Содержание
Предисловие
Введение
Глава 1. Основы теории искусственных нейронных сетей
1.1. Нейронные сети: общие положения
1.2. Архитектура искусственных нейронных сетей
1.2.1. Искусственные нейронные сети прямого распространения
1.2.2. Искусственные нейронные сети с обратными связями
1.3. Обучение искусственных нейронных сетей
1.3.1. Обучение с учителем
1.3.2. Обучение без учителя
1.4. Нейрочипы и нейрокомпьютеры
Глава 2. Прнменение искусственных нейронных сетей в системах управления
2.1. Особенности использования искусственных нейронных сетей в системах управления
2.2. Использование нейронных сетей в системах управления р-настойчивым множественным доступом
Глава 3. Применение нейронных сетей в телекоммуникационных системах
3.1. Основные направления применения искусственных нейронных сетей в телекоммуникационных системах
3.2. Нейронные сети в системах автоматического распознавания речи
3.3. Использование нейронных сетей для решения задач маршрутизации
3.4. Использование нейронных сетей при планировании сотовых сетей подвижной радиосвязи
3.5. Использование нейронных сетей для распределения каналов в сотовых радиосетях
Заключение
Список литературы
Содержание
Предисловие
Ядром нейроинформационных 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. Предельным выражением этой точки зрения является лозунг: "Структура связей - все, свойства элементов - ничто".
Совокупность идей, определяющая описанное представление о мозге носит название коннекционизма (по-английски connection - связь). Коннекционизм оперирует рядом несложных идей, включающих понятия однородности системы (элементы одинаковы и чрезвычайно просты, все определяется структурой связей), надежности системы из ненадежных элементов, "голографичности" системы - при разрушении случайно выбранной части система сохраняет свои полезные свойства.
Для описания устройств и алгоритмов функционирования искусственных нейронных систем разработана специальная системотехника (сумматоры, синапсы, нейроны, дендриты), предусматривающая объединение простейших устройств в функционально ориентированные сети, предназначенные для решения конкретных задач.
С середины 1980-х гг. непрерывно растет интерес к созданию специализированных устройств, получивших название нейрокомпьютеров.
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. При этом труд программиста заменяется трудом – "учителя" (в некоторых случаях в качестве учителя может выступать имитационная или аналитическая модель).
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 и др. Сегодня разработками в этой области занимается более 300 зарубежных компаний, причем число их постоянно увеличивается. Среди них такие гиганты, как Intel, DEC, IBM и Motorolla. Вместе с тем главным в развитии нейроинформационных технологий является интеллектуализация вычислительных систем, придание им свойств человеческого мышления и восприятия. Многие отечественные и зарубежные специалисты предполагают, что нейрокомпьютеры станут основной платформой для развития вычислительной техники 21 века. В этой связи необходимо констатировать, что в Японии с 1993 года принята программа "Real world computing program". Ее основная цель - создание адаптивной, эволюционирующей ЭВМ. Проект рассчитан на 10 лет. Основой разработки является нейротехнология, используемая для распознавания образов, обработки семантической информации, управления информационными потоками и роботами, которые способны адаптироваться к окружающей обстановке.
Монография является второй большой работой авторов, посвященной нейроинформатике. В отличие, от носившей обобщающий характер первой, данная работа подробно рассматривает проблемы, связанные с применением искусственных нейронных сетей в системах управления и связи.
Академик МАИ, доктор технических наук, профессор Н. И. Буренин