Список литературы
Необходимо отметить также, что в то время, как на Западе нейроин-формационные технологии применяются уже достаточно широко, в России это все еще экзотика. Это вызывает потребность с одной стороны, в повышении усилий по их популяризации, а с другой - в расширении исследований в этом направлении.
Уже сейчас достаточно очевидно, что объединение нейроинформационных технологий с другими технологиями будет способствовать существенному прорыву в решении многих актуальных проблем.
Список литературы
1. Аведьян Э. Д., Коваленко М. Л., Цитоловский Л. Е., Цыпкин Я. 3. Автономные алгоритмы настройки нейронных сетей. - Тр. Международной конференции "Математика, компьютер, управление и инвестиции". - М.: Гарант, 1993, с.2-11.
2. Аппаратная реализация ускорителя нейровычислений. / А.В. Бочаров, А.С. Грошев, М.В.
Захватов и др. - Известия вузов. Приборостроение, 1995, т. 38, 1-2.
3. Бабков В.Ю., Михайлов П.А., Смирнов Д.А. Методы и алгоритмы частотнотерриториального планирования сотовых сетей подвижной радиосвязи на основе геоинформационной базы данных. /VI Санкт-Петербургская международная конференция Региональная информатика-98. Тезисы докладов.
Часть 1. - СПб., 1998. с. 57.
4. Барцев С.И., Охонин В.А. Адаптивные сети обработки информации. // Препринт ИФ СО АН СССР, Красноярск, 1986, 59Б.
5. Блум Ф., Лейзерсон А., Хофстедтер Л., Мозг, разум и поведение. - М.: Мир, 1988.
6. Бовбель Е. И., Паршин В. В. Нейронные сети в системах автоматического распознавания речи. - Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники, 1998, 4, с.49-65
7. Бубенников А. Н. Архитектурно-технологический облик интеллектуальных нейронных сетей на кремниевых пластинах и трехмерных нейрокомпьютеров. -Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники, 1998, 4, с.34-51.
8. Галушкин А. И. Нейрокомпьютеры в разработке военной техники США. -Зарубежная радиоэлектроника, 1995, 5.
9. Галушкин А. И. Нейрокомпьютеры в разработке военной техники США. -Зарубежная радиоэлектроника, 1995, 6, с.4-21.
10. Галушкин А. И., Крысанов А. И. Оценка производительности нейрокомпьютеров. - Зарубежная радиоэлектроника.
Успехи современной радиоэлектроники, 1998, 4, с.22-33.
11. Галушкин А. И. Синтез многослойных систем распознавания образов. - М.: Энергия, 1974.
12. Галушкин А. И. Современные направления развития нейрокомпьютеров в России. - Зарубежная радиоэлектроника.
Успехи современной радиоэлектроники, 1998, 4, с.3-17.
13. Горбань А. Н. Обучение нейронных сетей. - М.: СП ПараГраф, 1990.
14. Джейн А. К., Мао Ж., Мои/ддин К. М. Введение в искусственные нейронные сети. - Открытые системы, 1997, 4, с. 16-24.
15. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. - М.: Мир, 1976.
16. Ежов А., Чечеткин В. Нейронные сети в медицине. - Открытые системы, 1997, 4, с.34-37.
17. Захарченко В. М. Проблемы и перспективы создания нейроподобных устройств обработки информации. Обзоры по электронной технике.
Сер. 9. Экономика и системы управления.
Выпуск 1 (1006). - М.: ЦНИИ "Электроника", 1984.
18. Комашинский В. И., Смирнов Д. А., Титов А. А., Шнуренко С. А. Алгоритм децентрализованного управления доступом для сети радиосвязи с пакетной передачей сообщений. /53 НТК.
Тезисы докладов. - СПб.: НТОРЭС им. А.С.
Попова, 1998, с.40.
19. Комашинский В.И., Смирнов Д.А.
Введение в нейро-информационные технологии, - СПб.: Тема, 1999.
