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: https://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: https://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: https://e-koncept.ru/2017/0.htm?id=16058
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: https://e-koncept.ru/2023/0.htm?id=38399
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.
