Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Педагогика arrow Информационные технологии в науке и образовании

Нейроинформационные технологии.

Ядром нейроинформаци- онных технологий является представление о том, что естественные биологические нейроны можно моделировать довольно простыми искусственными автоматами, а вся сложность мозга, его гибкость в обработке различного рода информации и другие его важнейшие качества определяются связями между нейронами. Каждая связь представляется как совсем простой элемент, служащий для обмена сигналами.

С середины 1980-х годов непрерывно растет интерес к созданию специализированных устройств, получивших название нейрокомпьютеров.

Нейрокомпьютер — компьютер, созданный на основе нейросетей. Существует большое разнообразие нейрокомпьютеров — от специализированных интегральных схем, в которые вводится заранее определенная структура нейронной сети, до универсальных программируемых сопроцессоров к вычислительным машинам, на которых можно реализовать модель любой нейронной сети. Существует также и целый ряд промежуточных типов нейрокомпьютеров с той или иной степенью специализации. Особенностью нейрокомпьютеров является возможность сформировать стандартный способ решения многих нестандартных задач. Вместо программирования в нейрокомпьютерах применяются различные процедуры обучения.

Нейрокомпьютер — устройство переработки информации на основе принципов работы естественных нейронных систем. Эти принципы были формализованы, что позволило говорить о теории искусственных нейронных сетей. Проблематика же нейрокомпьютеров заключается в построении реальных физических устройств, что позволит не просто моделировать искусственные нейронные сети на обычном компьютере, но так изменить принципы работы компьютера, чтобы стало возможным говорить о том, что они работают в соответствии с теорией искусственных нейронных сетей.

Анализ зарубежных разработок нейрокомпьютеров позволил выделить основные перспективные направления современного развития нейроинформационных технологий: нейросетевые экспертные системы, СУБД с включением нейросетевых алгоритмов, обработка изображений и сигналов, управление динамическими системами, и в том числе сетями связи, управление финансовой деятельностью, автоматизация процессов распознавания образов, адаптивное управление, аппроксимация функционалов и т. д. [5]. С помощью нейроинформационных систем можно управлять телекоммуникационными сетями, проводить динамичную диагностику и терапию широкого круга заболеваний, предсказывать показатели биржевого рынка, выполнять распознавание звуковых сигналов, создавать самообучающиеся системы, способные управлять оружием и оценивать ситуацию, складывающуюся на поле боя.

Главным в развитии нейроинформационных технологий является интеллектуализация вычислительных систем, придание им свойств человеческого мышления и восприятия.

Потенциальными сферами применения нейротехнологий являются все плохо формализуемые предметные области, в которых классические математические модели и алгоритмы оказываются малоэффективными по сравнению с человеком, демонстрирующим успешное решение задач.

К областям использования нейротехнологий относятся обработка изображений, реализация ассоциативной памяти, системы управления реального времени, распознавания образов и речи, системы безопасности, выявление профилей интересов пользователей Интернета, системы анализа финансового рынка и т. д. Актуальность исследований искусственных нейронных сетей подтверждается многообразием их возможных применений.

Нейронные семиотические сети основаны на моделировании функций высшей нервной системы человека. Это направление получит исключительное развитие в XXI в.

Нейропакетом называется программная система, эмулирующая среду НК на обычном компьютере. Классификация нейропакетов:

  • • НП для разработки других НП (инструментарий построения НП);
  • • универсальные НП, под которыми понимается возможность моделирования искусственной нейронной сети разной структуры и с разными алгоритмами обучения;
  • • специализированные НП, использующие нейроны сложной функциональности и включающие специализированные средства для:
    • — обработки изображений:
    • — распознавания образов;
    • — распознавания рукописных и печатных символов;
    • — управления динамическими системами;
    • — финансового анализа и т. д.;
  • • нейронные экспертные системы;
  • • пакеты генетического обучения искусственной нейронной сети;
  • • пакеты нечеткой логики, использующие искусственную нейронную сеть;
  • • интегрированные пакеты, использующие искусственную нейронную сеть.

Существует развитая система критериев сравнения универсальных НП, отражающая интересы начинающих и опытных пользователей, а также профессиональных разработчиков НП.

 
Посмотреть оригинал
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >
 
Популярные страницы