I.Введение Прошло уже много лет с того момента, когда появилась первая ЭВМ. Подробнее →
Нейрокибернетика — научное направление, изучающее основные закономерности организации и функционирования нейронов и нейронных образований. Основным методом нейрокибернетики является математическое моделирование, при этом данные физиологического эксперимента используются в качестве исходного материала для создания моделей. Подробнее →
Физико-химическая, молекулярно-биологическая и (нейро)физиологическая база «нечисленной» нейрокибернетики. Раскрыто взаимоотношение «численных» и «нечисленных» формальных моделей в физике, химии и молекулярной биологии. Показаны возможности полуэмпирической «нечисленной» идентификации в инструктированном синтезе нативных белков и в модели формальных нейронов, в которой фактор временной задержки влияет на выполняемые преобразования. Проведен анализ роли «нечисленной» идентификации в базовых механизмах функциональных систем П.К... Подробнее →
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.. Подробнее →
С использованием обучаемых структур оценен вклад генетических и средовых факторов в межиндивидуальную изменчивость взвешенной пиковой частоты альфа-ритма и спектральных амплитуд (СА) частотных диапазонов ЭЭГ покоя у детей дошкольного возраста. Перспективы применения нейрокомпьютеров Новикова С. И., Строганова Т. А., Посикера И. Н., Цетлин М. М., Малаховская Е. В. Подробнее →
В номере: кн. 27 серии «Нейрокомпьютеры и их применение» Нейрокомпьютеры в информационных и экспертных системах / Под ред. А. И. Галушкина и С. Д. Кулика. Рассмотрен круг проблем в информационных и экспертных системах, решение которых эффективно с применением нейрокомпьютеров, а именно: задач диагностики и прогнозирования состояния сложных технических процессов; эффективного поиска информации в сети Internet;.. Подробнее →
В номере кн. 25 серии «Нейрокомпьютеры и их применение» Нейрокомпьютеры в прикладных задачах обработки изображений Под редакцией докт. техн. наук, проф. А. Н. Балухто и докт. техн. наук, проф. А. И. Галушкина Рассмотрены нейросетевые алгоритмы решения типовых прикладных задач обработки цифровых изображений: фильтрации и сегментации; сжатия и кодирования видеоряда; распознавания, классификации и обнаружения различных объектов.. Подробнее →
Содержание журнала «Нейрокомпьютеры», 2006, №4-5 От редактора From editor Элементная база реальных нейронных сетей Elemental base of realizing neural network На пути к общей теории нейросетей. К вопросу о сложности. Савельев А. В. Изложены основные положения нового подхода к оценке сложности многоуровневых систем, применительно к биологическим объектам, в частности, в нейробионическом аспекте. Приведены результаты исследований,.. Подробнее →
Проведен анализ управления производственными процессами в нефтегазодобывающей отрасли, и предложен новый подход к построению систем поддержки принятия решений на основе комплексного использования нейрокомпьютерных и мультиагентных технологий. Галуев Г. А., Коровин С. Я., Коровин Я. С., Матвеев С. Н. Подробнее →
The probability of unfailing work and mean time of “life” of a fail-safe neurocomputer system with a majority logic of work and failback neural networks. Potapov I. V. Рассмотрена вероятностная модель отказоустойчивой нейрокомпьютерной системы с мажоритарной логикой работы, состоящей из функционально устойчивых, восстанавливаемых после отказов нейронов, искусственных нейронных сетей. Приведены дифференциальные уравнения и аналитические выражения.. Подробнее →
Приведен анализ разработок нейрокомпьютеров и нейросетевых технологий для построения экспертных систем СУБД. Харламов А.А., Аллахвердов С.А., Самаев Е.С. Подробнее →
Предложен метод и нейронная сеть для расширения динамического диапазона модулярного мультинейропроцессора по дополнительно введенным модулям (основаниям) системы остаточных классов (СОК). Расширение системы оснований является одной из основных немодульных операций, выполняемых в СОК, при которой определяется вычет (наименьшей неотрицательный остаток) чисел по вновь введенным основаниям и известным вычетам исходной системы оснований. Червяков Н.И., Лавриненко И.Н., Мезенцева.. Подробнее →
