|
Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)
Системный анализ, управление и обработка информации
Анализ вычислительной трудоемкости федеративных алгоритмов
нейрокогнитивного управления имитационными феногенетическими
моделями растений
М. А. Абазоковa, М. И. Анчёковa, К. Ч. Бжихатловa, Ж. Х. Курашевa, З. В. Нагоевa, О. В. Нагоеваb, А.А. Унагасовa, А.А. Хамовa a Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук,
360010, Россия, г. Нальчик, ул. Балкарова, 2
b Институт информатики и проблем регионального управления –
филиал Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук, 360000, Россия, г. Нальчик, ул. И. Арманд, 37-а
Аннотация:
Целью исследования является разработка методологии создания гибридов
хозяйственно полезных растений с заданным набором фенотипических свойств на основе
применения методов универсального искусственного интеллекта для управления федеративными
имитационными моделями вегетации. Основной задачей данной работы является анализ
вычислительной трудоемкости основных алгоритмов функционирования и обучения нейрокогнитивных
систем управления федеративными имитационными моделями вегетации растений при использовании
вычислителей различных типов. В работе приведены результаты оценки времени выполнения
цикла диспетчеризации в федеративной системе имитационного моделирования феногенетической
динамики растений на последовательном и параллельном вычислителе.
Ключевые слова:
универсальный искусственный интеллект, мультиагентные системы,
нейрокогнитивное управление, селекция растений, экспрессия генов, анализ вычислительной
трудоемкости, федеративные алгоритмы
Поступила в редакцию: 23.09.2024 Исправленный вариант: 07.10.2024 Принята в печать: 09.10.2024
Образец цитирования:
М. А. Абазоков, М. И. Анчёков, К. Ч. Бжихатлов, Ж. Х. Курашев, З. В. Нагоев, О. В. Нагоева, А.А. Унагасов, А.А. Хамов, “Анализ вычислительной трудоемкости федеративных алгоритмов
нейрокогнитивного управления имитационными феногенетическими
моделями растений”, Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН, 26:5 (2024), 107–128
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/izkab904 https://www.mathnet.ru/rus/izkab/v26/i5/p107
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 108 | PDF полного текста: | 10 | Список литературы: | 15 |
|