Методи синтезу і моделі компонентів нетрадиційних нейромереж

Abstract

UA: У дисертаційній роботі вирішена актуальна наукова задача розробки методів синтезу і моделей компонентів нетрадиційних надійних, відмовостійких і живучих обчислювальних нейромереж, які не потребують ніяких спеціальних засобів виявлення, відшукування та усунення несправностей. Пошук в області існуючих нейропарадигм привів до створення нової нейромережевої парадигми. Визначені базові складові цієї парадигми, розроблені методи синтезу та математичні і комп’ютерні моделі компонентів нетрадиційної нейромережі з метою комп’ютерної реалізації і перевірки цифровим моделюванням запропонованої концепції. Визначені оціночні характеристики надійності, відмовостійкості та живучості запропонованих обчислювальних нейромереж. Найбільш перспективними галузями впровадження результатів дисертації є, очевидно, ті галузі, у яких відмови систем керування складними об’єктами можуть призвести до катастрофічних наслідків.

EN: The thesis is devoted to development of synthesis methods and models of no conventional, reliable, fault-tolerant and hardy neuronets, which don’t required any special error detecting and correction facilities. Based on the analysis of existing neuroparadigms the author proposed new one, defined its main components; developed synthesis methods; mathematical and software models of specific neuronet with the purpose of their computer realization and examination using digital simulation. The estimation characteristics of neuronets’ reliability, fault tolerance and durability are also the subject of consideration.