Модели, методы и задачи прикладной теории надежности нейрокомпьютерных систем

• Автор: Потапов, Илья Викторович
• Шифр специальности: 05.13.15, 05.13.17
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 348 с. : ил.

СПИСОК ОСНОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ. ВВЕДЕНИЕ. ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОНЫ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ НЕЙРОННЫЕ МОДУЛИ. Многофункциональные ИН с пороговой функцией активации. Модели пороговых ИН без пресинаптического взаимодействия волокон. Информационная избыточность в структуре нейронных сетей. Разработка моделей отказоустойчивых многофункциональных нейромодулей с информационноструктурным резервированием. Модель с полным использованием имеющейся структурноинформационной избыточности. СИНТЕЗ ФУНКЦИОНАЛЬНО ИЗБЫТОЧНЫХ ИНС, УСТОЙЧИВЫХ К ОТКАЗАМ КОМПОНЕНТОВ. Функциональная избыточность и критерий оптимизации синтеза отказоустойчивых ИНС. Критерий оптимизации структурного синтеза ИНС отказоустойчивой нейрокомпыотерной системы. Синтез отказоустойчивых адаптивных ИНС. Повышение надежности адаптивных функционально избыточных нейронных сетей. Пример 1. Пример 2. Заключительные замечания. Готовность НКС для двух частных моделей контроля работоспособ
Можно утверждать, что все перечисленные виды избыточности в той или иной мере свойственны нейросетям и взаимосвязаны друг с другом.


ПРИЛОЖЕНИЕ 1. АМН Адаптивный искусственный нейрон. И Искусственный нейрон. ИНПВ Искусственный нейрон с пресинаптическим взаимодействием волокон. ИС Искусственная нейронная сеть. ИКС Нейрокомпьютерная система. ОКС Отказоустойчивая нейрокомпьютерная система. ПЗ Прссинаптическое взаимодействие. Ф Переключательная функция. ПЭ Пороговый элемент. СКА Система контроля и адаптации. ТИ Таблица истинности. ГНС Таблица настройки сети. УПВ Узел пресинаптического взаимодействия. У. МакКаллока, У. Питтса, Ф. Розенблатта, М. Минского, Б. Уидроу, Т. Кохонена, Д. С. Гроссберга 5, а также советских и российских ученых И. Кузичева, Н. В. Позина, С. О. Мкртчяна, Н. М. Амосова, А. И. Галушкина, А. Горбаня и др. ИКС на их основе. ИНС и ИКС на ПЭВМ . ИН и структура нейровычислителя на базе нейронной сети. СБИС. ИНС на элементной базе ПЛИС. ИеигоМаМх, разработанных в НТЦ Модуль. КеигоМаШх 3, в т. ИНС и НКС. Например, А. А.Н. А.И. ИНС и НКС. ИНС и ИКС. России и за рубежом. Рассмотрим некоторые из них. ИНС, а также при шумах и отказах в
В монографиях В. Н. Лопина и И. Н.И. Червякова , , . В представлены научные отчеты коллектива авторов в составе . В работах 0, 1 предложена. Обсуждается воздействие отказов на процесс вычислений. ИНС, используемых для решения задач оптимизации. ИНС к отказам компонентов. В научных трудах Дж. ИНС. В 4 рассмотрена модель надежного искусственного нейрона. Работа 5 посвящена методике синтеза высоконадежных ИНС. СБИС. ИНС. ИНС. ИНС. ИНС. ИНС и предложен метод восстановления работоспособности ИНС при отказах ИН. Помимо вышеназванной работы 7 и др. Известны также работы отечественных авторов в этой области. В.А. Авариантного программирования. Например, 4 7. ИНС. ИНС. ИНС. НКС. ИНС для адаптации к отказам. НКС и особенностей технической реализации. ИНС и ИКС. Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем. ИНС и методы информационного резервирования. Решения задач доведены до алгоритмов, реализуемых на современных ПЭВМ. ИНС нейрокомпыотерных систем. ИНС в конфликтных ситуациях. ИКС. ИКС, т. ИКС. НКС. ГР . ИН. ИКС. ОФАП прилагается. Основные положения, выносимые на защиту. НКС. ИНС, в т. МКС. Личный вклад автора. ИМ, 2. ИНС, 2. ИНС, 6. НКС, получены совместно с д. В.И. Минобрнауки РФ руководитель В. И. Потапов. М.В. И.В. Потапов. Апробация работы. Геленджик, , Искусственный интеллект. Использование результатов диссертации. ПО Полет филиал ФГУП ГКНПЦ им. М.В. Хруничева,. Союз Сат при определении. Омском государственном техническом университете г. Ф.М. Достоевского г. Имеются акты об использовании. Публикации. ВАК РФ, 1 депонированную в ВИНИТИ рукопись. Получено свидетельство о регистрации программного обеспечения в ОФАП. Структура и объем работы. ИН синаптические веса, х. В некоторых случаях в выражении 1. Из обобщенной модели 1. ПФ 4, 5. ИНС, нейронной сетью, нейросетью. Рассмотрение различных моделей. ЯНШЭ, а в некоторых случаях к смешанному классу МЗИУШ. ИН, эквивалентно их отсутствию.