Труды КНЦ вып.9 (ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ) вып. 9/2019(10)

8. V. V. Dikovitsky, M. G. Shishaev. Automated Extraction o f Deontological Statements Through a Multilevel Analysis o f Legal Acts // Computational and Statistical Methods in Intelligent Systems, pp. 102-110. 9. Библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для Machine Intelligence TensorFlow. URL: https://www.tensorflow.org. 10. Фреймворк для кросс-лингвистически последовательной грамматической аннотации на 60 языках. URL: http://universaldependencies.org. Сведения об авторах Д іік о в ііц к іій Владимир Витальевич к.т.н, старший научный сотрудник e-mail: dikovitskv@gmail.com Vladimir V. Dikovitskiy Ph.D. (Tech. Sci.), researcher Шишаев Максим Геннадьевич д.т.н., главный научный сотрудник e-mail: shishaev@iimm.ru Maxim G. Shishaev Dr. Sci (Tech.), lead researcher Пимешков Вадим Константинович стажер-исследователь e-mail: pimeshkov@iimm.ru Vadim К. Pimeshkov research assistant DOI: 10.25702/KSC.2307-5252.2019.9.97-108 УДК 004.89 О. В. Фридман Институт информатики и математического моделирования ФИЦ КНЦ РАН ЛОГИЧЕСКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ: МЕТОДЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО КОСТРУИРОВАНИЯ, РЕДУКЦИИ, ИЗВЛЕЧЕНИЯ ПРАВИЛ* Аннотация Рассмотрен класс логических нейронных сетей. Представлен обзор методов и алгоритмов, применяемых при построении нейронных сетей, методы извлечения правил. Рассматриваются вопросы применения логических нейронных сетей для решения различных задач. Ключевые слова: логические нейронные сети, моделирование, методы и алгоритмы построения нейронных сетей, извлечение правил, применение логических нейронных сетей. Работа выполнена в рамках темы НИР «Развитие методологии построения интеллектуальных мультипредметных систем информационной поддержки регионального развития на примере территорий Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ )» (№ 0226-2019-0036). 97