Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

208. Савченко А.А., Россиев Д.А., Ноздрачев К.Г., Догадин С.А., Гилев С.Е. Нейроклассификатор, дифференцирующий пол человека по метаболическим и гормональным показателям. Второй Сибирский конгресс по Прикладной и Индустриальной Математике, посвященный памяти А.А.Ляпунова (1911–1973), А.П.Ершова (1931–1988) и И.А.Полетаева (1915–1983). Новосибирск, июнь 1996. Тезисы докладов, часть 1. Изд. Института математики СО РАН. С. 47.

209. Савченко А.А., Смирнова С.В., Россиев Д.А. Применение нейросетевого классификатора для изучения и диагностики аллергических и псевдоаллергических реакций // Нейроинформатика и ее приложения. Тез. докл. Всероссийского рабочего семинара 7 — 10 октября 1994 г. Красноярск. — 1994.С. 48.

210. Сенашова М.Ю. Метод обратного распространения точности с учетом независимости погрешностей сигналов сети // Тез. конф. молодых ученых Красноярского научного центра. — Красноярск, Президиум КНЦ СО РАН, 1996, сс.96–97.

211. Сенашова М.Ю. Метод обратного распространения точности. // Нейроинформатика и ее приложения. Тез. докл. IV Всероссийского семинара, 5–7 октября, 1996 г. Красноярск; КГТУ. 1996, с.47

212. Сенашова М.Ю. Погрешности в нейронных сетях / Нейроинформатика Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.

213. Сенашова М.Ю. Упрощение нейронных сетей: приближение значений весов синапсов при помощи цепных дробей. Вычислительный центр СО РАН в г. Красноярске. Красноярск, 1997. 11 с., библиогр. 6 назв. (Рукопись деп. в ВИНИТИ 25.07.97, № 2510-В97)

214. Сенашова. М.Ю. Упрощение нейронных сетей. Использование цепных дробей для приближения весов синапсов. // Нейроинформатика и ее приложения: Тезисы докладов v Всероссийского семинара, 3–5 октября, 1997 г., Красноярск; КГТУ. 1997, с. 165–166.

215. Соколов Е.Н., Вайткявичус Г.Г. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру. М.: Наука, 1989. 238 с.

216. Степанян А.А., Архангельский С.В. Построение логических схем на пороговых элементах. Куйбышевское книжное изд-во, 1967.

217. Судариков В.А. Исследование адаптивных нейросетевых алгоритмов решения задач линейной алгебры // Нейрокомпьютер, 1992. № 3,4. С. 13–20.

218. Тарасов К.Е., Великов В.К., Фролова А.И. Логика и семиотика диагноза (методологические проблемы). — М.: Медицина, 1989.— 272 с.

219. Терехов С.А. Нейросетевые информационные модели сложных инженерных систем / Нейроинформатика Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.

220. Транспьютерные и нейронные ЭВМ. /Под ред. В.К.Левина и А.И.Галушкина — М.: Российский Дом знаний, 1992.

221. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. М.: Мир, 1989. 440 с.

222. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. — М.: Мир, 1992.

223. Федотов Н.Г. Методы стохастической геометрии в распознавании образов. — М.: Радио и связь, 1990.— 144 с.

224. Фор А. Восприятие и распознавание образов. — М.: Машиностроение, 1989.— 272 с.

225. Фролов А.А., Муравьев И.П. Информационные характеристики нейронных сетей. — М.: Наука, 1988.

226. Фролов А.А., Муравьев И.П. Нейронные модели ассоциативной памяти. — М.: Наука, 1987.— 160 с.

227. Фу К. Структурные методы в распознавании образов. — М.: Мир, 1977.— 320 с.

228. Фукунга К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. — М.: Наука, 1979.— 367 с.

229. Хартман Г. Современный факторный анализ. — М.: Статистика, 1972.— 486 с.

230. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975. 534 с.

231. Хинтон Дж. Е. Обучение в параллельных сетях / Реальность и прогнозы искусственного интеллекта. — М.: Мир, 1987.— С. 124–136.

232. Царегородцев В.Г. Транспонированная линейная регрессия для интерполяции свойств химических элементов // Нейроинформатика и ее приложения. Тезисы докладов 5 Всероссийского семинара, 3–5 октября 1997 г. / Под ред. А.Н.Горбаня. Красноярск: изд. КГТУ, 1997. С. 177–178.

233. Цыганков В.Д. Нейрокопьютер и его применение. — М.: "Сол Систем", 1993.

234. Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем. М.: Наука, 1970. 252 с.

235. Шайдуров В.В. Многосеточные методы конечных элементов. — М.: Наука, 1989.

236. Шварц Э., Трис Д. Программы, умеющие думать // Бизнес Уик. — 1992.— n.6.— С. 15–18.

237. Шенк Р., Хантер Л. Познать механизмы мышления / Реальность и прогнозы искусственного интеллекта. — М.: Мир, 1987.— С. 15–26.

238. Щербаков П.С. Библиографическая база данных по методам настройки нейронных сетей // Нейрокомпьютер, 1993. № 3,4. С. 5–8.

239. Aleksander I., Morton H. The logic of neural cognition // Adv. Neural Comput.- Amsterdam etc., 1990.- PP. 97-102.

240. Alexander S. Th. Adaptive Signal Processing. Theory and Applications. Springer. 1986. 179 p.

241. Allen J., Murray A.. 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.

242. Amari Sh., Maginu K. Statistical Neurodynamics of Associative Memory // Neural Networks, 1988. V.1. N1. P. 63-74.

243. Arbib M.A. Brains, Machines, and Mathematics. Springer, 1987. 202 p.