Редько В. Г. Эволюционная биокибернетика. Почему так медленно развивается актуальная наука?




Скачать 37.38 Kb.
НазваниеРедько В. Г. Эволюционная биокибернетика. Почему так медленно развивается актуальная наука?
Дата публикации15.03.2013
Размер37.38 Kb.
ТипВопрос
uchebilka.ru > Физика > Вопрос




ПЗІС,

2006-2007 н.р.

Список літератури до розділу “Еволюційна кібернетика”




  1. Вступ


  1. Редько В. Г. Эволюционная биокибернетика. Почему так медленно развивается актуальная наука? (www.iph.ras.ru/~mifs/Redko1R.htm; http://www.synergetic.ru/science/index.php?article=redko1r)

  2. Редько В. Г. Проблема происхождения интеллекта и эволюционная биокибернетика // Журн. высшей нервн. деятельн. 1998. Т.48. Вып.2. С.358-369.

  3. The Principia Cybernetica Project: http://pespmc1.vub.ac.be/

  4. Турчин В. Ф. Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции. М.: Наука, 1993; М.:ЭТС, 2000. (http://pespmc1.vub.ac.be/POSBOOK.html)



  1. ^

    Моделі виникнення молекулярно-генетичних

інформаційних та кібернетичних систем


  1. Эйген М. Самоорганизация материи и эволюция биологических макромолекул. М.: Мир, 1973. 216 с.

  2. Эйген М., Шустер П. Гиперцикл. Принципы самоорганизации макромолекул. М.: Мир, 1982. 270 с.

  3. Редько В.Г. Оценка скорости эволюции в моделях Эйгена и Куна. Биофизика.1986. Т. 31. N.3. С. 511-516.

  4. Редько В.Г. Спиновые стекла и эволюция // Биофизика. 1990. Т.35. Вып.5. С.831-834.

  5. Файстель Р., Романовский Ю.М., Васильев В.А. Эволюция гиперциклов Эйгена, протекающих в коацерватах // Биофизика. 1980. Т.25. N.5. С. 882-887.

  6. Редько В.Г. Эволюционная кибернетика. (http://www.keldysh.ru/BioCyber/ Lectures.html)

  7. Ратнер В.А., Шамин В.В. Сайзеры: моделирование фундаментальных особенностей молекулярно-биологической организации // Математические модели эволюционной генетики. Новосибирск: ИЦИГ, 1980. С. 66 - 126.

  8. Ратнер В.А., Шамин В.В. Сайзеры: моделирование фундаментальных особенностей молекулярно-биологической организации. Соответствие общих свойств и конструктивных особенностей коллективов макромолекул // Журн. общ. биологии. 1983. Т.44. N.1. С. 51-61.

  9. Редько В.Г. Поведение каталитически взаимодействующих макромолекул (сайзеров) в коацерватах // Биофизика. 1986. Т.31. Вып.4. С.705-707.

  10. Редько В.Г. Адаптивный сайзер // Биофизика. 1990. Т.35. Вып.6. С.1007-1011.
^

3. Загальні моделі еволюції


  1. Ратнер В.А. Математическая популяционная генетика. Новосибирск: Наука, 1976. 128 с.

  2. Кимура М. Молекулярная эволюция: теория нейтральности. М.: Мир, 1985, 400 с.

  3. Кауффман С. Антихаос и приспособление // В мире науки. 1991. N.10. С. 58-65.


  1. ^

    Прикладне еволюційне моделювання





  1. IEEE Transactions on Evolutionary Computation.

  2. Вороновский Г.К., Махотило К.В., Петрашев С.Н., Сергеев С.А. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. – Харьков: Основа, 1997. – 112 с. (www.neuropower.de/rus/ ; www.gotai.net/download/file-ga-001.pdf)

  3. http://algolist.manual.ru/ai/ga/

  4. www.gotai.net/documents/doc-ga-005.aspx

  5. Глибовец Н.Н., Медвидь С.А. Генетические алгоритмы и их использование для решения задачи составления расписания // Кибернетика и системный анализ. – 2003. – №1. – C. 95-108.

  6. Кисляков А.В. Генетические алгоритмы: математический анализ некоторых схем репродукции // Информационные технологии. – 2000. – №12. – C. 9-14.

  7. Кисляков А.В. Генетические алгоритмы: операторы скрещивания и мутации // Информационные технологии. – 2001. – №1. – C. 29-34.

  8. Куприянов М.С., Матвиенко Н. И. Генетические алгоритмы и их реализации в системах реального времени // Информационные технологии. – 2001. – №1. – C. 17-21.

  9. Бидюк П.И., Литвиненко В.И., Токарь А.А. Параллельные генетические алгоритмы // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2002. – №4. – С. 7-16.

  10. www.genetic-programming.com

  11. Hans Kuhlmann, Mike Hollick. Genetic Programming in C/C++ // http://www.cis.upenn.edu/~hollick/genetic/paper2.html

  12. Конноли Брайен. Выживает самый приспособленный: естественный отбор алгоритмов // http://www.microsoft.com/Rus/Msdn/Magazine/2004/08/Genetic_M.mspx (- використ. технолгії Windows, C# и CodeDOM)
^




  1. Штучне життя





  1. International Society for Artificial Life: http://www.alife.org

  2. Tge Complexity and Artificial Life Researh Concept for Self-Organizing Systmes=CALResCo: http://www.calresco.org)

  3. Эдвард Ф. Мур. Математические модели самовоспроизведения // Математические проблемы в биологии. Сборник статей под ред. Р.Беллмана. Пер. с англ. – М.:Мир, 1966, 278 с. – с.36-62.