20. Комашинский В. И., Смирнов Д. А., Шнуренко С. А. Интегральное обслуживание пользователей в сотовых системах подвижной радиосвязи при множественном доступе с кодовым разделением. /51 НТК.
Тезисы докладов. - СПб.: ГУТ, 1998, с.58.
21. Комашинский В. И., Смирнов Д. А. Гибридные методы множественного доступа к беспроводным АТМ сетям. /54 НТК.
Апрель 1999 г. Тезисы докладов. -СПб.: НТОРЭС имени А.С. Попова, 1999, с.66-67.
22. Крысанов А. И. СБИС L-Neuro - базовый нейрочип для создания современных нейрокомпьютеров. - Зарубежная радиоэлектроника.
Успехи современной радиоэлектроники, 1998, 4, с. 18-21.
23. Куссуль Э. М. Ассоциативные нейроподобные структуры. - Киев: Паукова думка, 1990.
24. Ли У. Техника подвижных систем связи: пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1985.
25. Логовский А. С. Использование нейронных сетей для решения комбинаторных задач с полным перебором. - Нейрокомпьютер, 1994, 3, 4, с.41-50.
26. Маккалок У. С., Питтс У. Логическое исследование идей, относящихся к нервной активности, сборник Автоматы, под ред.
К. Э. Шеннона и Дж. Маккарти, - ИЛ, 1956.
27. Песиков Я. С., Рыбалко С. Я. Атлас клинической аурикулотерапии. - М.: Медицина, 1990.
28. Портнов Ф. Г. Электропунктурная рефлексотерапия. - Рига: Знание, 1988.
29. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики (перцептроны и теория механизмов мозга). - М.: Мир, 1965.
30. Соколов В. Н. Нейронные механизмы памяти и обучения. - М.: Наука, 1981.
31. Табеева Д. М. Руководство по иглорефлексотерапии. - М.: Медицина, 1990.
32. Уоссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. - М.: Мир, 1990.
33. Хант Э. Искусственный интеллект. - М.: Мир, 1978.
34. Цыпкин Я. 3. Адаптивные методы выбора решений в условиях неопределенности. -Автоматика и телемеханика, 1976, 4, с.78-91.
35. Цыпкин Я. 3. Основы теории обучающихся систем. - М.: Наука, 1970.
36. Шаров А.Н., Степанец В.А., Комашинский В.И.
Сети радиосвязи с пакетной передачей информации. - СПб.: ВАС, 1994.
37. Якушев Д. Ж. Применение нейрокомпьютеров в финансовой деятельности. - Зарубежная радиоэлектроника.
Успехи совпеменной радиоэлектроники, 1998, 4, с.61-68.
38. Яфраков М. Ф., Корчагина Л. И. Особенности комплексного подхода к нейрокомпыотерингу. - Известия вузов. Приборостроение, 1997, т.40, 3.
39. Aazhang В., Paris В.-P., Orsak G. C. Neural Networks for Multiuser Detection in CDMA Communications, IEEE Trans.
Comm., July 1992, vol. 40, pp.
1212-1222.
40. Anderson J. A., Pellionisz A., Rosenfeld, E. Neurocomputing 2. Cambridge, 1990, MA: MIT Press.
41. Anderson J. A., Rosenfeld E., Ncurocomputing: Foundation of Research, MIT Press, Cambridge, Mass., 1988.
42. Anumolu V., Bray N. W., Reilly K. D. A neural network model of strategy selection and evolution.
World Congress on Neural Networks - '93, pp. 1528-1535.
43. Astrom K. J., Wittenmark B. Adaptive control., Reading MA: Addison Wesley, 1989.
44. Atsushi H. ATM communications network control by neural network.
IJCNN, Washington DC, 1989, vol. 1, pp.259-266.
45. Atsushi H. ATM communications network control by neural networks. IEEE Trans, on Neural Networks, vol.
1, 1, 1990.
46. Bitto J., Magorla N., Hush D., Chacl E. Seismic event discrimination using neural networks.
23rd Asi. Conf. Signals, Syst.
