Состояние и перспективы развития нейрокомпьютерных систем
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
Филиал Нижегородский
Электронная письменная предзащита
Название диiиплины
ЭВМ и вычислительные системы
Тема
Состояние и перспективы развития нейрокомпьютерных систем
Фамилия выпускника
Варакин Алексей Сергеевич
Содержание
Введение
1. Основы нейрокомпьютерных систем
1.1 Основы искусственных нейронных сетей
1.2 Алгоритм обратного распространения
1.3 Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга
2. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России и зарубежом
2.1 Применение искусственных нейронных сетей в системах управления
2.2 Теория нейронных сетей
2.3 Нейроматематика
2.4 Прикладная нейроматематика
2.5 Нейрочипы и нейрокомпьютеры
2.6 Обзор зарубежных достижений нейрокомпьютерных систем
Заключение
Глоссарий
Список использованных источников
Введение
Актуальность исследования. Теория искусственных нейронных сетей (ИНС) благодаря фундаментальным работам зарубежных исследователей У. Мак-Каллока, У. Питтса, Ф. Розенблатта, М. Минского, Б. Уидроу, Т. Кохонена, Д. Хопфилда, С. Гроссберга, а также советских и российских ученых И.Б. Гутчина, A. C. Кузичева, Н.В. Позина, С.О. Мкртчяна, Н.М. Амосова, А.И. Галушкина, А.Н. Горбаня и др. получила широкое развитие. При этом основные направления исследований были связаны с разработкой моделей искусственных нейронов (ИН), изучением структуры и свойств различных моделей нейронных сетей, их обучением (настройкой) для решения поставленных задач и проектированием нейрокомпьютерных систем (НКС) на их основе. В настоящее время нейросетевая тематика стала междиiиплинарной и. породила новые научные направления, такие как нейроинформатика, нейроматематика и др. В нашей стране и за рубежом издано большое количество монографий и учебников, посвященных основам и развитию теории ИНС и НКС, рассчитанных на максимально широкий круг читателей.
Нейронные сети и нейрокомпьютеры в настоящее время находят применение для решения задач практически во всех областях научно-исследовательской и инженерной деятельности: в авиации и космической технике, энергетике (в т. ч. атомной), химической, электронной и нефтегазодобывающей отраслях промышленности, военной технике и системах двойного применения, в управлении роботами, станками и технологическими процессами, в системах обработки изображений, сигналов и данных, вычислительных системах и др.
Известно, что искусственные нейронные сети в первую очередь предназначены для решения специфических, трудно формализуемых задач (также возможно применение ИНС для решения формализуемых задач вместо традиционных фоннеймановских вычислителей), что дает основания предполагать высокую эффективность использования нейрокомпьютеров в так называемых системах специального (двойного) назначения. В настоящее время в связи с бурным развитием информационных технологий можно ожидать появления новых сверхмощных универсальных нейровычислительных комплексов и систем, способных выполнять большие объемы вычислительных работ в реальном масштабе времени.
Стремительное развитие нейрокомпьютерных технологий приводит к появлению научных проблем и задач, системному решению которых ранее уделялось недостаточно внимания.
Объектом исследования выступают нейрокомпьютерные системы. Предметом исследования является процессы способствующих развитию нейрокомпьютерных систем.
Таким образом, целью данного исследования является исследование состояния и перспектив развития нейрокомпьютерных систем.
Основные задачи, поставленные и решенные в данной работе, следующие.
Теоретическое обосновать и исследовать нейрокомпьютерные системы;
2Рассмотреть текущее состояние проблемы;
Определить перспективы развития нейрокомпьютерных систем.
Практическая значимость исследования заключается в том, что поставлены и решены задачи повышения эффективности применения нейрокомпьютерных систем с учетом различных условий работы и особенностей их технической реализации, которые могут использоваться в практике.
1. Основы нейрокомпьютерных систем
1.1 Основы искусственных нейронных сетей
Для решения задач идентификации и прогнозирования технического состояния могут быть использованы искусственные нейронные сети (ИНС) или, просто, нейронные сети (НС) различного рода.
Для реализации с максимальным эффектом функций НС, как правило, существует оптимальная совокупность параметров НС. Следовательно, одной из основных задач, стоящих перед разработчиком НС, является выбор этой совокупности, определяющей, в конечном итоге, вид сети.
Основным элементом сети является искусственный нейрон (далее нейрон) (приложение А).
Нейроны представляют собой относительно простые, однотипные элементы, имитирующие работу нейронов мозга. Каждый нейрон характеризуется своим текущим состоянием по аналогии с нервными клетками головного мозга, которые могут быть возбуждены и заторможены. Искусственный нейрон, также как и его естественный прототип, имеет группу синапсов (входов), которые соединены с выходами других нейронов, а также аксон - выходную связь данного нейрона - откуда сигнал возбуждения или торможения поступает на сина