Запропоновано та досліджено метод селекції найбільш інформативних зв'язків синаптичної матриці, який дає змогу у 3 - 5 разів зменшити обсяг фізичної пам'яті під час реалізації псевдоінверсних нейромереж з малою насиченістю пам'яті. На базі цього методу запропоновано та перевірено метод збільшення продуктивності програмних та апаратних реалізацій нейромереж. Виявлено здатність псевдоінверсної нейромережі до відновлення змісту зруйнованої пам'яті під час повторного навчання на деякі з раніше запам'ятованих образів і відзначено паралельні з цими явищами відновлення пам'яті у хворих на амнезію. Розроблено метод динамічного рознасичення асоціативної пам'яті, що дає змогу оперативно вилучати з неї застарілі дані. Створено алгоритмічне та програмне забезпечення, що реалізує розроблені методи удосконалення нейронної асоціативної пам'яті. Створено та експериментально випробувано гібридну модульну нейромережу, що поєднує модулі з ітеративними та неітеративними методами навчання, яку використано в інтелектуальній системі безпеки пасажира автомобіля.

  Скачати повний текст