ИНТЕРНЕТ-ТЕХНОЛОГИИ
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
КОМПЬЮТЕРНАЯ ГРАФИКА
ПРИКЛАДНЫЕ АСПЕКТЫ ИНФОРМАТИКИ
С.Г. Селиванов, С.Н. Поезжалова, О.А. Бородкина, К.С. Кузнецова, Г.Ф.Габитова "Нейронные сети в АСТПП машиностроительного производства"
С.Г. Селиванов, С.Н. Поезжалова, О.А. Бородкина, К.С. Кузнецова, Г.Ф.Габитова "Нейронные сети в АСТПП машиностроительного производства"

Аннотация.

Рассматривается разработка методов искусственного интеллекта, обеспечивающих многокритериальную оптимизацию технологий в инновационном проектировании для постановки на производство конкурентоспособных изделий.

Ключевые слова:

многокритериальная оптимизация, нейронные сети Элмана, Джордана, LVQ, вероятностная нейронная сеть, классификация и группирование изделий.

Стр. 59-71.

S.G. Selivanov, S.N. Poezzhalova, O.A. Borodkin, K.S. Kuznetsova, G.F. Gabitova

"Using recurrent and self-organizing neural networks in design of technological processes of production engineering cam"

Objective of this article it is development methods of artificial intelligence that ensure multi-objective optimization of technologies in innovative projects for organization manufacture competitive products.  

Keywords: the automated system of scientific research, multicriteria optimization, technology transfer, information retrieval system, neural networks Elman, Jordan, LVQ, a probabilistic neural network, classification and clustering products.

Полная версия статьи в формате pdf.

2017 / 01
2016 / 04
2016 / 03
2016 / 02

© ФИЦ ИУ РАН 2008-2016. Создание сайта "РосИнтернет технологии".