Широко распространенные и используемые в настоящее время модели нейрона недостаточно полно отражают качественное соответствие между естественными нейронными сетями и их моделями, необходимые для моделирования естественных нейронных структур обработки информации. Наиболее значимым представляется соответствие в структуре связей между нейронами и в свойствах преобразования информационных потоков каждым нейроном сети. В работе предложена система дифференциальных уравнений, описывающая процессы аналогового преобразования импульсных потоков в естественном нейроне. Преимуществом модели является возможность описывать клетку с произвольной древовидной структурой дендритного аппарата, реализация эффектов пресинаптического торможения. Модель не требует настройки внутренних параметров в процессе функционирования, все изменения функциональности определяются модификацией структурной организации мембраны и синаптического аппарата. Проведен ряд численных экспериментов, показавших качественную адекватность поведения предложенных математических моделей биологическим прототипам.

В данной статье предлагается использовать многослойный персептрон для ассоциации орфографической записи основ английских глаголов с аддитивными правилами, преобразующими их в формы прошедшего времени, с целью непосредственного её использования в задачах автоматической обработки текстов. Сеть обучается большому лексикону правильных и неправильных глаголов, после чего тестируется её способность к обобщению на других глаголах. В заключение приводятся рекомендации по улучшению процесса обучения.
Научная сессия НИЯУ МИФИ - 2010. ХII Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2010": Сборник научных трудов. В 2-х частях. Ч.2. М.: НИЯУ МИФИ, 2010. С. 287-297.

The base purpose of the work is development methods of analyze spatial-coordinated data using twice-multilayered neural nets; building program system based on developed methods, implementation of correlation analysis of data in geoinformation system (GIS). Proposed using of twice-multilayered neural nets and GIS together. Proposed schemes of analyze spatial-coordinated data using neural networks.
Михеева Т.И., Сапрыкин О.Н. Применение нейросетевых методов для анализа пространственных данных / Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах // Труды седьмой междун. научно-практ. конференции. - СПб гос. архит.-строит. ун-т. СПб., 2006. С. 81-84.

Учебное пособие рекомендуется студентам технических вузов, прикладным программистам,руководителям информационных отделов предприятий и фирм для практического изучения и реализации методов и алгоритмов программирования нейронных сетей. Содержит 7 реальных примеров разработки нейронных сетей в различных отраслях.
ISBN 5-321-00566-4 Усл.печ. л.7,44, Тираж 150 экз. Заказ № 85. Цена "C"

Рассмотрен синтез одноосного силового гиростабилизатора, содержащего нейронную сеть в цепи обратной связи в качестве наблюдающего устройства. Рассмотрены два различных подхода к синтезу нейросетвого наблюдающего устройства. Проведено численное сравнение свойств гироскопичесого стабилизатора с наблюдателем Льюнбергера, фильтром Калмана и нейрофильтром.