., Тарская Л. Е., Попов Г. Г., Гаврильева А. А. ВЕСЕННЕЕ ПОЛОВОДЬЕ НА РЕКЕ ЛЕНА В ОКРЕСТНОСТЯХ Г. ЯКУТСКА // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2023. – . – URL: http://e-koncept.ru/2023/0.htm
В работе представлен обзор различных методов и нейросетевых алгоритмов прогнозирования опасностей весеннего половодья на р. Лена в окрестностях г. Якутска. Приведены факторы оказывающие значительное влияние на максимальный уровень половодья, комбинация которых может привести к катастрофическим размерам чрезвычайных ситуаций. Выполнена оценка риска превышения уровня воды в половодье критических значений в районе с. Табага за период времени в 5, 10 и 77 лет. Построена картографическая модель зонирования территории по степени паводковой опасности, приведены зоны возможного затопления территории.
