Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи Ðа пÑÐ°Ð²Ð°Ñ ÑÑкопиÑи
66. Grossberg S. Some networks that can learn, remember and reproduce any number of complicated space-time patterns. // Journal of Mathematics and Mechanics. - 1969. - V. 19, № 1. - P. 53-91. 67. Moody J.; Darken C. Learning in networks of locally-tuned processing units. // Neural Comput. - 1989. - V. 1, № 2. - P. 281-294. 68. Bishop C. Neural Networks for Pattern Recognition. - Oxford University Press: Walton Street, Oxford OX2 6DP. - 1995. - 251 p. 69. Hartman E.; Keeler J.D.; Kowalski J.M. Layered neural networks with Gaussian hidden units as universal approximations. // Neural Comput. - 1990. - V. 2, № 2. - P. 210-215. 70. MacQueen J.B. Some Methods for classification and Analysis of Multivariate Observations. // Proceedings of 5-th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, University of California Press: Berkeley. - 1967. - V. 1. - P. 281-297. 71. Likas A.; Vlassis N.; Verbeek J.J. The Global K-Means Clustering Algorithm. // Pattern Recognit. - 2003. - V. 36, № 2. - P. 451-461. 72. Golub G.H.; Kahan W. Calculating the singular values and pseudoinverse of a matrix. // J. SIAM Numer. Anal. Ser. B - 1965. - V. 2, № 3. - P. 205-224. 73. Specht D. Probabilistic Neural Networks. // Neural Networks. - 1990. - V. 3, № 1. - P. 109-118. 74. Specht D. A General Regression Neural Network. // IEEE Trans. Neural Networks. - 1991. - V. 2, № 6. - P. 568-576. 75. Nadaraya E.A. On Non-Parametric Estimates of Density Functions and Regression Curves. // Theory. Probability Its Appl. - 1965. - V. 10, № 1. - P. 186-190. 76. Watson G.S. Smooth regression analysis. // Sankhya, Ser. A. - 1964. - V. 26, № 4. - P. 359-372. 77. Parzen E. On estimation of a probability density function and mode. // Annals of Mathenatical Statistics. - 1962. - V. 33, № 3. - P. 1065-1076. 78. Carpenter G.; Grossberg S. Neural dynamics of category learning and recognition: Attention, memory consolidation and amnesia. // Brain Structure, Learning and Memory (AAAS Symposium Series), Davis J.; Newburgh R.; Wegman E., Eds. Westview Press. - 1987. - P. 233-290. 320
79. Carpenter G.A.; Grossberg S. A massively parallel architecture for a selforganizing neural pattern recognition machine. // Comput. Vision Graph. Image Process. - 1987. - V. 37, № 1. - P. 54-115. 80. Carpenter G.; Grossberg S. ART-2: Self-organization of stable category recognition codes for analog input patterns. // Applied Optics. - 1987. - V. 26, № 23. - P. 4919-4930. 81. Grossberg S. Competitive learning: From interactive activation to adaptive resonance. // Cognitive Science. - 1987. - V. 11, № 1. - P. 23-63. 82. Carpenter G.A.; Grossberg S.; Marcuzon N.; Reynolds J.H.; Rosen D.B. Fuzzy ARTMAP: A Neural Network Architecture for Incremental Supervised Learning of Analogue Multidimensional Maps. // IEEE Trans. Neural Networks. - 1992. - V. 3, № 5. - P. 698-713. 83. Carpenter G.A.; Grossberg S. Fuzzy ARTMAP: A synthesis of neural networks and fuzzy logic for supervised categorization and nonstationary prediction. // Fuzzy Sets, Neural Networks, and Soft Computing, Yager R.R.; Zadeh L.A., Eds. Van Nostrand Reinhold: New York. - 1994. - P. 126-165. 84. Эйген М.; Шустер П. Гиперцикл. Принципы самоорганизации макромолекул. - Мир: М. - 1982. - 272 c. 85. Кольцова Э.М.; Гордеев Л.С. Методы синергетики в химии и химической технологии. - "Химия": М. - 1999. - 256 c. 86. Гарел Д.; Гарел О. Колебательные химические реакции. - Мир: М. - 1986. - 148 c. 87. Белоусов Б.П. Периодически действующая реакция и ее механизм. // Сб. рефератов по радиационной медицине за 1958 г., Медгиз: М. - 1959. - C. 145- 148. 88. Жаботинский А.М. Колебательные процессы в биологических и химических системах. - Наука: М. - 1974. - 178 c. 89. Рамбиди Н.Г. Биомолекулярные нейрокомпьютеры. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. - 1998. - № 1-2. - С. 27-33. 321
- Page 269 and 270: лей, хотя все модел
- Page 271 and 272: одновременно решае
- Page 273 and 274: Как видно приведен
