Поиск на русском языке Бочаров

Материал из Wiki
(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Новая страница: «----------------------------------------------------------------------------------- НЕЙРОННЫЕ СЕТИ КОХОНЕНА И НЕЧЕТКИЕ НЕЙРОН…»)
 
 
(не показаны 4 промежуточные версии 2 участников)
Строка 1: Строка 1:
 +
Задания:
 +
 +
 +
2. Выбор темы, выбор ключевых слов, поиск по ключевым словам в РИНЦ, анализ результатов поиска, при необходимости - уточнение ключевых слов.
 +
Выбор наиболее перспективных авторов, поиск авторов в базе патентов (Яндекс Патент, ФИПС). Определение УДК, поиск по УДК. Анализ публикаций, на которые ссылаются в выбранных статьях, анализ публикаций, которые ссылаются на выбранные статьи.
 +
 +
Всё -  записать в соответствующую страницу "Русскоязычный поиск"
 +
Результат: тема,  ключевые слова, количество результатов в РИНЦ, 4-5 наиболее интересных статей (авторы, название, журнал, год, номер). Выбор 2 авторов, результат поиска их патентов, сведения по найденным патентам.  Вывод об актуальности и востребованности тематики.
 +
 +
 +
напоминаю, что нужно руководствоваться [http://www.polytech21.ru/rekomendatsii-po-oformleniyu Правилами оформления списка литературы и библиографических ссылок]!
 +
 +
 +
 
-----------------------------------------------------------------------------------
 
-----------------------------------------------------------------------------------
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ КОХОНЕНА И НЕЧЕТКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ ДАННЫХ
+
#1 статья - НЕЙРОННЫЕ СЕТИ КОХОНЕНА И НЕЧЕТКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ ДАННЫХ
 +
МАНЖУЛА В.Г., ФЕДЯШОВ Д.С.
 +
 
 +
https://elibrary.ru/item.asp?id=15594769
 +
 
 +
Книга 2011 года, имеет 21 цитирований из ядра РИНЦ, ссылается на научные статьи, которые входят в ядро РИНЦ и имеют большое количество цитирований
 
-----------------------------------------------------------------------------------
 
-----------------------------------------------------------------------------------
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
+
 
DATA MINING, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, СЕТИ КОХОНЕНА, НЕЧЕТКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
+
#2 полный курс - НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
 +
Саймон Хайкин (перевод с английского Н. Н. Куссуль, А. Ю. Шелестова)
 +
 
 +
https://elibrary.ru/item.asp?id=19590513
 +
 
 +
Книга 2008 года, входит в ядро РИНЦ, имеет 54 цитирований из ядра РИНЦ и 265 цитирований в РИНЦ
 
-----------------------------------------------------------------------------------
 
-----------------------------------------------------------------------------------
МАНЖУЛА В.Г.1, ФЕДЯШОВ Д.С.1
+
#3 НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ И НЕЧЕТКИЕ СИСТЕМЫ
-----------------------------------------------------------------------------------
+
Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский
1 ГОУ ВПО Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса Шахты
+
-----------------------------------------------------------------------------------
+
Тип: статья в журнале - научная статья Язык: русский
+
-----------------------------------------------------------------------------------
+
Номер: 4 Год: 2011 Страницы: 108-114
+
    УДК: 681.518
+
-----------------------------------------------------------------------------------
+
ЖУРНАЛ:
+
ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
+
-----------------------------------------------------------------------------------
+
Издательство: Издательский Дом "Академия Естествознания" (Пенза)
+
ISSN: 1812-7339
+
  
 +
https://elibrary.ru/item.asp?id=19592934
 +
 +
Книга 2008 года, входит в ядро РИНЦ, имеет 15 цитирований из ядра РИНЦ и 168  цитирований в РИНЦ
 
-----------------------------------------------------------------------------------
 
-----------------------------------------------------------------------------------
АННОТАЦИЯ:
+
#4 НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. ПРИНЦИПЫ. АЛГОРИТМЫ.
Во введении рассмотрена актуальность использования нейронных сетей в интеллектуальном анализе данных. В первом разделе описан метод нейронных сетей в интеллектуальном анализе данных. Второй раздел представляет процесс анализа данных, основанный на искусственных нейронных сетях. В третьем разделе рассматриваются конкретные типы нейронных сетей, используемых в интеллектуальном анализе данных, а именно нейронные сети Кохонена и нечеткие нейронные сети. Выявлены достоинства и недостатки данных сетей. В заключении даны рекомендации по использованию рассмотренных нейронных сетей в технологиях интеллектуального анализа данных.
+
А. Н. Васильев, Д. А. Тархов
-----------------------------------------------------------------------------------
+
  Входит в РИНЦ®: да                               Цитирований в РИНЦ®: 70
+
  Входит в ядро РИНЦ®: нет                       Цитирований из ядра РИНЦ®: 21
+
-----------------------------------------------------------------------------------
+
  
МАНЖУЛА ВЛАДИМИР ГАВРИИЛОВИЧ
+
https://elibrary.ru/item.asp?id=19593432
  
 +
Книга 2009 года, входит в ядро РИНЦ, имеет 15 цитирований из ядра РИНЦ и 108 цитирований в РИНЦ, написана профессором математики
 
-----------------------------------------------------------------------------------
 
-----------------------------------------------------------------------------------
Институт коммуникативных технологий, ректорат (Москва)
+
#5 MATHEMATICAL METHODS FOR PATTERN RECOGNITION
Всего найдено 82 публикации с общим количеством цитирований: 236.
+
Lepskiy A., Bronevich A.
  
