1. Комплексные геологоразведочные работы на нефть и газ 2. Комплексные геологоразведочные работы на рудные МПИ 3. Нейроинформационные технологии.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Мы выполняем комплексное рациональное проектирование.
Advertisements

Центр профессиональный подготовки и переподготовки специалистов по геологии и нефтегазовому делу ТюмГНГУ.
Кафедра фотоники и оптоинформатики Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики А.В.Павлов Оптические Технологии.
Использование нейросимулятора при определении внешнего вида ребенка по параметрам родителей.
Нейросетевые технологии в обработке и защите данных Обработка данных искусственными нейронными сетями (ИНС). Лекция 5. Алгоритмы обучения искусственных.
Геоинформационные системы М.З.Ермолицкая к.б.н., доцент кафедры ЭПП.
Центр профессиональный подготовки и переподготовки специалистов по геологии и нефтегазовому делу ТюмГНГУ Программа профессиональной переподготовки по специальности.
Автор: студент группы С-83 Потапенко Владимир Москва 2012 г.
Использование нейронных сетей для прогнозирования изменений на фондовом рынке Михаил Бондаренко 14 August
Лекция 6. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга Среди различных конфигураций искусственных нейронных сетей (НС) встречаются такие, при классификации которых.
Коллективные экспертные методы прогнозирования: Матричный метод Подготовила: Кононок Яна.
Сеть поиска максимума (MAXNET) Сеть поиска максимума с прямыми связями – слогослойная нейронная сеть определяющая, какой из входных сигналов имеет.
© ElVisti Лекция 10 Основные сведения о нейронных сетях Дмитрий Владимирович ЛАНДЭ МЕЖДУНАРОДНЫЙ СОЛОМОНОВ УНИВЕРСИТЕТ.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КАК ЗАДАЧА ИССЛЕДОВАНИЯ ОПЕРАЦИЙ.
Введение. Целью настоящей работы является применение методов математического анализа и компьютерного моделирования для исследования известной в экономической.
ООО «ИнформГеоСервис» Практическое применение нейроинформационных технологий прогноза углеводородов.
Методика оптимизации портфеля ценных бумаг на основании нейросетевого прогнозирования Исполнитель: Воронова М.А. Руководитель: Плющ О.Б.
1 Биологический Нейрон Мозг содержит 10 миллиардов нейронов Тысячи типов нейронов соединены между собой 100 триллионов связей Нейрон может находиться,
10. 3 Повносвязные нейронные сети со смешанным обучением Нейронная сеть Хопфилда ( Hopfield Net)
Практические аспекты биологии. Методы биологических исследований. Практические аспекты биологии. Методы биологических исследований.
Транксрипт:

1. Комплексные геологоразведочные работы на нефть и газ 2. Комплексные геологоразведочные работы на рудные МПИ 3. Нейроинформационные технологии.

4. Финансовый анализ и финансовые системы. 5. Нейророботы и робототехнические системы. 6. Медицинские диагностические системы.

Расчет коэффициентов финансовой устойчивости предприятий. Расчет и анализ производственно- экономических показателей предприятий.

Прогноз финансовой устойчивости предприятий. Оценка влияния государственной поддержки предприятий. Экспертное заключение.

Интеллектуальную нейроинформационную С И С Т Е М У

- Система исследования влияния форм и методов государственной поддержки процессов финансового оздоровления предприятий с моделированием данных процессов на основе нейросетевых методов.

Комплексная интерпретация сейсморазведочных данных и ГИС с с применением нейроинформационных технологий. Комплексная интерпретация геолого-геофизических и геохимических данных с применением нейроинформационных технологий.

ИГС «ИнформГео» в настоящее время является коммерческим продуктом, разрабатываемым OOO ИнформГеоСервис. Обеспечивает интерактивную интерпретационную обработку сейсмического материала, а также комплексную его интерпретацию с другими геофизическими методами на ПЭВМ, оформление отчетного картографического материала в соответствии с принятыми отечественными стандартами. И н т е л л е к т у а л ь н а я геоинформационная система

Южно-Черемшанское нефтяное месторождение

Прогнозные контуры нефтеносности Результатом комплексной интерпретации полевых данных на основе нейронных сетей является построение прогнозных контуров нефтеносности, которые в данном примере хорошо коррелируются между собой и с данными по скважинам, а также подтверждены последующим бурением скважин 225, 232.

Анализ значимости входов Анализ значимости входов нейронной сети приводит к сокращению набора входных данных, что позволяет ранжировать применяемые геофизические и геохимические методы по уровню значимости и, в конечном итоге, сократить временные и материальные затраты на интерпретацию полевых данных.

Применение интеллектуальной геоинформационной системы "ИнформГео" при прогнозе золоторудных полей на основе геолого-геохимических данных.

Управление искусственными объектами на основе обучаемых нейроэмуляторов и нейрочипов. Моделирование эмоциональных характеристик человека и животных. Создание управления искусственным объектом с элементами моделирования высшей нервной деятельности человека и животных.

Биологический нейрон Нервная система и мозг человека состоят из нейронов, соединенных между собой нервными волокнами. Каждый нейрон имеет отростки нервных волокон двух типов - дендриты, по которым принимаются импульсы, и единственный аксон, по которому нейрон может передавать импульс. Аксон контактирует с дендритами других нейронов через специальные образования - синапсы, которые влияют на силу импульса.

Модель нейрона с тремя входами (дендритами), причем синапсы этих дендритов имеют веса w 1, w 2, w 3. Пусть к синапсам поступают импульсы силы x 1, x 2, x 3 соответственно, тогда после прохождения синапсов и дендритов Математическая модель работы мозга к нейрону поступают импульсы w 1 x 1, w 2 x 2, w 3 x 3. Нейрон преобразует полученный суммарный импульс x=w 1 x 1 + w 2 x 2 + w 3 x 3 в соответствии с передаточной функцией f(x). Сила выходного импульса равна y=f(x)=f(w 1 x 1 + w 2 x 2 + w 3 x 3 ).