Теория и моделирование гетерогенных полиномиальных нейронных сетей
Аннотация
Рассмотрены различные математические модели, архитектуры и методы обучения, самоорганизации и минимизации сложности гетерогенных полиномиальных нейронных сетей (ПНС) в задачах векторного (расширенного) распознавания образов, классификации данных и диагностики состояний. Получены конструктивные оценки степени гетерогенности и параллелизма в процессе автономного принятия классифицирующих решений с помощью ПНС различных типов. Показано, что параллелизм, самоорганизация и робастность гетерогенных ПНС могут значительно возрасти при коллективном (мультиагентном) решении сложных задач распознавания образов, анализа изображений, развернутой (векторной) диагностики состояний и адаптивной маршрутизации информационных потоков.Литература
Тимофеев А.В. Об одном классе полиномиальных разделяющих функций в задачах опознавания и диагностики // Методы вычислений. Л.: Изд-во ЛГУ, 1971. Вып.7. C. 106–121.
Пшибихов В.Х., Тимофеев А.В. Алгоритмы обучения и минимизации сложности полиномиальной опознающей системы // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1974. № 5. C. 214–217.
Timofeev A.V. Intelligent control applied to non-linear systems and neural networks with adaptive architecture // International Journal on Intelligent Control, Neurocomputing and Fuzzy Logic, 1997, Vol.1, no. 1. P. 1–18.
Каляев А.В., Тимофеев А.В. Методы обучения и минимизации сложности когнитивных нейро-модулей нейрокомпьютера с программируемой архитектурой // Доклады АН. 1994. T. 237. С. 180–183.
Тимофеев А.В. Методы синтеза диофантовых нейросетей минимальной сложности. // Доклады АН. 1995. T.301, № 3. С.1106–1109.
Тимофеев А.В., Шибзухов З.М. Методы синтеза и минимизации сложности диофантовых нейронных сетей над конечным полем // Автоматика и телемеханика. 1997. № 4. С. 204– 212.
Тимофеев А.В. Оптимальный синтез и минимизация сложности генно-нейронных сетей по генетическим базам данных // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2002. № 5– 6. С. 34–39.
Тимофеев А.В., Шибзухов З.М., Шеожев А.М. Синтез нейросетевых архитектур по многозначному дереву решений. // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2002. № 5–6. С. 44–49.
Timofeev A.V. Polynomial neural network with self-organizing architecture. // International Journal on Optical Memory and Neural Networks. 2004. no. 2. P. 25–30.
Timofeev A.V. Multi-agent information processing and adaptive control in global telecommunication
Тимофеев А.В., Шеожев А.М. Методы построения обучающих выборок для развернутой медицинской диагностики на базе нейросетевых технологий // Доклады АМАН. 2000. T. 5, № 1. C. 69–71.
Тимофеев А.В., Шибзухов З.М., Шеожев А.М. Применение диофантовых нейронных систем для генетического анализа и диагностики // Труды 6-го Санкт-Петербургского симпозиума по теории адаптивных систем SPAS-99”. СПб: Омега, 1999. T.2. C. 169–171.
Тимофеев А.В., Шибзухов З.М., Шеожев А.М. Проектирование и обучение мульти-агентных диагностических систем // Труды I-ой Международной конференции по мехатронике и робототехнике M&R–2000”. СПб. 2000. Т. 2. C. 342–345.
Timofeev A.V. Parallelism and self-organization in polynomial neural networks for image recognition // Pattern Recognition and Image Analysis. 2005. Vol. 15, no.1. P. 97–100.
Тимофеев А.В., Сырцев А.В. Модели и методы маршрутизации потоков данных в телекоммуникационных системах с изменяющейся динамикой. М.: Новые технологии, 2005. 85 c.
Timofeev A.V. Parallel structures and self-organization of heterogeneous polynomial neural networks
Сырцев А.В., Тимофеев А.В. Нейросетевые модели и методы маршрутизации в динамических телекоммуникационных системах // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2005. № 10–11. С.14–22.
Тимофеев А.В., Шибзухов З.М., Шеожев А.М. Мультиагентные диофантовые нейронные сети в задачах распознавания и диагностики // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2005. № 10–11. С.69–74.