  4. Дж. Фон Нейман. Теория самовоспроизводящихся автоматов. – М.: Мир, 1971 г. – 382 с. (автор Артур Бёркс).


^

Список літератури до розділу “МГУА”


  1. http://www.gmdh.net/index.html (домашня сторінка розробників МГУА)

  2. УСиМ, 2003, №2



^

Список літератури до розділу “Штучні нейронні мережі”





  1. IEEE Trans. Neural Networks

  2. Ф.Уоссермен. «Нейрокомпьютерная техника: теория и практика», - М.:Мир, 1992.

  3. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональных компьютерах – Н.: Наука. Сиб. изд. фирма РАН, 1996. – 276 с.

  4. Stone M.N. The generalized Weierstrass approximation theorem // Math. Mad. – 1948. – Vol. 21. – P. 167-183, 237-254.

  5. Арнольд В.И. О представлении функций нескольких переменных в виде суперпозиции функций меньшего числа переменных // Математическое просвещение. – 1958. – Вып. 3. – С. 41-61.

  6. Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных в виде суперпозиции непрерывных функций одного переменного и сложения // ДАН СССР. – 1957. – Т. 114, №5. – С. 953-956.

  7. Siegelmann H.T., Sontag E.D. On the Computational Power of Neural Nets // Journal of Computer and System Sciences. – 1995. – Vol. 50, №1. – P. 132-150

  8. Siegelmann H.T. Computation Beyond the Turing Limit // Science. – 1995. – Vol. 268. – P. 545-548.

  9. Funahashi K. On the approximate realization of continuous mappings by neural networks // Neural Networks. – 1989. – Vol. 2. – P. 183-192

  10. Sandberg I.W. Approximation for Nonlinear Functionals // IEEE Trans. Circuits and Systems. – 1: Fundamental Theory and Applications. – 1992. – Vol. 39, №1. – P. 65-67.

  11. Вороновский Г.К., Махотило К.В., Петрашев С.Н., Сергеев С.А. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. – Харьков: Основа, 1997. – 112 с. (www.neuropower.de/rus/ ; www.gotai.net/download/file-ga-001.pdf)

  12. Байдык Т.Н. Нейронные сети и задачи искусственного интеллекта. – Киев. Наукова думка, 2001.

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Редько В. Г. Эволюционная биокибернетика. Почему так медленно развивается актуальная наука? iconРедько В. Г. Эволюционная биокибернетика. Почему так медленно развивается актуальная наука?
...

Редько В. Г. Эволюционная биокибернетика. Почему так медленно развивается актуальная наука? iconЗдесь возникает очень важный вопрос: а что, собственно, духовно развивается?
Тут же всплывает, даже не задумываясь, (что тут же вызывает настороженность, почему мы при этом не задумываемся?) сколь очевидный,...

Редько В. Г. Эволюционная биокибернетика. Почему так медленно развивается актуальная наука? iconПочему компьютер медленно выключается?
Иногда пользователи замечают, что с некоторых пор на их компьютере выход из Windows происходит медленно или операционная система...

Редько В. Г. Эволюционная биокибернетика. Почему так медленно развивается актуальная наука? iconФармакологические свойства
Активен в отношении штаммов бактерий, устойчивых к пенициллину, тетрациклину, сульфаниламидам. Устойчивость микроорганизмов развивается...

Редько В. Г. Эволюционная биокибернетика. Почему так медленно развивается актуальная наука? iconЗадумывались ли вы когда-нибудь над тем, почему все вокруг называется так, а не иначе?
Эти вопросы занимается этимология (в переводе с греческого – наука о значении и происхождении слов)

Редько В. Г. Эволюционная биокибернетика. Почему так медленно развивается актуальная наука? iconАдам Джексон "Десять секретов счастья"
«Я просто хочу быть счастливым». Почему же тогда счастливых людей так мало? Почему одной из самых быстро развивающихся областей в...

Редько В. Г. Эволюционная биокибернетика. Почему так медленно развивается актуальная наука? iconДжеймса Пакера «Познание Бога»
Самая лучшая наука для роста души – это наука о Христе распятом и о Святой Троице. Ничто не способно так развить интеллект, так возвысить...

Редько В. Г. Эволюционная биокибернетика. Почему так медленно развивается актуальная наука? iconВ. Г. Колташов Диалектическая психология
Что нами движет? Почему мы радуемся и страдаем, почему ведем себя именно так, а не иначе? Что заставляет нас желать нового? Почему...

Редько В. Г. Эволюционная биокибернетика. Почему так медленно развивается актуальная наука? iconПроекта
В чём проявляется проблема с производительностью (опишите своими словами, например, медленно открывается страница, медленно работает...

Редько В. Г. Эволюционная биокибернетика. Почему так медленно развивается актуальная наука? iconМ. А. Шишкин Вопрос о значении модификации в эволюции не нов. Его...
Шишкин М. А. Фенотипические реакции и эволюционный процесс (еще раз об эволюционной роли модификаций). — В кн.: Экология и эволюционная...

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
uchebilka.ru
Главная страница


<