Розробка методу розрахунку безпечної позиції військових одиниць шляхом використання штучних нейронних мереж на основі ройових алгоритмів
DOI:
https://doi.org/10.15587/2312-8372.2018.120750Ключові слова:
нейронні мережі, безпечна позиція, прогнозування рішень, покрив кластерівАнотація
Запропоновано метод пошуку безпечної позиції військових одиниць під час ведення бойових дій шляхом використання нейронних мереж та алгоритму жаб. Розроблено математичну модель методу пошуку безпечної позиції військових одиниць шляхом використання штучних нейронних мереж. Побудовано гібридний алгоритм пошуку безпечної позиції на основі алгоритму ройового інтелекту. Визначені області потенційного застосування методу.
Посилання
- Wiener, N. (1964). Extrapolation, Interpolation, and Smoothing of Stationary Time Series with Engineering Applications. Cambridge, MA: MIT Press, 176.
- McCulloch, W. S., Pitts, W. (1990). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biology, 52 (1–2), 99–115. doi:10.1007/bf02459570
- Hebb, D. O. (2002). The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory. New York: Psychology Press, 335. doi:10.4324/9781410612403
- Hopfield, J. J. (1982). Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities. Proceedings of the National Academy of Sciences, 79 (8), 2554–2558. doi:10.1073/pnas.79.8.2554
- Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., Williams, R. J. (1988). Learning Internal Representations by Error Propagation. Readings in Cognitive Science,399–421. doi:10.1016/b978-1-4832-1446-7.50035-2
- Shannon, C.E. (2001).A Mathematical Theory of Communication. Mobile Computing and Communications Review, 5 (I),3–55.
- Lippmann, R. P. (1988). An introduction to computing with neural nets. ACM SIGARCH Computer Architecture News, 16 (1), 7–25. doi:10.1145/44571.44572
- Sun-Yuan Kung, Taur, J., Shang-Hung Lin. (1999). Synergistic modeling and applications of hierarchical fuzzy neural networks. Proceedings of the IEEE, 87 (9), 1550–1574. doi:10.1109/5.784235
- Ackley, D. H., Hinton, G. E., Sejnowski, T. J. (1985). A Learning Algorithm for Boltzmann Machines. Cognitive Science, 9 (1), 147–169. doi:10.1207/s15516709cog0901_7
- Loh, W.-Y. (2011). Classification and regression trees. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 1 (1), 14–23. doi:10.1002/widm.8
- Giles, C. L., Maxwell, T. (1987). Learning, invariance, and generalization in high-order neural networks. Applied Optics, 26 (23), 4972–4978. doi:10.1364/ao.26.004972
- Farlow, S.J. (1984). Self-Organizing Methods in Modeling: GMDH Type Algorithms (Statistics: A Series of Textbooks and Monographs). CRC Press, 368.
- Hampshire, J. B., Pearlmutter, B. (1991). Equivalence Proofs for Multi-Layer Perceptron Classifiers and the Bayesian Discriminant Function. Connectionist Models, 159–172. doi:10.1016/b978-1-4832-1448-1.50023-8
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2018 Dmytro Uhryn, Vasyl Lytvyn, Olexiy Iliiyuk, Oleg Klichuk
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
