Успешное новаторство – достижение не интеллекта, а воли.

 

Шумпетер Йозеф

 

Связь с редакцией
Рассылка новостей

О применении интерференционной нейронной сети для динамического анализа данных в реальном времени

Бабич Н.А.

DOI: 10.25728/avtprom.2020.06.13

В современных операционных системах реального времени имеются инструменты, позволяющие получать данные об активности системных процессов. Анализ этих данных является сложной задачей, учитывая объем этих данных и их структуру. Интерференционная модель нейронной сети зарекомендовала себя как удобный и надежный инструмент, применяющийся для решения различных задач машинного обучения и машинного зрения. Применение этой модели для решения задачи динамического анализа данных позволит сделать процесс обучения нейронной сети более гибким и удобным, чем в классических нейронных сетях, а также обеспечит более высокую скорость обработки данных.

Ключевые слова: динамический анализ, интерференционная модель, машинное обучение, нейронные сети, обнаружение аномалий, операционные системы реального времени, персептрон

Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефоны: (495) 334-91-30, (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru

© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2020 гг.

Rambler`s Top100 Rambler`s Top100
Рейтинг@Mail.ru
РассылкиSubscribe.Ru
Автоматизация в
промышленности