Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Вестн. Удмуртск. ун-та. Матем. Мех. Компьют. науки:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки, 2021, том 31, выпуск 1, страницы 149–164
DOI: https://doi.org/10.35634/vm210111
(Mi vuu761)
 

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ

Нейросетевой метод обработки и передачи данных в адаптивных информационных системах

А. Д. Обухов, М. Н. Краснянский

Тамбовский государственный технический университет, 392000, Россия, г. Тамбов, ул. Советская, 106
Список литературы:
Аннотация: Рассматривается проблема автоматизации процессов передачи и обработки информации в адаптивных информационных системах. Анализ существующих подходов к решению данной задачи показал перспективность использования нейросетевых технологий. Сформулирован нейросетевой метод обработки и передачи информации в адаптивных информационных системах. Метод включает формализованное описание нейросетевого канала данных — программного инструмента для анализа, обработки данных и выбора протокола передачи данных. Изложены основные этапы предлагаемого метода: классификация структур исходных данных, их преобразование, обработка данных, выбор необходимого протокола передачи информации. Каждый из этапов реализуется посредством нейронных сетей различной архитектуры. Приведено теоретическое обоснование возможности применения нейросетевого метода, полученное на основе доказательства ряда теорем. Новизна предлагаемого метода заключается в переходе от аналитического решения задач классификации, обработки и передачи данных к автоматизированному подходу с применением технологий машинного обучения. Практическая значимость нейросетевого метода состоит в снижении сложности реализации процессов обработки и передачи информации, повышении уровня автоматизации при организации межмодульного взаимодействия. Проведена оценка реализации нейросетевого метода по ряду метрик оценки сложности программного обеспечения. Проанализированы область применения, достоинства и недостатки разработанного метода.
Ключевые слова: нейросетевой метод обработки и передачи информации, нейросетевой канал данных, нейронные сети, адаптивные информационные системы.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ в рамках гранта Президента РФ МК-74.2020.9.
Поступила в редакцию: 20.07.2020
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 004.89
MSC: 68T01, 68T05
Образец цитирования: А. Д. Обухов, М. Н. Краснянский, “Нейросетевой метод обработки и передачи данных в адаптивных информационных системах”, Вестн. Удмуртск. ун-та. Матем. Мех. Компьют. науки, 31:1 (2021), 149–164
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ObuKra21}
\by А.~Д.~Обухов, М.~Н.~Краснянский
\paper Нейросетевой метод обработки и передачи данных в адаптивных информационных системах
\jour Вестн. Удмуртск. ун-та. Матем. Мех. Компьют. науки
\yr 2021
\vol 31
\issue 1
\pages 149--164
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vuu761}
\crossref{https://doi.org/10.35634/vm210111}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/vuu761
  • https://www.mathnet.ru/rus/vuu/v31/i1/p149
  • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:214
    PDF полного текста:133
    Список литературы:22
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024