События

Вышел в свет тематический выпуск журнала «Нейрокомпьютеры: разработка и применение» (№9, 2009) составленный из работ преподавателей, аспирантов и студентов факультета информационных технологий МГППУ (журнал входит в Перечень ВАК РФ).

 ПРЕДИСЛОВИЕ ВЫПУСКА

Нейронные сети и другие обучаемые структуры, зарекомендовавшие себя эффективным средством для решения технических задач, постепенно расширяют сферу своего применения и находят все больше сторонников среди специалистов в области медицины, психологии и смежных дисциплин. Специфика этих направлений формирует новые подходы к решению возникающих проблем и способствует появлению новых типов обучаемых структур. Продолжая серию тематических номеров нашего журнала, посвященных научным школам России, мы предлагаем вниманию читателей подборку научных статей, посвященных практическому применению обучаемых структур и перспективным методам идентификации. Собранные здесь работы, в основном, подготовлены специалистами факультета информационных технологий Московского городского психолого-педагогического университета и развивают направления, представленные в выпуске №4 за 2007 год. Особенностью факультета информационных технологий МГППУ является проектно-ориентированный характер обучения студентов, их активное привлечение к научной работе и участие в решении актуальных практических задач. Это позволяет нашим студентам и аспирантам публиковать значительное число научных статей в рецензируемых журналах, регулярно занимать призовые места на российских студенческих олимпиадах, успешно выступать на отечественных и зарубежных научных конференциях. Значительное число программных продуктов, разработанных студентами и аспирантами факультета, внедрено и реально используется в учреждениях и организациях различного профиля. Ряд студентов выполняет дипломные и курсовые работы под совместным руководством отечественных и зарубежных профессоров из США и Великобритании. Для обсуждения полученных результатов и согласования планов проводятся телемосты и организуются поездки на зарубежные студенческие научные конференции. Успешное развитие работ в области математической психологии и участие в Инновационной образовательной программе университета привели к созданию на факультете Центра информационных технологий, занимающегося разработкой современных математических методов и программного обеспечения для психологических научных исследований и обучения студентов с ограниченными возможностями здоровья. Особое внимание уделяется развитию современных технологий математического моделирования и анализа данных. Разработан ряд новых математических моделей для анализа возрастной динамики психологических характеристик в ходе онтогенеза и методов психологической диагностики. В частности, разработаны: концепция обучаемых многофакторных сетей Маркова, позволяющих исследовать особенности эволюции совместных распределений психологических характеристик под воздействием систематических факторов; метод оценки взаимодействия и параметров развития факторов, определяющих динамику наблюдаемых характеристик системы, который опирается на возможности вейвлет-преобразований и обучаемых структур; альтернативный вариант конфирматорного факторного анализа; принципиально новый метод исследования влияния генетических факторов путем анализа взаимной информации, содержащейся в характеристиках близнецов; концепция психологического тренажёра; дискриминантные сети − новая разновидность обучаемых структур, применяемая для психологической диагностики. Эти методы внедрены в научно-исследовательскую практику, позволив выявить ряд интересных закономерностей в динамике развития психологических характеристик и повысив эффективность математического инструментария диагностики. Работы, содержащие часть указанных результатов, наряду с подготовленными под руководством профессора С.Д. Кулика статьями по методам распознавания рукописных текстов, идентификации личности по почерку и определению эффективности технических систем с помощью нейронных сетей включены в этот выпуск нашего журнала, представляя интерес для специалистов, работающих в гуманитарных и технических областях применения нейронных сетей.

СОДЕРЖАНИЕ

Факторный анализ результатов вейвлет-преобразований лонгитюдных данных как новый метод исследования динамических характеристик сложных систем. Куравский Л.С., Мармалюк П.А., Баранов С.Н., Абрамочкина В. И., Петрова Е.А. Психологический тренинг на основе нейросетевой технологии. Куравский Л.С., Марголис А.А., Юрьев Г.А. Технология распознавания и озвучивания текстов для людей с нарушениями зрения. Юрьев Г.А., Куравский Л.С. Применение обучаемых многофакторных сетей Маркова для исследования фонетико-фонематического развития речи. Куравский Л.С., Иванова Е.Г. Индентификация нестационарного объекта методом настраиваемой модели. Афанасьев В.Н., Крестникова Д.Г. Оценка эффективности технических систем использованием нейронных сетей. Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Примеры использования нейросетевого алгоритма в методиках для эксперта-почерковеда. Кулик С.Д., Никонец Д.А