| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Комарцова, Л. Г. | - |
| dc.contributor.author | Лавренков, Ю. Н. | - |
| dc.contributor.author | Антипова, О. В. | - |
| dc.date.accessioned | 2017-10-04T12:54:27Z | - |
| dc.date.available | 2017-10-04T12:54:27Z | - |
| dc.date.issued | 2014 | - |
| dc.identifier.citation | Комарцова, Л. Г. Исследование нейросетевых алгоритмов обучения в интеллектуальных эволюционных системах / Л. Г. Комарцова, Ю. Н. Лавренков, О. В. Антипова // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2014) : материалы IV междунар. науч.-техн. конф. (Минск, 20-22 февраля 2014 года) / редкол.: В. В. Голенков (отв. ред.) [и другие]. – Минск : БГУИР, 2014. – С. 233 - 238. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/26042 | - |
| dc.description.abstract | В статье рассматриваются проблемы разработки и исследования нейросетевых и гибридных алгоритмов обучения для повышения эффективности функционирования интеллектуальных систем с целью поддержки принятия решений в сложных средах. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | intelligent systems | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | conference materials | ru_RU |
| dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | интеллектуальные системы | ru_RU |
| dc.subject | нечеткая логика | ru_RU |
| dc.subject | нейросетевые алгоритмы обучения | ru_RU |
| dc.subject | neural network learning algorithms | ru_RU |
| dc.subject | neural networks | ru_RU |
| dc.title | Исследование нейросетевых алгоритмов обучения в интеллектуальных эволюционных системах | ru_RU |
| dc.title.alternative | Researching of neural learning algorithms in intelligent evolution systems | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | The article is devoted to the problems for solving difficult problems, such as prediction, planning, pattern recognition and knowledge discovery in a number of application areas: bioinformatics, speech and language, image and video analysis, other engineering disciplines. Most of these publications deal with static process, assuming that the process is represented adequately by the data available at present and that it does not change over time. | - |
| Appears in Collections: | OSTIS-2014
|
