Автоматизация управления в производственных системах. Федотов А.В. - 338 стр.

ра начали      появляться специализированные устройства, получившие название
нейрокомпьютеров.
      Все возрастающий интерес к нейроинтеллектуальным системам объясняется
значительными трудностями, возникающими при классической реализации искус-
ственного интеллекта, и успехами в области разработки нейрокомпьютеров и систем
на их основе. В нейронных сетях, применяемых в нейрокомпьютерах, в отличие от
традиционных ЭВМ, элементы имеют множество параллельных соединений, и ин-
формация распределяется по всей сети, осуществляя параллельные вычисления. Это
позволяет решать задачи в реальном времени на высоком интеллектуальном уровне.
       Общее определение нейрокомпьютера может быть представлено в следую-
щем виде. Нейрокомпьютер - это вычислительная система с архитектурой аппарат-
ного и программного обеспечения, адекватной выполнению алгоритмов, представ-
ленных в нейросетевом логическом базисе.
      Нейрокомпьютеры - это системы, в которых алгоритм решения задачи пред-
ставлен логической сетью элементов частного вида - нейронов с полным отказом от
булевских элементов типа И, ИЛИ, НЕ. Как следствие этого, введены специфиче-
ские связи между элементами. Нейрокомпьютер имеет архитектуру вычислитель-
ной системы MSIMD, в которой реализованы два принципиальных технических ре-
шения:
       упрощен до уровня нейрона процессорный элемент однородной структуры
и резко усложнены связи между элементами;
       программирование вычислительной структуры перенесено на изменение ве-
совых связей между процессорными элементами.
      Основные перспективные направления современного развития нейрокомпью-
терных технологий: нейропакеты, нейросетевые экспертные системы, СУБД с
включением нейросетевых алгоритмов, обработка изображений, управление дина-
мическими системами и обработка сигналов, управление финансовой деятельно-
стью, оптические нейрокомпьютеры, виртуальная реальность.
      Если говорить о главном перспективном направлении - интеллектуализации
вычислительных систем, придании им свойств человеческого мышления и восприя-
тия, то здесь нейрокомпьютеры - практически единственный путь развития вычис-
лительной техники.
      Алгоритмическим базисом нейрокомпьютеров является теория нейронных се-
тей, подобно тому, как булева алгебра послужила основой логики однопроцессор-
ных и многопроцессорных компьютеров.
      Нейрокомпьютеры эффективны для решения неформализуемых и плохо фор-
мализуемых задач, связанных с необходимостью включения в алгоритм решения за-
дач процесса обучения на реальном экспериментальном материале - распознавания
образов. В общем случае при этом решается задача аппроксимации функций, за-
данных некоторым множеством значений, и для аппроксимации используются не
прежние статистические, в частности, регрессионные, а гибкие нелинейные
нейросетевые модели.



                                     338