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.
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).
