Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634938)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Прикладная информатика / Journal of Applied Informatics  / №6 2013

НЕЙРОНЕЧЕТКИЙ АДАПТИВНЫЙ МАРШРУТИЗАТОР ПОТОКОВ ЦИФРОВОЙ ИНФОРМАЦИИ (150,00 руб.)

0   0
Первый авторЛавренков
АвторыКомарцова Л.Г.
Страниц21
ID436982
АннотацияВ статье рассмотрен комбинированный алгоритм выбора параметров радиально-базисной нейронной сети на основе нечеткого иммунного алгоритма оптимизации. Эволюционное построение антител и использование нечеткой адаптивно-резонансной нейронной сети позволяет адаптировать алгоритм обучения нейроконтроллера под решение оптимизационной задачи. Описана возможность использования такого рода нейронных сетей для построения адаптивного маршрутизатора информации в сети связи и обеспечения защищенности его структуры от целенаправленного разрушения.
Лавренков, Ю.Н. НЕЙРОНЕЧЕТКИЙ АДАПТИВНЫЙ МАРШРУТИЗАТОР ПОТОКОВ ЦИФРОВОЙ ИНФОРМАЦИИ / Ю.Н. Лавренков, Л.Г. Комарцова // Прикладная информатика / Journal of Applied Informatics .— 2013 .— №6 .— С. 59-79 .— URL: https://rucont.ru/efd/436982 (дата обращения: 02.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Инструментальные средства Сетевые технологии ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА № 6 (48) 2013 Ю. Н. Лавренков, аспирант Калужского филиала МГТУ им. <...> Н. Э. Баумана, lkomartsova@yandex.ru нейронечеткий адаптивный маршрутизатор потоков цифровой информации В статье рассмотрен комбинированный алгоритм выбора параметров радиально-базисной нейронной сети на основе нечеткого иммунного алгоритма оптимизации Эволюционное построение антител и использование нечеткой адаптивно-резонансной нейронной сети позволяет адаптировать алгоритм обучения нейроконтроллера под решение оптимизационной задачи Описана возможность использования такого рода нейронных сетей для построения адаптивного маршрутизатора информации в сети связи и обеспечения защищенности его структуры от целенаправленного разрушения Ключевые слова: радиально-базисная нейронная сеть, иммунный алгоритм оптимизации, нечеткое моделирование, маршрутизация информации, нейронная сеть Хопфилда, нейросетевой генератор случайных чисел введение С ети на основе радиальных базисных функций (РБФ) являются нелинейными многослойными сетями прямого распространения [1, 2]. <...> Для повышения эффективности обучения РБФ в статье предложен гибридный алгоритм обучения на основе параллельного иммунного алгоритма с механизмом адаптации популяции антител [3], для решения конкретной задачи, на основе аппарата нечеткой логики и эволюционных алгоритмов [4, 5]. <...> Развитие эволюционных вычислений для повышения эффективности решения задач обучения и настройки нейронных сетей ведется по пути создания новых метоИнструментальные средства Сетевые технологии дов, которые могут динамически изменять параметры алгоритма обучения и использовать различные варианты распараллеливания процессов обработки информации [1]. <...> Указанным требованиям удовлетворяют искусственные иммунные системы, которые и обладают такими свойствами, как внутренний параллелизм и возможность осуществлять контроль <...>