Article

Article title APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR COLLECTIVE DECISION OF COMPLEX INTELLIGENT PROBLEMS
Authors V.V. Bova, A.N. Duckardt
Section SECTION III. ARTIFICIAL INTELLECT AND INDISTINCT SYSTEMS
Month, Year 07, 2012 @en
Index UDC 002.53:004.89
DOI
Abstract The paper shows intelligent information technology capabilities which are based on artificial neural networks. Also it has been released of aspects of artificial neural networks applying for decision-making system of variety subject areas. In this paper the artificial neural networks applying for making collective decision for complex problem is shown. The approach which is based on the using of multiple neural networks for solving the problem has been released for getting the effective decision of complex intelligent problem.

Download PDF

Keywords Intelligent technology; artificial neural networks; neural networks models; decision-making problem; collective decision.
References 1. Бова В.В., Курейчик В.В., Нужнов Е.В. Проблемы представления знаний в интегрированных системах поддержки управленческих решений // Известия ЮФУ. Технические
науки. − 2010. − № 7 (108). − С. 107-113.
2. Бова В.В. Модели предметных знаний на основе системно-когнитивного анализа // Известия ЮФУ. Технические науки. − 2010. − № 7 (108). − С. 146-153.
3. Тимофеев А.В. Мульти-агентные робототехнические системы и нейросетевые технологии // Известия ЮФУ. Технические науки. − 2010. − № 3 (104). − С. 20-23.
4. Нагоев З.В., Бозиев А.О. Классификация изображений на основе модели онтонейроморфогенеза // Известия Кабардино-Балкарского НЦ РАН. − 2011. − № 1. − С. 196-200.
5. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / пер. с польск. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
6. Zhou Z.H., Wu J., Tang W. Ensembling neural networks // Many could be better than all, Artif. Intell. – 2002. – Vol. 137, № 1-2. – Р. 239-263.
7. Ляхов А.Л., Алешин С.П. Искусственная нейронная сеть как измерительный инструмент адекватности модели с адаптивным классом точности // 4-я МНПК «Математическое и
имитационное моделирование систем»: Тезисы докладов. – Киев: ИПММС НАН Украины, 2009. – С. 116-119.
8. Воеводин Ю.Ю., Комарцова Л.Г. Применение генетического алгоритма для оптимизации параметров нейронной сети в задачах классификации // Информатика: проблемы,
методология, технологии. – М.: Изд-во МГТУ им Баумана, 2005. − С 42-46.
9. Курейчик В.М. Проблем, обзор и параллельные генетические алгоритмы: состояние // Известия РАН. Теория и системы управления. – М., 2010. – № 4. – С. 72-82.
10. Дуккардт А.Н., Лебедев Б.K. Комплексный гибридный генетический алгоритм // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2008. – № 4 (81). – С. 26-32.
11. Кравченко Ю.А. Метод создания математических моделей принятия решений в многоагентных подсистемах // Известия ЮФУ. Технические науки. − 2011. − № 7 (1120). − С. 141-145.

Comments are closed.