Пшибихов В.Х., Тимофеев А.В. Алгоритмы обучения и минимизации сложности полиномиальной опознающей системы // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1974. № 5. C. 214–217.
Timofeev A.V. Intelligent control applied to non-linear systems and neural networks with adaptive architecture // International Journal on Intelligent Control, Neurocomputing and Fuzzy Logic, 1997, Vol.1, no. 1. P. 1–18.
Каляев А.В., Тимофеев А.В. Методы обучения и минимизации сложности когнитивных нейро-модулей нейрокомпьютера с программируемой архитектурой // Доклады АН. 1994. T. 237. С. 180–183.
Тимофеев А.В. Методы синтеза диофантовых нейросетей минимальной сложности. // Доклады АН. 1995. T.301, № 3. С.1106–1109.
Тимофеев А.В., Шибзухов З.М. Методы синтеза и минимизации сложности диофантовых нейронных сетей над конечным полем // Автоматика и телемеханика. 1997. № 4. С. 204– 212.
Тимофеев А.В. Оптимальный синтез и минимизация сложности генно-нейронных сетей по генетическим базам данных // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2002. № 5– 6. С. 34–39.
Тимофеев А.В., Шибзухов З.М., Шеожев А.М. Синтез нейросетевых архитектур по многозначному дереву решений. // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2002. № 5–6. С. 44–49.
Timofeev A.V. Polynomial neural network with self-organizing architecture. // International Journal on Optical Memory and Neural Networks. 2004. no. 2. P. 25–30.
Timofeev A.V. Multi-agent information processing and adaptive control in global telecommunication
Тимофеев А.В., Шеожев А.М. Методы построения обучающих выборок для развернутой медицинской диагностики на базе нейросетевых технологий // Доклады АМАН. 2000. T. 5, № 1. C. 69–71.
Тимофеев А.В., Шибзухов З.М., Шеожев А.М. Применение диофантовых нейронных систем для генетического анализа и диагностики // Труды 6-го Санкт-Петербургского симпозиума по теории адаптивных систем SPAS-99”. СПб: Омега, 1999. T.2. C. 169–171.
Тимофеев А.В., Шибзухов З.М., Шеожев А.М. Проектирование и обучение мульти-агентных диагностических систем // Труды I-ой Международной конференции по мехатронике и робототехнике M&R–2000”. СПб. 2000. Т. 2. C. 342–345.
Timofeev A.V. Parallelism and self-organization in polynomial neural networks for image recognition // Pattern Recognition and Image Analysis. 2005. Vol. 15, no.1. P. 97–100.
Тимофеев А.В., Сырцев А.В. Модели и методы маршрутизации потоков данных в телекоммуникационных системах с изменяющейся динамикой. М.: Новые технологии, 2005. 85 c.
Timofeev A.V. Parallel structures and self-organization of heterogeneous polynomial neural networks
Сырцев А.В., Тимофеев А.В. Нейросетевые модели и методы маршрутизации в динамических телекоммуникационных системах // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2005. № 10–11. С.14–22.
Тимофеев А.В., Шибзухов З.М., Шеожев А.М. Мультиагентные диофантовые нейронные сети в задачах распознавания и диагностики // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2005. № 10–11. С.69–74.
Theory and modeling for heterogeneous polynomial neural networks
Abstract
We consider different mathematical models, architectures and methods for learning, selforganization and minimization of complexity for heterogeneous polynomial neural networks (PNN) in problems of vector (widened) pattern recognition, data classification and diagnostics of states. Constructive estimates for the heterogeneity index and parallelism in the process of autonomous classifying decision making with the use of PNNs of different kinds are obtained. It is shown that the parallelism, self-organization, and robustness of heterogeneous PNNs can significantly increase in group (multiagent) solutions of difficult problems in pattern recognition, image analysis, large-scale (vector) diagnostics of states, and adaptive routing of data flows.Опубликован
2007-08-01
Как цитировать
Тимофеев,. (2007). Теория и моделирование гетерогенных полиномиальных нейронных сетей. Труды СПИИРАН, (4), 73-86. https://doi.org/10.15622/sp.4.4
Выпуск
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
