СОДЕРЖАНИЕ

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7, 2007

СОДЕРЖАНИЕ

Теория нейронных сетей Майоров В. В., Коновалов Е. В. Обобщенный нейронный автомат в задаче распространения волны возбуждения по нейронной сети. * Предложена новая модель нейронного элемента: обобщенный нейронный автомат. Аналитическими методами исследуется механизм самоорганизации нейронной сети, состоящей из обобщенных нейронных автоматов. Субботин С. А., Олейник А. А. Методы эволюционного отбора комбинаций признаков с использованием априорной […]

 

Июль 01st, 2007

Теория нейронных сетей Майоров В. В., Коновалов Е. В. Обобщенный нейронный автомат в задаче распространения волны возбуждения по нейронной сети. * Предложена новая модель нейронного элемента: обобщенный нейронный автомат. Аналитическими методами исследуется механизм самоорганизации нейронной сети, состоящей из обобщенных нейронных автоматов.

Субботин С. А., Олейник А. А. Методы эволюционного отбора комбинаций признаков с использованием априорной информации об их индивидуальной значимости. * Рассмотрена задача отбора информативных признаков при построении распознающих моделей. Предложены эволюционные методы, позволяющие отбирать комбинации наиболее информативных признаков при решении задач автоматической классификации, диагностики и поддержки принятия решений. Проведены эксперименты, свидетельствующие о практической применимости предложенных методов.

Розанов М. С., Корсунов Н. И. Модифицированный метод обучения нейронных сетей с радиальным базисом. * Предложен модифицированный метод обучения двухслойных нейронных сетей с радиальным базисом на основе метода обратного распространения. Дано описание подробного алгоритма модифицированного метода и приводится пример его работы для аппроксимации скалярной функции трех переменных.

Нейроматематика и интеллектуальные вычисления Калач А. В. Разработка мультисенсорной системы «электронный нос» для имитации обоняния человека. * Приведено описание мультисенсорной системы «электронный нос». Установлено, что «электронный нос» не пассивно отражает информацию о воздействии запаховой среды, а способен настраиваться на новые одоранты. Программный модуль предназначен для сбора, обработки и последующего анализа сигналов пьезосенсоров. Для обработки сигналов пьезосенсоров использованы искусственные нейронные сети с алгоритмом обучения «обратное распространение ошибки».

Нейрокомпьютеры и нейрочипы Герон С. В., Фрид А. И. Нейронное голосование в N-кратно резервированной вычислительной системе. * Предложен способ голосования на основе использования нейронных сетей для N-кратно резервированных вычислительных систем с большой мощностью множества возможных значений конечного результата вычислений; показано, что в помехогенерирующей среде нейронное голосование дает более достоверное решение, чем голосование на основе весовых коэффициентов.

Нейрокомпьютеры в управлении динамическими системами Макаров Г. Н. Обучаемый нейросетевой регулятор системы управления динамическим объектом. * Проведено сравнение двух структур автоматической системы управления объектом первого порядка, в которых функции оптимального по быстродействию цифрового регулятора заменены искусственной нейронной сетью, обучаемой с учителем. Показано, что использование нейронных сетей в обеих структурах снимает математическую проблему начального и текущего расчёта параметров нейросети и анализа её точностных свойств при проектировании системы; в процессе регулирования состоянием динамического объекта система управления с нейросетевым регулятором не сопоставима с оптимальной системой регулирования только по одному свойству перерегулирования процесса на выходе объекта управления при смене градаций регулирования.

Биометрические системы идентификации личности Костюченко Е. Ю., Мещеряков Р. В. Идентификация по биометрическим параметрам при использовании аппарата нейронных сетей. * Рассмотрены реализации систем идентификации по биометрическим параметрам человека. Приведены основные подходы на базе клавиатурного почерка и подписью манипулятором «мышь», к улучшению показателей качества нейронной сети для применения в системах идентификации.

Нейрокомпьютеры в генетике, химии и биоинформатике Структурно-параметрический метод хранения и преобразования информации в молекулярной биологии и супрамолекулярной вычислительной технике (часть 2). Алакоз Г. М. * Раскрыта сущность структурно-параметрического метода хранения и преобразования информации, который исходит из того, что один из обрабатываемых операндов кодируется структурой супрамолекулярного вычислителя, а второй – параметрами сигнала, который представляет собой отклик на «слабое» идентификационное возбуждение, не разрушающее гетероструктуру. Показано, что трансляцию и транскрипцию содержимого ассоциативного операнда в термальный состав абстрактной гетероструктуры с малым «временем жизни», можно выполнить в темпе реального времени и на основе методов и средств пороговой логики. Оценена функциональная сложность задачи эволюционного отбора фиксированного отображения «множество нуклеиновых триплетов – множество аминокислот белка». Раскрыты источники гиперкомбинаторной криптостойкости молекулярно-биологического кода.

Перспективы применения нейрокомпьютеров Агаев Н. Б. Краткосрочное прогнозирование объема газопотребления с использованием искусственных нейронных сетей. * Показано, что использование результатов трех независимых нейронных сетей улучшает качество прогнозирования объема газопотребления и повышает доверие к полученным прогнозам; предлагаемая ИНС повышает точность прогнозирования примерно на 0,5%, что позволяет увеличить экономический эффект при оперативно-диспетчерском управлении системами газоснабжения.

Введенский В.Л., Коршаков А.В. О двух алгоритмах построения понятийной сети глаголов естественного человеческого языка и результатах их работы. * Объектом анализа в статье являются множества английских глаголов. Глаголы рассматриваются как объемные тела в неком «семантическом» пространстве, на котором введена определенная метрика. В основе определения расстояний в упомянутом пространстве положено число существующих адекватных взаимообратных переводов у обрабатываемых слов-глаголов на ряд других индоевропейских языков. Целью данного исследования было получить информацию о структуре и строении понятийной сети глаголов естественного языка. Для этих целей использовались два метода: «геометрический» метод и метод, использующий хопфилдоподобную нейронную сеть. Рассмотрено большое число слов, среди которых выделяется группа «многозначных» и группа с «конкретным» значением или смыслом. Причем последняя группа не образует очевидных кластеров в пространстве глаголов. Глаголы естественных языков, символизирующие набор базовых, имеющих особый смысл для повседневной жизни действий, на которые способен человек, распределены равномерно по семантическому пространству.

There are no responses so far.
Leave your response

You must be logged in to post a comment.