Нейросетевой подход к интегрированному представлению и обработке информации в интеллектуальных системах - Автореферат

В настоящее время сложность методов представления семантической и прагматической информации как металингвистическими, так и образными средствами практически не позволяет эффективно использовать эту информацию для решения задач распознавания образов. Целью диссертационной работы является: Целью настоящей диссертационной работы является выявление эффективных способов представления многоуровневой структурированной информации различных модальностей (изображения, речь, текст), адекватных представляемой информации, позволяющих естественным образом воспроизводить структуру информации так, как это происходит в мозгу человека. Основные положения диссертации докладывались на Международном симпозиуме «Нейронные сети и нейрокомпьютинг» NEURONET’90, Прага 1990г.; на Всесоюзном семинаре «Автоматическое распознавание слуховых образов (АРСО-16)», Москва 1991г.; на Международном совещании «Нейрокомпьютеры и внимание», Москва 1991г.; на XI Международной конференции по нейрокибернетике, Ростов-на-Дону 1995г.; на Втором международном симпозиуме «Интеллектуальные системы», С.-Петербург 1996г.; на IV Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение (НКП-98)», Москва 1998г.; на Международной конференции «Информатизация правоохранительных систем», Москва 1998г.; на Третьем Международном симпозиуме «Интеллектуальные системы», Псков 1998г.; на IX сессии Российского акустического общества, Москва 1999г.; на международной конференции-совещании "Новые информационные технологии из России", Берлин 2002г.; на IV Международном социальном конгрессе, Москва 2004г.; на международной конференции-совещании "Новые информационные технологии из России", Белград 2004г.; на Международной научно-технической конференции «Интеллектуальные и многопроцессорные системы - 2005 (ИМС-2005)», Геленджик 2005г., на международной конференции-совещании "Новые информационные технологии из России", Будапешт 2005г.; на Третьем совещании Российской секции IEEE Computation Intelligence Society «Биометрические системы», Москва 2005г., на 5-х Годичных научных чтениях факультета иностранных языков РГСУ, Москва 2006г.; на конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» (Нейро-2007), Геленджик 2007г., на конференции «Digital libraries and technology-enhanced learning: Call 3 information days», Люксембург 2007г. Следовательно, к интеллектуальным системам можно отнести информационные системы, компьютерные системы обработки естественного языка, в том числе, системы обработки текстов, в том числе, системы автоматического извлечения знаний из текстов, компьютерные системы интеллектуального анализа данных, в том числе, системы, основанные на нейросетевых технологиях: системы распознавания изображений, системы распознавания, анализа и синтеза речи. При воспроизведении, на основе этой информации (информации о переходе, содержащейся в точках-ой окрестности), а также взятой со своим весом информации о следующем символе входной последовательности, инициировавшей воспроизведение, принимается решение о следующем символе воспроизводимой последовательности.На основе анализа существующих интеллектуальных систем предложено использование структурных нейросетевых методов для интеграции представления и обработки информации различных модальностей, а также надмодальной семантической и прагматической информации. Предлагается использование одного класса искусственных нейронных сетей на основе нейроподобных элементов с временной суммацией сигналов для представления произвольной информации в многомерном сигнальном пространстве. Предлагается метод обработки информации, имеющей многоуровневую временную структуру, с помощью динамических искусственных нейронных сетей на основе нейроподобных элементов с временной суммацией сигналов. Предлагается создание системы источников знаний верхних уровней разных модальностей, с использованием однородного нейросетевого представления информации, что позволяет легко интегрировать информацию всех уровней в процессе принятия решения. Предложен формализм динамических нейронных сетей на основе нейроподобных элементов с временной суммацией сигналов, интерпретирующий обработку и представление двоичной, внутренне структурированной, информации в сигнальном пространстве искусственной нейронной сети, в том числе, ее запоминание, стохастическую обработку (с автоматическим структурированием внутреннего представления), воспроизведение и распознавание.