Математическая модель обучения и самообучения техническому обслуживанию сложных систем

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье проведён анализ различных моделей самообучения с применением единой формальной системы понятий. Рассмотрены модели, основанные на концепциях подкрепления связей и выбора из множества гипотез, модели автоматного и перцептронного типов. Выведен ряд параметров, описывающих процесс самообучения.

Об авторах

А. Н. Коптев

Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва (национальный исследовательский университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: eat@ssau.ru

Доктор технических наук, профессор

Заведующий кафедрой эксплуатации авиационной техники

Россия

А. А. Попович

Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва (национальный исследовательский университет)

Email: tikhonova_a.a@mail.ru

Аспирант кафедры эксплуатации авиационной техники

Россия

Список литературы

  1. Розенблатт, Ф. Принципы нейродинамики. Перцептроны и теория механизмов мозга [Текст] / Ф. Розенблатт. – М.: Мир, 1965. – 480 с.
  2. Соколов, Е.Н. Нейронные механизмы в памяти обучения [Текст] / Е.Н. Соколов. – М.: Наука, 1981. – 140 с.
  3. Наследов, Д. А. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных [Текст] / Д.А. Наследов – СПб.: Речь, 2004. – 392 с.
  4. Аткинсон, Р. Введение в математическую теорию обучения [Текст] / Р. Аткинсон, Г. Бауэр, Э. Кротерс. – М.: Мир, 1969. – 487 с.
  5. Месарович, М. Общая теория систем: математические основы [Текст] / М.Месарович, Я.Такахара. – М.: Мир, 1978. – 312 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Вестник СГАУ, 2015

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах