Розробка багатомодульних гібридних нейромереж й методів підвищення продуктивності та зменшення обсягу фізичної пам’яті псевдоінверсних нейромереж. Проектування методу видалення застарілої інформації шляхом динамічного рознасичення асоціативної пам’яті.
При низкой оригинальности работы "Дослідження методів удосконалення нейронної асоціативної пам"яті та її застосування в гібридних модульних нейромережах", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Основні дослідження за темою дисертації проводились в Інституті математичних машин і систем НАН України в межах виконання таких науково-дослідних робіт: НДР “Дослідження методів потокової нейрообробки даних та шляхів створення ефективних мультинейропроцесорних систем” (Вінер-УА) (1992-1996рр) - за планом Президії НАН України №8/104 від 28.10.1992р.; НДР “Розробка методів побудови пристроїв асоціативної памяті на основі моделей нейронних мереж з використанням інтегральної та голограмної оптики для інтелектуальних систем оптико-електронних приладів” (Тамара УП) (1992-1996рр) завдання №7/84/4 від 30.12.1992 р.; Державної науково-технічної програми 6.3 “Нейрокомпютер”.; Державної науково-технічної програми 6.2.2896 “Створення дослідного зразка програмного нейрокомпютера реального часу і розробка нейротехнологій прогнозування та прийняття рішень в умовах невизначеності ”(Оракул) за договором з Міністерством Науки №2/756-97 від 12.08.97 р.; Контракт на створення науково-технічної продукції №ISR-NN-01/3082, від 24 січня 2001р “Розробка комплексу програм статистичної обробки великих масивів даних”, замовлення 3922.; Науково-технічна робота “Розробка та експериментальне дослідження технології модульних нейромереж для ультразвукової оцінки розміщення пасажира” 2002р. договір № 020101.; НДР “Дослідження та удосконалення засобів інтерфейсу нейрокомпютерів із застосуванням структурних методів кодування даних” (Інтерфейс) за № 040101. Модулями таких мереж є порівняно прості нейромережі, навчені на одержання часткових рішень задачі, що діють як локальні експерти. Застосування цього методу в мережах з псевдоінверсним правилом навчання дозволяє зменшити обсяг фізичної памяті НАП у 3-5 разів і відповідно збільшити продуктивність операцій читання даних з асоціативної памяті. Головним критерієм оцінки якості роботи мережі було вибрано повний атракторний радіус(АРП) мережі, тобто максимальну відстань по Хеммінгу між вхідним та еталонним вектором, яку мережа усуває протягом конвергенції в стан атрактору. Наприклад, якщо мережу з 256 нейронів навчити на групу з 20 векторів і замінити 5 нейронів, а потім додатково навчити на іншу групу з 10 векторів, то мережа буде розпізнавати тільки останню групу.
Список литературы
Куссуль М.Э., Сычов А.С. Интерактивные средства моделирования нейронных сетей // Нейросетевые технологии и нейрокомпьютеры- Сборник научных трудов Ин-т кибернетики им.В.М.Глушкова; Киев -1994. - С. 41-48.
Лепорский В.Д., Куссуль М.Э., Иваницкая Т.В., Сычев А.С. Использование нейронных классификаторов в задачах электроэнергетики // Автоматизация и релейная защита в энергосистемах. Сб.науч.тр. Ин-т. Электродинамики НАН Украины. Киев -1995. - С. 122-136.
Лепорский В.Д., Куссуль М.Э., Иваницкая Т.В., Сычев А.С. Моделирование нейронного классификатора для решения задач прогноза в электроэнергетике // Техническая электродинамика. Киев -1995. -№ 4. -С.61-65.
Резник А.М., Городничий Д.О., Сычев А.С. Регулирование обратной связи в нейронных сетях с проекционным алгоритмом обучения. // Кибернетика и системный анализ. - 1996. - №6.- С.153-162.
А. С. Сычев Селекция связей в нейронных сетях с псевдоинверсным алгоритмом обучения // Математичні машини і системи. -1998. -№ 2. -С.25-30.
Резник А.М., Куссуль М.Э., Сычев А.С., Садовая Е.Г., Калина Е.А. Система проектирования модульных нейронных сетей САПР МНН. // Математичні машини і системи. -2002. -№ 3. -С.28-37.
Резник А.М.., Сычев А.С. Способ обучения нейронной сети и устройство для его осуществления // Заявка на изобретение № 98041725 от 19.02.1999 г. Уведомление о положительном решении № 15482 от 6.07.1999.
Резник А.М., Калина Е.А.., Сычев А.С., Садовая Е.Г., Дехтяренко А.К., Галинская А.А. Компютерна програма для моделювання нейронних мереж та проектування прикладних нейросистем “NEUROLAND” // Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір №6169 від 09.09.2002.
Лепорский В.Д., Куссуль М.Э.,Иваницкая Т.В., Сычев А.С. RTC-Классификатор для решения задач прогноза в электроэнергетике // International scientific and technical conference on unconventional electromechanical and electrical system (3rd ISTC UEES’97). Алушта -Сентябрь -1997. - С. 983-986.
Лепорский В.Д., Куссуль М.Э., Иваницкая Т.В., Сычев А.С. Моделирование нейронных сетей для решения задач электроэнергетики // International scientific and technical conference on unconventional electromechanical and electrical system (3rd ISTC UEES’97), Алушта -Сентябрь -1997. -С. 979-982.
M. Kussul, A. Riznyk, E. Sadovaya, A. Sitchov, Tie-Qi Chen. A visual solution to modular neural network system development. // Proc. of the 2002 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN"02), Honolulu, HI, USA, 12-17 May-2002. Vol.1, -P. 749-754.
Резник А.М., Куссуль М.Э., Сычев А.С., Садовая Е.Г., Калина Е.А Система проектирования модульных нейронных сетей САПР МНС // Праці Міжнародної конференції з індуктивного моделювання (МКІМ-2002). Державний НДІ інформаційної інфраструктури, Львів 20-25 травня -2002. -Том 2 - секція 4 - С. 89-95.
Резник А.М., Калина Е.А.., Сычов А.С., Садовая Е.Г., Дехтяренко А.К., Галинская А.А. Многофункциональный нейрокомпьютер NEUROLAND // Праці Міжнародної конференції з індуктивного моделювання (МКІМ-2002). Державний НДІ інформаційної інфраструктури, Львів 20-25 травня -2002. - Том 2 - секція 4 - С. 82-88.
Резник А.М., Куссуль М.Э., Сычев А.С., Садовая Е.Г., Калина Е.А. Система проектирования модульных нейронных сетей САПР МНН. // Труды VIII Всеросийской конференции “Нейрокомпьютеры и их применение” (НКП-2002), Москва, 21-22 Марта 2002, -С. 1023-1032.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
