ВВЕДЕНИЕ ........................................................ 3
Глава 1. СИТУАЦИОННЫЕ ЦЕНТРЫ
1.1. Системы управления ...................................... 4
1.2. Ситуационные центры .................................... 19
1.3. Практические реализации СЦ и информационно -
аналитических комплексов ............................... 17
1.4. Интеллектуальное оружие и роботы
1.5. Тенденции развития программно-аппаратных средств ...... 102
Глава 2. НЕЙРОННЫЕ И СЕМАНТИЧЕСКИЕ СЕТИ. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ
СИСТЕМЫ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ............................................. 117
2.1. Статические модели нейронных элементов ................ 123
2.2. Динамические модели нейронных элементов ............... 125
2.3. Модель стохастического нейрона ........................ 125
2.4. Модели адаптивного и обучаемого нейронных элементов ... 128
2.5. Модели нейронных сетей ................................ 129
2.6. Сети из формально-логических нейронов ................. 132
2.7. Однослойные и многослойные нейронные сети ............. 135
2.8. Сети с обратными связями .............................. 136
2.9. Сети прямого распространения .......................... 136
2.10.Сеть Хопфилда ......................................... 137
2.11.Сеть Кохонена ......................................... 138
2.12.Сети ART .............................................. 140
2.13.Нейроподобные сети с системой усиления-торможения ..... 142
2.14.Нейронные сети, выполняющие математические операции ... 142
2.15.Методы и правила обучения нейросетей .................. 143
2.16.Правило коррекции по ошибке ........................... 146
2.17.Обучающее правило Саттон - Барто ...................... 146
2.18.Правило обучения Уидроу-Хоффа ......................... 147
2.19.Правила обучения персептрона .......................... 147
2.20.Правило обратного распространения ошибки .............. ]48
2.21.Правило обучения Больцмана ............................ 149
2.22.Правило обучения Хэбба ................................ 150
2.23.Стимул подкрепляющее правило обучения ................. 150
2.13.Обучение методом соревнования ......................... 151
2.25.Правило обучения Кохонена ............................. 151
2.26.Адаптивно - линейный алгоритм обучения ................ 152
2.27.Алгоритм теории адаптивного резонанса (ART-правило) ... 153
2.28.Обучение стохастической нейроподобной сети ............ 153
2.29.Проекционное правило обучения нейронных сетей ......... 154
2.30.Общая методика синтеза нейронных сетей ................ 155
2.31.Современные возможности реализации нейронных сетей .... 157
2.32.Применение нейронных сетей и нейрокомпьютеров ......... 157
СЕМАНТИЧЕСКИЕ СЕТИ ......................................... 163
2.33.Растущие семантические (пирамидальные) сети ........... 163
2.34.Практическое применение растущих пирамидальных
сетей ................................................. 167
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
2.35.Интеллектуальные системы .............................. 172
2.36.Представление знаний .................................. 174
2.37.Достоинства и недостатки семантических и нейронных
сетей ................................................. 177
Глава 3. НОВАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ СЕМАНТИЧЕСКИЕ
И НЕЙРОПОДОБНЫЕ РАСТУЩИЕ СЕТИ
МНОГОСВЯЗНЫЕ РАСТУЩИЕ СЕМАНТИЧЕСКИЕ СЕТИ ................... 186
3.1. Многосвязные растущие семантические сети с переменным
коэффициентом связности ............................... 186
3.2. Многосвязные многомерные растущие семантические
сети .................................................. 191
3.3. Многосвязные рецепторно-эффекторные растущие
семантические сети .................................... 194
3.4. Многосвязные многомерные рецепторно-эффекторные
растущие семантические сети ........................... 199
НЕЙРОПОДОБНЫЕ РАСТУЩИЕ СЕТИ ................................ 202
3.5. Нейроподобные (одномерные) растущие сети .............. 204
3.6. Топологическая и логическая структура нейроподобной
растущей сети ......................................... 205
3.7. Многомерные нейроподобные растущие сети ............... 210
3.8. Топологическая и логическая структура многомерной
нейроподобной растущей сети ........................... 210
3.9. Рецепторно-эффекторные нейроподобные растущие сети .... 213
3.10.Топологическая и логическая структура
рецепторно-эффекторной нейроподобной растущей сети .... 214
3.11.Многомерные рецепторно-эффекторные нейроподобные
растущие сети ......................................... 220
3.12.Топологическая и логическая структура многомерной
рецепторно-эффекторной нейроподобной растущей сети .... 220
3.13.Основные отличия и сравнительные характеристики ....... 223
Глава 4. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АППАРАТНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ
МНОГОСВЯЗНЫХ СЕМАНТИЧЕСКИХ И НЕЙРОПОДОБНЫХ
РАСТУЩИХ СЕТЕЙ
4.1. Математический аппарат описания топологической и
логической структур многомерных семантических и
нейроподобных растущих сетей .......................... 229
МАТРИЧНОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ МНОГОСВЯЗНЫХ СЕМАНТИЧЕСКИХ И
НЕЙРОПОДОБНЫХ РАСТУЩИХ СЕТЕЙ ............................... 250
4.2. Матричное представление многосвязных растущих
семантических сетей ................................... 251
4.3. Матричное представление однослойных многосвязных
растущих семантических сетей .......................... 255
4.4. Матричное представление рецепторных нейроподобных
растущих сетей ........................................ 256
4.5. Матричное представление рецепторно-эффекторных
нейроподобных растущих сетей .......................... 261
4.6. Матричное представление многомерных рецепторно-
эффекторных нейроподобных растущих сетей .............. 269
Глава 5. ПРАКТИЧЕСКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОПОДОБНЫХ
РАСТУЩИХ СЕТЕЙ РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ .... 289
5.1. Интеллектуальная система идентификации объектов.
Проект (Neuro Recognition) ............................ 292
5.2. Интеллектуальная система диагностики заболеваний
Проект ИСД ............................................ 309
5.2.1. Представление знаний ........................... 311
5.3. Интеллектуальная система реального времени на основе
нейроподобных растущих сетей ......................... 320
|
