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.
Аннотация к работе
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.