And Comput., Pacific Crove, Calif., Oct.30-No, vol. 1, 1989.
47. Bourlard A., Wellekens C. J., Links between Markov models and multilayer per-ceptrons, IEEE Trans. Patt.
Anal, and Mach. Intell.., 1990, vol.
12, pp.l 167-1178.
48. Brown T. X. Neural network for switcing. IEEE Comm.
Mag., Nov., 1989, pp.72-81.
49. Brown T. X., Liu Kuo-Hui. Neural network design of a Banyan network controller. IEEE J. Selec.
Areas Commun., 1990, vol. 8, 8, pp.1428-1438.
50. Campbell M., Toberg S., 3-D Wafer scale Architectures for neural network computing., IEEE Trans Vch. Technol., 3993, vol. CHMT-16, no.
7, pp.646-655.
51. Carpenter G. A., Grossberg S., Pattern Recognition by SelfOrganizing Neural Networks, MIT Press, Cambridge, Mass., 1991.
52. Duranton M., Aglan F., Mauduit N., Hardware Accelerations for Neural Networks: Simulations in Parallel machines, L-Neuro user Guide, Telmat Multinode.
53. Fortuna L., Geaziani S., Presti M. L., Muscato G. Improving back-propagation learning using auxiliary neural networks.
Int. J. Control.
1992. v.55, 4, pp.793-807.
54. Fujii R., Tenorio M. F., Zhu H. Use of neural nets in channelrouting. IJCNN-89, Washington DC, 1989, vol.
1, pp.321-325.
55. Funabiki Nobuo, Takefuji Yoshiyasu, Lee Cuo Chun. A neural network model for traffic control in multistage interconnection networks. IJCNN-91, Seattle, Wash., July 8-12, 1991, vol.
2, p.898.
56. Funabiki N. And oth. A neural network approach of broadcasting in multishop packed radio networks.
IJCNN-91. Theory and applications, Singapore, 1991, pp.
2540-2545.
57. Funabiki N., Takefuji Y. A parallel algorithm for spare allocation problems. IEEE Trans.
Rcliabilility, vol. 40, Aug.
1991, pp.338-346.
58. Funabiki N., Takefuji Y. A parallel algorithm for channel routing problems. IEEE Trans. Computer-Aided Design, vol.
11, Apr. 1992, pp.464-474.
59. Funabiki N., Takefuji Y. Neural network parallel algorithm for channel assignment problems in cellular radio networks. IEEE Transactions. Veh.
Technol., vol. 41, 4, Nov.
1992, pp.430^437.
60. Gael de La Croix Vaubois, Catherine Moulinoux, Benoit Derot, The N Programming Language //Neurocomputing, NATO ASI series, vol.F68, pp.89-92.
61. Gamst A., Rave W. On frequency assignment in mobile automatic telephone system, in Proc.
GLOBECOM’82 1982, pp.309-315.
62. Ghez S., Verdu S., Schwartz Stuart C„ Optimal Decentralized Control in the Random Access Multipacket Channel, IEEE Trans.
Automat. Contr., vol. 34, pp. 1153 1163, Nov.
1989.
63. Grossberg S. Adaptive pattern classification and universal recoding: I/ Parallel development and coding of neyral feature detectors. Biol.
Cybem., 1976, v.23, pp. 121 134.
64. Gyu-Sang Jung, Farid Dowla, Vemuri V. Application of neural networks for seismic phase identification.
IJCNN-91, Singapore, 1991, pp.899-904.
65. Flajek B., Sasaki G. Link Sceduling in Polynomial Time.
IEEE Trans. Inform. Theory, Sept.
1988, vol. 34, pp.910-917.
66. Hao J., Vandewalle J., Tan Sh. Predictive control of nonlinear systems based on identification by backpropagation networks. J. Neural Systems, 1994, v. 5, 4. pp.
335 344.
67. Hale W.K.
Frequency assignment: Theory and applications. Proc.
IEEE, vol. 68, Dec. 1980, pp.