Модулярные нейрокомпьютеры, обладающие свойством отказоустойчивости, требуют перехода от СОК к ОПСС и обратно в реальном масштабе времени с целью реконфигурации, поэтому возникает необходимость в быстром переходе из системы остаточных классов в обобщенную позиционную систему счисления и из обобщенной позиционной системы счисления в систему остаточных классов. Червяков Н.И., Дьяченко И.В., Лавриненко И.Н., Лавриненко С.В., Кондрашов А.В. Подробнее →
Галушкин А. И. Подробнее →
Галуза Ю.П. Подробнее →
Остапенко Г. П. Казанцев П. А. Подробнее →
Рассмотрены нейрофизиологические основания создания вероятностных синаптических нейрокомпьютерных систем (ВСНК). На примерах математического и имитационного моделирования с помощью пакета программ «СИНАПС» показано, что ведущая роль в процессе переработки информации нейроном принадлежит химическому синапсу, который представляет собой адаптивный вероятностный канал связи, осуществляющий не только преобразование входных сигналов, но и генерацию их с заданными статистическими характеристиками. В качестве.. Подробнее →
Представлен пример использования нейрокомпьютерных технологий для решения задачи биометрической идентификации личности по особенностям рисунка папиллярных линий пальцев руки. Галуев Г. А., Габриелян Б. А. Подробнее →
Описаны методы биометрической идентификации личности, их сравнительный анализ и характеристика. Обоснована перспективность использования нейрокомпьютерных технологий для создания биометрических систем нового поколения. Галуев Г. А., Габриелян Б. А. Подробнее →
Проанализировано новое направление в области обеспечения информационной безопасности — биометрия. Описаны методы биометрической идентификации личности. Приведены перспективы применения нейрокомпьютерных технологий для построения биометрических систем нового поколения — обучаемых адаптивных биометрических нейросетевых процессоров. Галуев Г. А. Подробнее →
Рассмотрена нейронная сеть для локализации и исправления ошибок в системе остаточных классов. Предложен ряд изменений в структуре нейронной сети для ее упрощения и увеличения быстродействия. Червяков Н. И., Шалин Б. С. Подробнее →
Изложен подход к автоматическому построению закона управления для разрабатываемой системы автоматического проектирования с помощью нейрокомпьютеров. Степанов М.Ф. Подробнее →
Рассмотрены интеллектуальные системы автоматического управления, способные к самоорганизации благодаря наличию автоматического синтеза закона управления, имеющей нейрокомпьютерную реализацию на основе планирующих искусственных нейронных сетей. Степанов М.Ф. Подробнее →
Рассмотрен характер возникновения ошибок в системе остаточных классов. Предложен метод локализации и исправления однократных ошибок и его нейросетевая реализация. Червяков Н.И., Бережной В.В., Гончарова Е.Н., Калмыков И.А. Подробнее →
Рассмотрен алгоритмический базис, структура и способы технической реализации элементной базы нейрокомпьютерных систем — цифровых нейропроцессоров. Галуев Г.А. Подробнее →
Предложена адаптируемая модулярная нейронная сеть для коррекции ошибок в нейрокомпьютере. Червяков Н.И., Галкина В.А., Стрекалов Ю.А., Лавриненко С.В. Подробнее →
Рассмотрено выделение трудных неформализуемых задач в биометрических системах идентификации личности с целью их дальнейшего решения в нейросетевом логическом базисе; обсужден выбор адекватной вычислительной системы по критерию отношения производительности к стоимости, а также проблемы, связанные с испытаниями биометрических систем, как систем распознавания образов. Галушкин А.И., Иванов А.И. Подробнее →
Описана архитектура нейрокомпьютеров, построенных на многоступенчатой системе остаточных классов. Червяков Н.И., Сахнюк П.А., Шапошников А.В., Макоха А.Н. Подробнее →
Приведен анализ разработок нейрокомпьютеров и нейросетевых технологий для построения экспертных систем СУБД. Харламов А.А., Аллахвердов С.А., Самаев Е.С. Подробнее →