- Page 275 and 276: принципе гарантиро
- Page 277 and 278: мерации атомов дос
- Page 279 and 280: бор сигналов, соотв
- Page 281 and 282: только с атомных се
- Page 283 and 284: 7.4.3. Примеры разных
- Page 285 and 286: Рис. 66. Минимальная
- Page 287 and 288: ров» ведет к ухудше
- Page 289 and 290: бензол, было отброш
- Page 291 and 292: на атому. После 4000 э
- Page 293 and 294: фов), то и все нейро
- Page 295 and 296: проведения линейно
- Page 297 and 298: тате чего NASAWIN прев
- Page 299 and 300: 8.2.3. Химически-орие
- Page 301 and 302: 8.2.7. Нейросетевые п
- Page 303 and 304: 8.2.11. Кластеризация
- Page 305 and 306: нейросетевом прогр
- Page 307 and 308: 18 p1_Nlp Количество не
- Page 309 and 310: 43 p 4 _ SPR = ∑ R( a ) ⋅ R( a
- Page 311 and 312: делей. Программа та
- Page 313 and 314: позволяющая прогно
- Page 315 and 316: ЛИТЕРАТУРА 1. Гилле
- Page 317 and 318: 31. Aoyama T.; Ichikawa H. Neural N
- Page 319: 54. Karelson M.; Dobchev D.A.; Kuls
- Page 323 and 324: 103. Ежов А.А.; Токаев
- Page 325 and 326: 126. Benson S.W.; Buss J.H. Additiv
- Page 327 and 328: 148. Fisanick W.; Lipkus A.H.; Rusi
- Page 329 and 330: 169. Klopman G.; Macina O.T.; Levin
- Page 331 and 332: 189. Nilakantan R.; Bauman N.; Dixo
- Page 333 and 334: 209. Татевский В.М. Кл
- Page 335 and 336: ces and Related Descriptors in QSAR
- Page 337 and 338: 248. MOE, Molecular Operating Envir
- Page 339 and 340: 269. Estrada E.; Gonzalez H. What A
- Page 341 and 342: 288. Saigo H.; Kadowaki T.; Tsuda K
- Page 343 and 344: 309. Vladutz G. Modern Approaches t
- Page 345 and 346: 331. Rouvray D.H. Predicting Chemis
- Page 347 and 348: 352. Корн Г.; Корн Т. С
- Page 349 and 350: 374. Abraham M.H.; McGowan J.C. The
- Page 351 and 352: 394. Polanski J.; Gieleciak R.; Wys
- Page 353 and 354: 417. Goll E.S.; Jurs P.C. Predictio
- Page 355 and 356: ренции “Молекуляр
- Page 357 and 358: 454. Kobakhidze N.; Gverdtsiteli M.
- Page 359 and 360: Approaches to Model Tissue-Air Part
- Page 361 and 362: 499. Lohninger H. Evaluation of Neu
- Page 363 and 364: 517. Halberstam N.M.; Baskin I.I.;
- Page 365: СПИСОК ОБОЗНАЧЕНИЙ
79. Carpenter G.A.; Grossberg S. A massively parallel architecture for a selforganizing<br />
neural pattern recognition machine. // Comput. Vision Graph. Image<br />
Process. - 1987. - V. 37, № 1. - P. 54-115.<br />
80. Carpenter G.; Grossberg S. ART-2: Self-organization of stable category recognition<br />
codes for analog input patterns. // Applied Optics. - 1987. - V. 26, № 23. -<br />
P. 4919-4930.<br />
81. Grossberg S. Competitive learning: From interactive activation to adaptive<br />
resonance. // Cognitive Science. - 1987. - V. 11, № 1. - P. 23-63.<br />
82. Carpenter G.A.; Grossberg S.; Marcuzon N.; Reynolds J.H.; Rosen D.B. Fuzzy<br />
ARTMAP: A Neural Network Architecture for Incremental Supervised Learning of<br />
Analogue Multidimensional Maps. // IEEE Trans. Neural Networks. - 1992. - V. 3,<br />
№ 5. - P. 698-713.<br />
83. Carpenter G.A.; Grossberg S. Fuzzy ARTMAP: A synthesis of neural networks<br />
and fuzzy logic for supervised categorization and nonstationary prediction. //<br />
Fuzzy Sets, Neural Networks, and Soft Computing, Yager R.R.; Zadeh L.A., Eds.<br />
Van Nostrand Reinhold: New York. - 1994. - P. 126-165.<br />
84. Эйген М.; Шустер П. Гиперцикл. Принципы самоорганизации макромолекул.<br />
- Мир: М. - 1982. - 272 c.<br />
85. Кольцова Э.М.; Гордеев Л.С. Методы синергетики в химии и химической<br />
технологии. - "Химия": М. - 1999. - 256 c.<br />
86. Гарел Д.; Гарел О. Колебательные химические реакции. - Мир: М. -<br />
1986. - 148 c.<br />
87. Белоусов Б.П. Периодически действующая реакция и ее механизм. // Сб.<br />
рефератов по радиационной медицине за 1958 г., Медгиз: М. - 1959. - C. 145-<br />
148.<br />
88. Жаботинский А.М. Колебательные процессы в биологических и химических<br />
системах. - Наука: М. - 1974. - 178 c.<br />
89. Рамбиди Н.Г. Биомолекулярные нейрокомпьютеры. // Нейрокомпьютеры:<br />
разработка, применение. - 1998. - № 1-2. - С. 27-33.<br />
321
Change language