Состояние и перспективы развития нейрокомпьютерных систем
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
? прямого распространения сигнала, обученная выдавать входные данные на выходе. 2Архитектура нейронной сетиспособ организации и связи отдельных элементов нейросети (нейронов). 3Алгоритм обучения Кохоненаалгоритм обучения "без учителя", предусматривающий подстройку синапсов на основании их значений от предыдущей итерации. 4Ассоциативная памятьсвойство нейронной сети восстанавливать предъявленный слегка измененный образ, например, с наложенным шумом или содержащий лишь важную часть исходного образа. 5Выходная звезда (Аутстар,Outstar) фрагмент нейронных сетей, предложенный и использованный Гроссбергом во многих нейросетевых моделях. Состоит из нейрона, управляющего группой весов. 6Нейронная сеть вычислительная или логическая схема, построенная из однородных процессорных элементов, являющихся упрощенными функциональными моделями нейронов. 7Нейробионика научное направление, изучающее возможность использования принципов строения и функционирования мозга iелью создания более совершенных технических устройств и технологических процессов. 8Нейрокибернетика 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. 9Нейрокомпьютер компьютер, созданный на основе нейронных сетей. 10Нейронные модели памяти и обучения модели нейронных сетей, направленные на изучение их способности к формированию следов памяти и извлечению записанной информации.11Сеть Хемминга (Классификатор по минимуму расстояния Хемминга) нейронная сеть ассоциативной памяти, принцип работы которой основан на вычислении расстояния Хемминга от входного вектора до всех векторов-образцов, известных сети. 12Сеть Хопфилда (адресуемая по содержанию ассоциативная память, модель Хопфилда) нейронная сеть, состоящая из одного слоя нейронов, каждый из которых связан синапсами со всеми остальными нейронами, а также имеет один вход и один выход. 13Синапс - в нейронных сетяхсвязь между формальными нейронами. Выходной сигнал от нейрона поступает в синапс, который передает его другому нейрону. Сложные синапсы могут иметь память. 14Сумматор - в нейронных сетях блок, суммирующий сигналы, поступающие от нейронов через синапсы. В общем случае сумматор может преобразовывать сигналы и передавать их нейронам или сумматорам тоже через синапсы. 15Теория адаптивного резонанса (адаптивная резонансная теория, ART) теория Гроссберга и Карпентера в которой изучайтся модели, направленные на решение дилеммы устойчивости-пластичности т.е. обучения новым знаниям без разрушения уже существующих. 16Формальный нейрон в нейронных сетях - процессорный элемент, преобразователь данных, получающий входные данные и преобразующий их в соответствии с заданной функцией и параметрами. Формальный нейрон работает с дискретным временем.
Список использованных источников
1.Архангельский, А.А. Нейрокомпьютерные системы: Учеб. пособие / А.А. Архангельский. - СПб.: СПбГУТ, 2007. - 243 с.
2.Булдакова, Т.И. Нейрокомпьютерные системы: Учеб. пособие для студентов специальностей 220400, 210100/Т.И. Булдакова, С.И. Суятинов; М-во образования Рос. Федерации. Сарат. гос. техн. ун-т. - Саратов, 2008. - 94 с.
.Бутусов, О.Б. Современные компьютерные технологии в прикладной математике [Текст]: учебное пособие / О.Б. Бутусов, Н.И. Редикульцева, О.П. Никифорова. - Москва: Изд-во МГУИЭ, 2010. - 98 с.
.Бархатов, Н.А. Искусственные нейронные сети в задачах солнечно-земной физики [Текст]: монография / Н.А. Бархатов, С.Е. Ревунов. - Нижний Новгород: Нижегородский гос. пед. ун-т, 2010. - 407 с.
.Горлов, В.Н. Прикладные нейрокомпьютерные системы: Учебное пособие: / В.Н. Горлов; М-во образования Рос. Федерации, "адимир. гос. ун-т. - "адимир: "адим. гос. ун-т, 2009. - 125 с.
.Евдокимов, А.А. Нейрокомпьютерные технологии в системах защиты информации / А.А. Евдокимов. - Невинномысск: НТИ (фил.) ГОУ ВПО "СевКавГТУ", 2007. - 199 с.
.Злобин, В.К. Нейросети и нейрокомпьютеры [Текст] / В.К. Злобин, В.Н. Ручкин. - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2011. - 252 с.
.Ключко, В.И. Нейрокомпьютерные системы. Базы знаний: Учеб. пособие / В.И. Ключко, В.В. Ермоленко. - Краснодар: Изд-во КубГТУ, 2008. - 100 с.
.Ковалев, И.В. Нейросетевые и гибридные методы и программные средства повышения эффективности поддержки принятия решений в интеллектуальных системах: автореферат дис. кандидата технических наук: 05.13.11/Ковалев Иван Витальевич; [Место защиты: Моск. энергет. ин-т]. - Москва, 2011. - 18 с.
.Кобенко, В.Ю. Компьютерные технологии в науке и производстве: учебное пособие / В.Ю. Кобенко, Ю.Н. Кликушин. - Омск: Изд-во ОмГТУ, 2010. - 103 с.
.Лесохин, В.З. Разработка бизнес-процессов совместных инвестиций с применением ППП МАТЛАБ - нейронные сети [Текст] / В.З. Лесохин. - Санкт-Петербург: Изд-во С. - Петерб. гос. ун-та экономики и финансов, 2011. - 90 с.
.Малыхина, М.П. Нейросетевая экспертная система на основе прецедентов для решения проблем абонентов сотовой сети [Текст]: [монография] / М.П. Малыхина, Ю.В. Бегман. - Краснодар: Юг, 2011. - 148 с.
.Нейроинформатика, ее приложения и анализ данных [Текст]: материалы девятнадцатого Всероссийского семинара, 1 октября - 3 октября 2011 года / М-во образования и науки РФ, Сибирское отд-ние РАН, Сибирский федеральный ун-т [и др.]. - Красноярск: Сибирский федеральный ун-т, 2011. - 190 с.
.Нейроинформатика, ее приложения и анализ данных [Текст]: материалы XVIII Всероссийс