Г. Алакоз — зам. главного редактора журнала «Нейрокомпьютеры: разработка и применение» Подробнее →

Рассматривается один из возможных вариантов практического применения нейрокомпьютера в творческой задаче синтеза звуковых композиционных секвенций. Используется динамическая перестройка нейронной сети в реальном времени в процессе синтеза фрагментов мелодии при восприятии нейрокомпьютером зрительного образа. И. В. Степанян – канд. техн. наук, доц. каф. электротехники и информационных систем МГГУ В. Д. Цыганков – канд. техн. наук, член-корр... Подробнее →

Рассматриваются особенности работы асинхронного двигателя (АД) со случайной нагрузкой. Показаны преимущества использования искусственных нейронных сетей (ИНС) в электромеханике. Проведен анализ алгоритмов обучения ИНС для решения задачи исследования теплового состояния АД. В. Я. Беспалов – докт. техн. наук, профессор, ГОУВПО «Московский энергетический институт» В. Л. Максимкин – канд. техн. наук, доцент, филиал ГОУВПО «Московский энергетический институт.. Подробнее →

Рассмотрена возможность оценки работы асинхронного двигателя переменного тока с прямой передачей сигнала методом обратного распространения ошибки. В. М. Буянкин – к.т.н. , доц. МГТУ имени Н.Э. Баумана Д. В. Пантюхин – аспирант Московского Физико-Технического Института, научн. сотр. ЦИТиС. Подробнее →

На базе известной архитектуры прохождения сенсорных сигналов в нейронных ансамблях у животных рассматривается модель преобразования входного сенсорного сигнала в трех взаимосвязанных распределенных нейроноподобных подсистемах «кора – таламус – ретикулярные ядра таламуса». Адекватность выбранной модели подтверждается результатами сопоставления качественного вида динамики получаемых решений с процессами, зарегистрированными в экспериментах. Н. С. Кузнецова – студентка радиофизического факультета ННГУ.. Подробнее →

Проанализированы эволюционные задачи на базе объединения динамического (причинно-следственного) описания и вероятностных алгоритмов приема и преобразования полезных сигналов на фоне помех в гидроакустических и гидрофизических каналах распространения информации. Проведены параллели между нейронными сетями и многоканальными адаптивными системами, позволяющие сказать, что моделирование искусственных нейронных сетей может проводиться и на основе аппарата теории сложных технических систем, включая задачи.. Подробнее →

Показана целесообразность использования нейросетевого логического базиса для реализации математической модели цифровой обработки сигналов в кольце полиномов. Рассмотрен генетический алгоритм, применение которого позволяет улучшить структуру модулярного нейросетевого специализированного процессора цифровой обработки сигналов. И.А. Калмыков – докт. техн. наук, Ставропольский военный институт связи и ракетных войск Р.А. Воронкин – канд. техн. наук, Ставропольский военный институт связи и.. Подробнее →

В работе рассматриваются методы повышения быстродействия систем распределенного хранения данных, основанных на аппарате пороговых схем. Повышение производительности достигается за счет применения аппарата системы остаточных классов и использования в качестве элементной базы нейропроцессоров NM6403. О.С. Мезенцева – канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры информационных систем и технологий Северо-Кавказского государственного технического университета. А. И. Алексеев – аспирант кафедры.. Подробнее →

Предложена модель нейронного прогнозирующего вейвлет-фильтра. Исследованы процедуры пороговой обработки высокочастотных коэффициентов. Показано, что вейвлет-нейронная сеть, используемая в фильтре, имеет преимущества в быстродействии по сравнению с многослойной нейросетью. А. И. Колдаев – аспирант Невинномысского технологического института (филиала Северо-Кавказского государственного техническогоуниверситета) А. В. Лавриненко – курсант Ставропольского военного института связи ракетных войск С. С. Кириевский – курсант.. Подробнее →

Описан метод восстановления пропусков данных, основанный на механизмах кластеризации и последующего независимого восстановления информации в статических кластерах. Применение метода к разнородным данным с пропусками информации позволило повысить точность аппроксимации пропусков на 15–22% и снизить ошибку работы ИНС на 5–14%. В. В. Аюев – к. т. н., доцент каф. ФН1-КФ («Программного обеспечения ЭВМ, информационных технологий и.. Подробнее →

Рассмотрена архитектура быстродействующего нелинейного ПИД-регулятора на основе нейронных сетей конечного кольца с модулярной обработкой данных, обладающего нечувствительностью к помехам в измеряемом сигнале с учетом ограничения выходного сигнала регулятора. Предложена рациональная схема совмещения операций преобразований СОК-ПСС и ПСС-СОК для увеличения производительности ПИД-регулятора. Н. И. Червяков – д. т. н., профессор, засл. деятель науки и техники РФ,.. Подробнее →

Рассмотрена архитектура самоорганизующихся карт Кохонена, разделенных по принципу Китайской теоремы об остатках. Полученная архитектура позволяет сократить более чем вдвое количество нейронов c сохранением информационной емкости сети. Показано, что предложенная модификация карты Кохонена согласуется с физическими процессами в головном мозге крысы при ориентации на плоскости. Н. И. Червяков – д. т. н., профессор, засл. деятель науки.. Подробнее →