Раздел 9 / 14

Страница 1 / 38

Лекция 7. Основы трёхмерного "живого" моделирования

Режим постраничного просмотра

/

На первую страницу

На предыдущую главу

На следующую главу

На последнюю страницу

Озвучивание недоступно

/

Внимание! Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.

Режим постраничного просмотра

Для продолжения работы требуется Registration

На предыдущую главу

На следующую главу

Скачать приложение

Нейросетевые методы оптимизации решений

Table of contents

Предисловие

Введение

Лекция 1. Обретние навыков построения систем ассоциативных вычислений, распознования символов и принятия решений +

Лекция 2. Развиваемая логическая нейронная сеть для распознавания объектов временного ряда по заданному набору признаков +

Лекция 3. Логические нейронные сети с обратными связями +

Лекция 4. Рейтинговые системы на логических нейронных сетях +

Лекция 5. Обучаемые и самообучающиеся системы распознавания, управления и принятия решений на логических нейронных сетях +

Лекция 6. Нейросетевые модели пошаговой оптимизации, маршрутизации и тактических игр +

Лекция 7. Основы трёхмерного "живого" моделирования -

7.1. Какую задачу мы хотим решить?

7.2. Создание графических объектов в модели трёхмерной памяти

7.2.1. Модель трёхмерной памяти

7.2.2. Процедуры преобразования

7.2.3. Внешнее воздействие

7.2.4. Построение объектов

7.2.5. Командно-программное управление объектами

7.3. Логические нейронные сети в основе управления трёхмерными компьютерными объектами

7.4. Создание стереоэффекта с помощью системы прозрачных мониторов

7.5. Прямоугольное экранное пространство

7.6. Сферическое экранное пространство

7.7. Цилиндрическое экранное пространство

7.8. Вычислительные средства управления объёмным экраном

7.9. Возможность применения реагирующего объекта для прогноза погоды

Лекция 8. Перспективные нейросетевые технологии +

Заключение

Общий глоссарий

Приложение. Математическая логика событий и логические нейронные сети +

Литература