1497-1514.
68. Harris Drucker, Yann Le Cun, Improving Generalization Performance Using Backpropagation //IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.3, N5, 1992, pp.991 997.
69. Hata M. Empirical formula for propagation loss and land mobile radio services.
IEEE Transactions., 1980, VT-29(3).
70. Haykin S., Neural Networks: A comprehensive foundation, MacMillan College Publishing Co., New York, 1994.
71. He G., Tang P., Pang X. Neural Networks Approaches to Implementation of Optimum Multiuser Detection in CDMA Channals, Inti.
Joum. Of Electronics, 1996, vol.
80, pp.425-431.
72. Hebb D. O., The organization of behaviour, N. Y.: Wiley, 1949.
73. Heermann P. D. Neural network techniques for stable learning control of nonlinear systems.
Dissertation D. S. University of Texas at Austin, 1992.
74. Hertz J., Krogh A., and R.G.
Palmer, Introduction to the Theory of Neural Computation, Addison-Wesley, Reading, Mass., 1991.
75. Hirose Y., Yamashita K., Hijiya S. Back-propagation algorithm which varies the number of hidden units. Neural Networks.
1991, v.4, pp.61-66.
76. Hopfield J., Learning algorithms and probability distributios in feed-forward and feed-back networks, Proc. Natl.
Acad. Sci.
USA, 1987, vol.84, pp.8429-8433.
77. Hopfield J., Tank D., Neural computation of decision in optimization problems, Biol.
Cybernet, 1985, vol.52, pp.141-152.
78. Hopfield J., Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities, in Proc.
National Academy of Sciencies, USA 79, 1982, pp. 2554-2558.
79. Hornik K., Stinchcombe M., White H. Mylti-layer feed-forward networks are universal approximators.
Discussion paper, Department of Economics, University of California, San Diego, La Jolla, CA, 1988.
80. Keller J. В.. Geometrical theory of diffraction. Opt.
Soc. Am., 1962, vol.52, pp.
116-130.
81. Keun-Rong Hsieh and Wen-Tsuen Chen, A Neural Network Model which Combines Unsupervised and Supervised Learning, IEEE Trans, on Neural Networks, vol.4, No.2, march 1993.
82. Kohonen T., SelfOrganization and Associative Memory, Third Edition, Springer-Verlag, New York, 1989.
83. Kyung S. Kwak and Ramesh R. Rao, Controlled ALOHA with Geometric Capture Probabilities, IEEE Trans. Automat. Contr., vol.
35, pp. 1270-1274, Nov.
1990.
84. Kunz D. Channel assignment for cellular radio using neural networks. IEEE Transactions. Veh.
Technol., vol. 40, Feb.
1991, pp. 188-193.
85. Levine D. S., Leven, S. J. Motivation, emotion, and goal direction in neural networks, 1992, Hillsdale: Erlbaum.
86. Lippman R. P., An Introduction to Computing with Neural Nets, IEEE ASSP Magazine, Vol.4, No.2, Apr.
1987, pp. 4-22.
87. Lippman R. P., Review of neural networks for speech recognition, Neural Computation, 1991, voI.L no.
1, p.1-38.
88. Malki H. A., Moghaddamjoo A. Using the Karhunen-Loe've Transformation in the Back-Propagation Training Algorithm //IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.2, N1, 1991, pp.162-165.
89. Manduit N. Pleliminari data sheef: the neuromimetic cireiit L-Neuro 1,0, L-Neuro User Guide.
Telmat Multinode.
90. Morgan N., Bourlard A. Neural networks for statistical recognition of continuous speech.
Proceedings of the IEEE. Concepts and Theory, May 1995, vol.83, pp.742-769.
91. Narendra K. S., Parthasarathy K. Back propagation in dynamical systems containing neural networks.
TR 8905, Center for systems science, Department of Electrical Engineering, Yale University, New Haven, CT, 1989.
92. Narendra K. S., Parthasarathy K. Neural networks and dynamical systems. Part 1: A gradient approach to Hopfield networks.
