Уперше запропоновано метод розпізнавання сигналів мультисенсорів газів на базі імпульсної нейронної мережі, який за рахунок відсутності попереднього перетворення сигналів мультисенсорів у вектор ознак і одержання результату розпізнавання не пізніше моменту закінчення сигналів мультисенсорів газів дозволяє підвищити швидкодію процесу розпізнавання цих сигналів. Модифіковано структуру імпульсної нейронної мережі за допомогою запропонованих інтернейронів на основі біспін-приладів, які формують збуджувальні та гальмівні імпульси однієї полярності. Виявлено, що модифікована структура імпульсної нейронної мережі у порівнянні з існуючою є більш простою, оскільки має меншу кількість нейронів і той же рівень розпізнавальної здатності. Удосконалено математичну модель імпульсного нейрона на біспін-приладі, яка за рахунок введення в неї таких додактових параметрів як період абсолютної рефрактерності та струм витоку (з підкладки через замикальний контакт біспін-приладу), має більшу адекватність біологічному нейрону та формальному імпульсному LIF-нейрону. Удосконалено метод навчання імпульсної нейронної мережі, заснований на правилі навчання Хебба, який за рахунок зменшення кількості коригованих синапсів (підстроюються лише синапси вихідних нейронів, а не всіх нейронів мережі) та використання апаратного навчання в процесі реалізації синапсів імпульсної нейронної мережі на основі просторово-часових модуляторів світла, а також внаслідок відмови від складних обчилювальних процедур знаходження коригувальних величин для ваг зв'язків дозволяє спростити процедуру навчання.

 Автореферати дисертацій 

---

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"