Preview

Информатика

Расширенный поиск

НЕЙРОСЕТЕВОЙ БЛОК ПАМЯТИ ДЛЯ АДАПТИВНОЙ РАБОТЫ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ В ДИНАМИЧЕСКОЙ СРЕДЕ

Полный текст:

Аннотация

Рассматриваются современные методы управления сложными техническими системами,
которые предназначены для автономной работы в динамической среде с априори неизвестными
свойствами. Для придания подобным системам свойств интеллектуального адаптивного поведения предлагается нейроподобный блок ассоциативной памяти, способный производить классификацию образов на основе имеющихся эталонов, а также добавлять в память новые.

Об авторе

Г. А. Прокопович
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Беларусь


Список литературы

1. Тюменцев, Ю.В. Интеллектуальные автономные системы − вызов информационным технологиям / Ю.В. Тюменцев // Сб. тр. Восьмой Национальной конференции по искусственному интеллекту (КИИ’2002). Коломна, 7-12 октября 2002 г. − Т. 2. – М. : Физматлит, 2002. – С. 827–836.

2. Автоматы и разумное поведение / Н.М. Амосов [и др.]. – Киев : Навукова думка, 1973. − 375 с.

3. Бонгард, М.М. Проект модели организации поведения «Животное» / М.М. Бонгард,

4. И.С. Лосев, М.С. Смирнов // Моделирование обучения и поведения. − М. : Наука, 1975. −

5. С. 152−171.

6. Анохин, П.К. Очерки по физиологии функциональных систем / П.К. Анохин. −

7. М. : Медицина, 1975. − 477 с.

8. Гаазе-Рапопорт, М.Г. От амебы до робота: модели поведения / М.Г. Гаазе-Рапопорт,

9. Д.А. Поспелов. – М. : Наука, 1987. – 288 с.

10. From animals to animats // Proceedings of the First International Conference on Simulation of Adaptive Behavior ; Eds. J.-A. Meyer, S. Wilson. W. − Cambridge, Massachusetts, London, England : The MIT Press, 1990. – 551 р.

11. Непомнящих, В.А. Поиск общих принципов адаптивного поведения живых организмов и аниматов / В.А. Непомнящих // Новости искусственного интеллекта. – 2002. – № 2. – С. 48–53.

12. Жданов, А.А. Метод автономного адаптивного управления / А.А. Жданов // Известия

13. академии наук. Теория и системы управления. – 1999. – № 5. – С. 127−134.

14. Кузнецов, О.П. Неклассические парадигмы искусственного интеллекта / О.П. Кузнецов // Теория и системы управления. – 1995. – № 5. – С. 3−23.

15. Стариков, А.И. Бортовые интеллектуальные системы управления комплексами оснащения летательных аппаратов : учеб. пособие / А.И. Стариков, А.С. Саркисов. − М. : Изд-во МАИ, 1994. − 72 с.

16. Кохонен, Т. Ассоциативные запоминающие устройства / Т. Кохонен. – М. : Мир,

17. – 384 с.

18. Хакен, Г. Принципы работы головного мозга. Синергетический подход к активности мозга, поведению и когнитивной деятельности ; пер. с англ. / Г. Хакен. – М. : ПЕР СЭ, 2001. – 351 с.

19. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. – 2-е изд. – М. : Издательский

20. дом «Вильямс», 2006. – 1104 с.

21. Фролов, А.А. Нейронные модели ассоциативной памяти / А.А. Фролов,

22. И.П. Муравьев. − М. : Наука, 1987. − 160 с.

23. Головко, В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн. 4 : учеб. пособие для вузов ; под общ. ред. Л.И. Галушкина. – М. : ИПРЖР, 2001. – 256 с.

24. Прокопович, Г.А. Адаптивный нейросетевой классификатор / Г.А. Прокопович // Ин-

25. форматика. – 2009. – № 3 (23). – С. 68–81.

26. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Ф. Уоссермен. −

27. М. : Мир, 1990. − 240 с.

28. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход. / С. Рассел, П. Норвиг. –

29. -е изд. – М. : Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1408 с.

30. Induction: Processes of Inference, Learning, and Discovery / J.H. Holland [et al.]. − Cambridge : MIT Press, 1986. − 416 p.

31. Sutton, R. Reinforcement Learning: An Introduction / R. Sutton, A. Barto. − Cambridge :

32. MIT Press, 1998. − 342 p.

33. Крыжановский, Б.В. О распознающей способности нейросети на нейронах с параметрическим преобразованием частот / Б.В. Крыжановский, А.Л. Микаэлян // Доклады РАН. – 2002. – Т. 383, № 3. – С. 318−321.

34. Крыжановский, Б.В. Быстрая система распознавания и принятия решения на основе

35. векторной нейросети / Б.В. Крыжановский, В.М. Крыжановский // Искусственный интеллект. – 2004. – № 3. – С. 534−541.


Для цитирования:


Прокопович Г.А. НЕЙРОСЕТЕВОЙ БЛОК ПАМЯТИ ДЛЯ АДАПТИВНОЙ РАБОТЫ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ В ДИНАМИЧЕСКОЙ СРЕДЕ. Информатика. 2010;(2(26)):54-65.

For citation:


. . Informatics. 2010;(2(26)):54-65. (In Russ.)

Просмотров: 41


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-0301 (Print)
ISSN 2617-6963 (Online)