TR 8820, Center for systems science, Department of Electrical Engineering, Yale University, New Haven, CT, 1988.
93. Neural networks for control / Miller W. T., Sutton R. S., Werbos P. J., Eds., The MIT Press, 1990.
94. Odom M. D., Sharda R., Oklahoma State University A Neural Network Model for Bankruptcy Prediction IJCNN, S. D., 1990, vol.2, pp.
163-168.
95. Paielli R.A. Simulation tests of the optimization method of Hopfield and Tank using neural networks. NASA Tech.
Mem. 101047, Nov.
1988.
96. Parks P. C. Lyapunov redesign of model reference adaptive control systems, IEEE Journal Transactions of Automatic Control, 1966, vol.
11, pp.362-367.
97. Rauch H. E., Winarske T., Neural networks for Routing Communication Traffic, IEEE Control Syst.
Mag., 1988, vol.8, pp.26-31.
98. Richard M. D., Lippman R. P., Neural network classifiers estimate Bayesian discriminant function, Neural Computation. Concepts and Theory, 1991, vol.
3, pp.461-483.
99. Rumelhart D. E., Hinton G. E., Williams R. J., Learning internal representations by error proragation, Parallel Distributed Processing.
Cambridge, MA: MIT Press, 1986, vol. l,Ch. 8, pp.318-362.
J 00. Sankar К. Pal, Sushmita Mitra, Multilayer Perceptron, Fuzzy Sets, and Classification //IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.3, N5,1992, pp.683-696.
101. Sivarajan K.N., McEliece R.J., Ketchum J.W. Channel assignment in cellular radio.
In Proc. 39th IEEE Veh.
Technol. Soc.
Conf., May 1989, pp.846-850.
102. Stocker К. E., Landstorfer F. M. Empirical prediction of radiowave propagation by neural network simulator.
Electronics letters, June 1992, vol.28, pp. 11771178.
103. Troudet Terry P., Walters Stephen M. Neural network architecture for crossbar switch control.
IEEE Transactions Circuits and Syst., 1991, vol. 38, 1, pp.42-56.
104. Waibel A., Hampshir J., A novel objective function for improved phoneme recognition using time-delay neural networks, IEEE Transactions on Neural Networks, June 1990, vol. 1, no.
2, pp.216-228.
105. Waibel A., Phoneme recognition using time-delay neural networks, IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing, March 1989, vol.
37, pp.328-339.
106. Wen-Yuan Chen, Sin-Horng Chen, Cheng-Jung Lin, A speech recognition method based on the sequential multi-layer perceptrons, Neural Networks, 1996, vol.9, no.
4, pp.655-669.
107. Werbos P. J., Backpropagation Through Time: What It Does and How to Do It //Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992, pp.309-319.
108. Werbos P. J., Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences, Phd Thesis, Dept, of Applied Mathematics, Harvard University, Cambridge, Mass., 1974.
109. Wilson G.V., Pawley G.S. On the stability of the traveling salesman problem algorithm of Hopfield and Tank. Biologoical Cybern., vol.
58, 1988, pp.63-70.
110. Widrow B., Lehr M. A., 30 Years of Adaptive NeuralNetworks: Perceptron, Madaline, and Backpropagation //Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992, pp.327-354.
111. Wieselthier J. E., Barnhart С. M., Ephermides A., A Neural Networks Approach to Routing Without Interference in Multihop Radio Networks, IEEE Transactions on Comm., 1994, vol.42, no.l, pp.
166-177.
112. Wieselthier J. E., Barnhart С. M., Ephremides A. The problem of routing and scheduling in multihop radio network - a hopfield neural network approach. NRL Report 9366, Dec.
1991.
113. White M., Mack I., Borsuk J., Lampe D., Kub F., Charge-Coupled Device (CCD) Adaptive Discrete Analog Signal Processing, IEEE Journal of Solid-State circuits, Feb.
1979, vol.SC-14, no.l.
