Development and approbation of information systemS, based on artificial neural networks technology


Cite item

Full Text

Abstract

The information system which uses artificial neural networks as intellectual core is described. The developed system approbation results are presented.

About the authors

Oleg Vladimirovich Kryuchin

Tambov State University named after G.R. Derzhavin

Email: kryuchov@gmail.com
Candidate of Technics, Leading Programmer of Mathematics, Natural Science and Information Technologies Institute Tambov, Russian Federation

Aleksander Anatolyevich Arzamastsev

Tambov State University named after G.R. Derzhavin

Email: arz_sci@mail.ru
Doctor of Technics, Professor, Head of Computer and Mathematical Simulation Department Tambov, Russian Federation

Elena Vladimirovna Vyazovova

Tambov State University named after G.R. Derzhavin

Email: kafedra_kmm@mail.ru
Candidate for Master’s Degree of Preparation Direction “Applied Mathematics and Informatics” of Mathematics, Natural Science and Information Technologies Institute Tambov, Russian Federation

References

  1. Арзамасцев А.А., Зенкова Н.А., Крючин О.В., Квашенкин Д.О., Неудахин А.В. Автоматизированная технология и программно-технологический комплекс для построения экспертных систем с интеллектуальным ядром, основанным на нейросетевых моделях, поддержкой распределенного ввода данных и параллельных вычислений // Вестник Тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. Тамбов, 2012. Т. 17. Вып. 3. С. 948-978.
  2. Крючин О.В., Арзамасцев А.А., Королев А.Н., Горбачев С.И., Семенов Н.О. Универсальный симулятор, базирующийся на технологии искусственных нейронных сетей, способный работать на параллельных машинах // Вестник Тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. Тамбов, 2008. Т. 13. Вып. 5. С. 372-375.
  3. Крючин О.В. Экспертная система, базирующаяся на технологии искусственных нейронных сетей, способная к использованию внутри программного комплекса // Актуальные проблемы современной науки и образования. Естественные науки: материалы Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием. Уфа: РИЦ БашГУ, 2010. Т. 1. C. 26-29.
  4. Крючин О.В., Вязовова Е.В. Использование обучающей и расчетной выборки при построении моделей искусственных нейронных сетей универсальной моделирующей системой CrVSIS // Вестник Тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. Тамбов, 2014. Т. 19. Вып. 2. С. 600-603.
  5. Крючин О.В., Арзамасцев А.А., Вязовова Е.В., Квашенкин Д.О. Разработка интерфейса для универсальной моделирующей системы, базирующейся на аппарате искусственных нейронных сетей // Электронный журнал «Исследовано в России». 014/130905. 2013. С. 195-208. URL: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2013/014.pdf (дата обращения: 19.10.2015).
  6. Крючин О.В. Использование технологии искусственных нейронных сетей для прогнозирования массы улова креветки // Современные проблемы математики и ее прикладные аспекты: материалы Всерос. науч.-практ. конф. Пермь: Перм. гос. ун-т, Перм. гос. гум.-пед. ун-т, 2010. С. 110.
  7. Крючин О.В., Козадаев А.С. Прогнозирование массы выловленной креветки в Индийском океане при помощи искусственных нейронных сетей с использованием кластерных систем // Вестник Тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. Тамбов, 2010. Т. 15. Вып. 1. С. 313-314.
  8. Крючин О.В., Арзамасцев А.А. Реализация параллельного алгоритма подбора активационных функций искусственной нейронной сети // ЭФТЖ. 2011. Т. 6. С. 2-61. URL: http://eftj.secna.ru/vol6/ 110606.pdf (дата обращения: 19.10.2015).
  9. Арзамасцев А.А., Крючин О.В., Азарова П.А., Зенкова Н.А. Универсальный программный комплекс для компьютерного моделирования на основе искусственной нейронной сети с самоорганизацией структуры // Вестник Тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. Тамбов, 2006. Т. 11. Вып. 4. С. 564-570.
  10. Крючин О.В. Нейросетевой симулятор с автоматическим подбором активационных функций // Информационные технологии. М., 2010. № 7. С. 47-52.
  11. Крючин О.В., Козадаев А.С. Прогнозирование температуры в городе Тамбове при помощи аппарата искусственных нейронных сетей с использованием кластерных систем // Интеллектуальные системы: труды 9 Междунар. симпозиума / под ред. К.А. Пупкова. М.: РУСАКИ, 2010. С. 620-624.
  12. Крючин О.В., Козадаев А.С., Слетков Д.В., Арзамасцев А.А. Применение параллельных алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей на примере прогнозирования температуры воздуха в городе Тамбове // Вестник Тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. Тамбов, 2011. Т. 16. Вып. 2. С. 461-467.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».