Нейросетевая обработка результатов ЭПР-исследований порошков синтетических алмазов

Abstract

Теория нейронных сетей возникла несколько десятилетий назад на стыке иссле­дований в области биологии и вычислительной техники в результате попыток моде­лирования функций человеческого мозга. Однако только в последнее время наблю­дается повышение интереса к применению теории нейронных сетей к решению раз­личных задач в области техники и естественнонаучного эксперимента. Так, нейрон­ные сети обеспечивают эффективное решение задач нелинейной аппроксимации многомерных функций, прогнозирование во времени процессов, зависящих от не­скольких переменных. К отличительным особенностям нейронных сетей, обуславли­вающим их эффективность, относятся гибкость и способность легко адаптироваться к условиям решаемой задачи, а также нелинейность, позволяющая имитировать сложные процессы и системы. Последнее особенно важно при моделировании раз­личных процессов, поскольку для решения задач моделирования и анализа данных прежде использовались в основном линейные модели и методы.