| Шац В.Н. | О решении задачи классификации на основе модели биологической цепи нейронов | 184-184 |
| Черепанов Ф.М. | Использование нейронных сетей длч анализа данных обучающего множества | 12 |
| Цой Ю.Р. | Нейроэволюционный подход к интерактивному оцениванию визуального качества изображений( | 174-183 |
| Хренников А.Ю. | Мозг как квантовоподобный процессор обработки информации | 335 |
| Ульшин В.А. | Процедура синтеза нейронных сетей для решения задач классификации | 184-184 |
| Тарков М.С. | Построение гамильтоновых циклов рекуррентной нейронной сетью в тороидальных графах с дефектами ребер | 26-34 |
| Сичинава З.И. | Анкетный способ построения нейросетевогодетектора лжи | 12 |
| Руанет В.В. | Использование искусственных нейронных сетей для дифференциальной диагностики в патоморфологических исследованиях | 317-325 |
| С.Д. Кулик [и др.] | Применение нейронных сетей и оценка эффективности технических решений | 11-11 |
| Порхун Е.В. | Метод формирования вектора признаков, распределенных по рпзнородным группам, для классификации многомерных объектов | 11-11 |
| Перлов А.В. | Алгоритм оптимизации правил в адаптивной системе нечеткого вывода | 15 |
| Е.А. Самойлин [и др.] | Обучаемые нейроподобные структуры с повышенной аппроксимационной мощностью для обработки данных( | 185 |
| Никитин Ю.Р. | Применение нейронной сети для диагностирования подшипниковых узлов | 13 |
| Нестеренко Б.Б. | Применение клеточных нейронных сетей к исследованию способов замедления пассажа в пищеварительной трубке | 307-316 |
| М.Б. Бакиров [и др.] | Нейросетевой подход к восстановлению механических характеристик металла по результатам кинетического индентирования | 130-142 |
| А.Г. Гужва [и др.] | Нейросетевой метод решения обратной задачи геоэлектрического мониторинга параметров в трёхмерных средах | 111-121 |
| С.А. Буриков [и др.] | Нейросетевое решение обратной задачи идентификации и определения парциальных концентраций неорганических солей в многокомпонентном водном растворе | 100-110 |
| А.А. Думлер [и др.] | Нейросетевая система дифференциальной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний | 12-13 |
| Мякушко Э.В. | Применение математической теории перетекающих множеств для построения модуля нечеткого управления | 15 |
| Мышев А.В. | Информационная модель нейросети в технологиях вычислительного интеллекта | 187 |
| Масленникова Ю.С. | Нейросетевое прогнозирование временных рядов с использованием сингулярного разложения | 201-210 |
| Манолов А.И. | Моделирование нейронной сети, обеспечившей гиперболическую зависимость параметров | 18-25 |
| Луканин А.В. | Искусственная нейронная сеть для генерации форм прошедшего времени в современном английском языке | 287-297 |
| Легков Г.А. | Нейроподобная сеть на основе топологических преобразований цифровых последовательностей | 75-82 |
| Кулик С.Д. | Моделирование нейронных сетей при помощи субд | 14 |
| Крючин О.В. | Применение искусственных нейронных сетей для определения профессиональной предрасположенности школьников | 15 |
| Крючин О.В. | Параллельные алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей с использованием градиентных методов | 185 |
| Крыжановский М.В. | Ускорение модифицированной процедуры клиппирования | 45-54 |
| Крыжановский В.М. | Идентификация коррелированных образов векторным персептроном с бинаризованными синаптическими коэффициентами( | 35-45 |
| Красиленко В.Г. | Структура оптоэлектронной нейронной сети, основанная на новых матрично-тензорных эквивалентностных моделях, и результаты ее моделирования | 14 |
| Красиленко В.Г. | Исследование и моделирование эквивалентностной модели гетероассоциативной памяти | 83-90 |
| Кошур В.Д. | Дуальные обобщённо-регрессионные нейронные сети для решения задач глобальной оптимизации | 219-227 |
| Кондратьев А.И. | Нейросетевое адаптивное отказоустойчивое управление движением маневренного самолёта | 262-272 |
| Кожихова Н.А. | Нейронные сети и задачи прогнозирования хаотических рядов | 122-130 |
| Карандашев Я.М. | Повышение эффективности алгоритма кернигана-лина путём модификации матрицы межсвязей* | 188-201 |
| Иванюк Д.С. | Последовательный нейроконтроллер в АСУТП | 13 |
| Земскова Ю.Н. | Применимость компактно поддерживаемых нейронных сетей для решения дифференциальных уравнений в частных производных эллиптического типа методом конечных элементов | 247-253 |
| Земляная Н.Б. | Определение параметров ориентации плоской грани с применением нейронных сетей | 154-164 |
| Зайцев С.А. | Обобщенная модель искусственной иммунной системы | 91-99 |
| Ермоленко А.В. | Алгоритм поиска примитивов на фотографиях с применением нейронных сетей | 164-173 |
| Емельянов А.О. | Нейросетевое прогнозирование уровня глюкозы в крови для больных инсулинозависимым диабетом | 326-334 |
| Дудкин А.А. | Нейросетевое распознавание объектов на изображениях топологических слоев интегральных микросхем | 143-153 |
| Дмитриева Л.А. | Применение искусственных нейронных сетей для исследования свойств реконструированных аттракторов временных рядов | 17 |
| Д.М. Клионский [и др.] | Декомпозиция на эмпирические моды и ее применение для идентификации информативных компонент и прогнозирования сигналов с использованием нейронных сетей | 64-75 |
| Гричук Е.С. | Нелинейные связанные осцилляторы и однонаправленные квантовые вычисления | 254-261 |
| Григоренко Д.П. | Модель на основе теории нейронных сетей и японского свечного анализа для прогнозирования рыночных котировок | 17 |
| Гречихин Л.И. | Система автоматической идентификации избражений с автокорреляционной и взаимно корреляционной обработкой многослойных нейронных сетей | 16 |
| Горбаченко В.И. | Радиально-базисные нейронные сети для решения краевых задач бессеточными методами | 237-247 |
| Горбатков С.А. | Обобщение метода вложенных математических моделей на основе байесовского подхода к регуляризации задач нейросетевого моделирования налогового и финансового контроля | 228-236 |
| Гольцев А.Д. | Модульная нейронная сеть с межмодульными обучающимися связями | 210-218 |
| Гитис В.Б. | Совершенствование процедуры нормализации входной информации для карты кохонена при оценке уровня квалификации рабочих | 16 |
| Гиниятуллин В.М. | Паракомплексная нейронная сеть хопфилда | 186 |
| Введенский В.Л. | Множество корней слов образует математически упорядоченную структуру | 298-307 |
| Бутенков С.А. | Компоненты гибридных нейросетевых интеллектуальных систем, использующие метод информационной грануляции | 54-64 |
| Безобразов С.В. | Алгоритмы искусственных иммунных систем и нейронных сетей для обнаружения вредоносных программ | 273-287 |
| Басараб М.А. | Сигмоидальные и радиальные базисные функции активации на основе финитных решений функционально-дифференциальных уравнений | 186 |
Вконтакте 
Telegram