 +
https://elibrary.ru/item.asp?id=24392194]
 +
 +
 +
 +
Книга 2009 года, входит в ядро РИНЦ, имеет 9 цитирований из ядра РИНЦ и 91 цитирование в РИНЦ, написана профессором математики, ссылается на различные научные статьи, которые входят в ядро РИНЦ и имеют большое количество цитирований (например, "NEUROINFORMATICS", Gorban A.N., Dunin-barkovsky V.L., Mirkes E.M., Rossiev D.A., 1998, входит в РИНЦ®, цитирований из ядра РИНЦ®: 71)
 
-----------------------------------------------------------------------------------
 
-----------------------------------------------------------------------------------
 +
==Вывод==
 +
Я искал интересующую меня тему по её названию и ключевым словам. Среди большого количества научной литературы  выбирал с наибольшим количеством цитирований и наиболее свежие работы. Было  несколько интересных статей по теме "Нейронные сети". Все они находятся  в ядре РИНЦ, имеют достаточно большое количество цитирований, как в целом, так и из ядра РИНЦ.
 +
 +
Данная тема является актуальной и востребованной на протяжении продолжительного времени, по ней публикуется большое количество научных статей и исследований.
 +
 +
Рассматриваемые научные подходы по выбранной теме имеют обширную область применения от математических наук, до гуманитарных, от научных исследований до коммерческих проектов.
 +
 +
В связи с активнейшим развитием и распространением информационных технологий и непосредственно ЭВМ и прочей электроники, многие методы и подходы стали более доступными, осуществимыми в научной и коммерческой среде.

Текущая версия на 22:08, 29 декабря 2020

Задания:


2. Выбор темы, выбор ключевых слов, поиск по ключевым словам в РИНЦ, анализ результатов поиска, при необходимости - уточнение ключевых слов. Выбор наиболее перспективных авторов, поиск авторов в базе патентов (Яндекс Патент, ФИПС). Определение УДК, поиск по УДК. Анализ публикаций, на которые ссылаются в выбранных статьях, анализ публикаций, которые ссылаются на выбранные статьи.

Всё - записать в соответствующую страницу "Русскоязычный поиск" Результат: тема, ключевые слова, количество результатов в РИНЦ, 4-5 наиболее интересных статей (авторы, название, журнал, год, номер). Выбор 2 авторов, результат поиска их патентов, сведения по найденным патентам. Вывод об актуальности и востребованности тематики.


напоминаю, что нужно руководствоваться Правилами оформления списка литературы и библиографических ссылок!



  1. 1 статья - НЕЙРОННЫЕ СЕТИ КОХОНЕНА И НЕЧЕТКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ ДАННЫХ

МАНЖУЛА В.Г., ФЕДЯШОВ Д.С.

https://elibrary.ru/item.asp?id=15594769

Книга 2011 года, имеет 21 цитирований из ядра РИНЦ, ссылается на научные статьи, которые входят в ядро РИНЦ и имеют большое количество цитирований


  1. 2 полный курс - НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Саймон Хайкин (перевод с английского Н. Н. Куссуль, А. Ю. Шелестова)

https://elibrary.ru/item.asp?id=19590513

Книга 2008 года, входит в ядро РИНЦ, имеет 54 цитирований из ядра РИНЦ и 265 цитирований в РИНЦ


  1. 3 НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ И НЕЧЕТКИЕ СИСТЕМЫ

Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский

https://elibrary.ru/item.asp?id=19592934

Книга 2008 года, входит в ядро РИНЦ, имеет 15 цитирований из ядра РИНЦ и 168 цитирований в РИНЦ


  1. 4 НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. ПРИНЦИПЫ. АЛГОРИТМЫ.

А. Н. Васильев, Д. А. Тархов

https://elibrary.ru/item.asp?id=19593432

Книга 2009 года, входит в ядро РИНЦ, имеет 15 цитирований из ядра РИНЦ и 108 цитирований в РИНЦ, написана профессором математики


  1. 5 MATHEMATICAL METHODS FOR PATTERN RECOGNITION

Lepskiy A., Bronevich A.

https://elibrary.ru/item.asp?id=24392194]


Книга 2009 года, входит в ядро РИНЦ, имеет 9 цитирований из ядра РИНЦ и 91 цитирование в РИНЦ, написана профессором математики, ссылается на различные научные статьи, которые входят в ядро РИНЦ и имеют большое количество цитирований (например, "NEUROINFORMATICS", Gorban A.N., Dunin-barkovsky V.L., Mirkes E.M., Rossiev D.A., 1998, входит в РИНЦ®, цитирований из ядра РИНЦ®: 71)


[править] Вывод

Я искал интересующую меня тему по её названию и ключевым словам. Среди большого количества научной литературы выбирал с наибольшим количеством цитирований и наиболее свежие работы. Было несколько интересных статей по теме "Нейронные сети". Все они находятся в ядре РИНЦ, имеют достаточно большое количество цитирований, как в целом, так и из ядра РИНЦ.

Данная тема является актуальной и востребованной на протяжении продолжительного времени, по ней публикуется большое количество научных статей и исследований.

Рассматриваемые научные подходы по выбранной теме имеют обширную область применения от математических наук, до гуманитарных, от научных исследований до коммерческих проектов.

В связи с активнейшим развитием и распространением информационных технологий и непосредственно ЭВМ и прочей электроники, многие методы и подходы стали более доступными, осуществимыми в научной и коммерческой среде.

Персональные инструменты
Пространства имён

Варианты
Действия
Навигация
Инструменты