Главное


Задача отслеживания нестационарного гармонического сигнала на основе нейронной сети

В современной теории и практике нейронных сетей существует множество алгоритмов для решения широкого круга научно-технических задач. Спектр приложений стремительно расширяется и активно вторгается в медицину, экологию, биологию и даже в искусство. Вместе с тем имеются определенные трудности преодоление которых требует больших усилий и не всегда дает ожидаемые результаты. В частности, с рядом проблем сопряжено в нейро-информатике решение задач, связанных с обработкой нестационарных сигналов

Биологическая нейронная сеть состоит из группы или групп химически или функционально связанных нейронов. Один нейрон может быть связан со многими другими нейронами, а общее количество нейронов и связей в сети может быть достаточно большим. Место контакта нейронов называется синапсом, типичный синапс - аксодендритический химический. Передача импульсов осуществляется химическим путём с помощью медиаторов или электрическим путём посредством прохождения ионов из одной клетки в другую.

Исследования в сфере искусственного интеллекта и когнитивного моделирования пытаются имитировать некоторые свойства биологических нейронных сетей. В сфере искусственного интеллекта искусственные нейронные сети были успешно применены для распознавания речи, анализа изображений и адаптивного управления в целях разработки программных агентов (например, в компьютерных и видеоиграх) или автономных роботов. Большинство искусственных нейронных сетей, используемых в настоящее время в сфере искусственного интеллекта, разработаны на основе статистических методов, теории оптимизации и теории управления.

В сфере когнитивного моделирования ведётся физическое или математическое моделирование поведения нейронных систем, начиная с уровня отдельных нейронов (например, моделирование реакции нейрона на стимул), с выходом на уровень нейронных кластеров (например, моделирование выхода дофамина в базальных ганглиях) и организма в целом (например, моделирование ответа организма на раздражители).

Основы теории нейронных сетей были независимо разработаны А.Бэйном (1873) и У.Джеймсом (1890). В своих работах они рассматривают мыслительную деятельность как результат взаимодействия между нейронами в головном мозге.

Согласно Бэйну, любая деятельность ведёт к активизации определенного набора нейронов. При повторении той же деятельности связи между этими нейронами укрепляются. Согласно его теории, эти повторения ведут к формированию памяти. Научное сообщество того времени восприняло теорию Бэйна скептически, поскольку следствием её являлось возникновение чрезмерного количества нейронных связей в мозге. Теперь очевидно, что мозг является чрезвычайно сложной конструкцией и способен работать с несколькими задачами одновременно.

Теория Джеймса была схожа с теорией Бэйна, но в то же время Джеймс предположил, что формирование памяти происходит в результате прохождения электрических токов между нейронами в головном мозге, не требуя соединений нейронов для каждого акта запоминания или действия.

Британский физиолог Ч.Шеррингтон в 1898 провел эксперименты для проверки теории Джеймса. Он пропускал электрический ток вдоль спинного мозга крыс. При этом вместо ожидаемого усиления тока, согласно теории Джеймса, Шеррингтон обнаружил, что электрический ток ослабевает с течением времени. Результаты экспериментов Шеррингтона сыграли важную роль в разработке теории привыкания.

Перейти на страницу: 1 2 3 4

Другие статьи по теме

Преобразование кодов
Коды обнаружения или обнаружения и исправления ошибок применяются в вычислительных машинах для контроля правильности передач информации между устройствами и внутри устройств машины, а также ...

Методика проектирования многослойной печатной платы
1. Погонная емкость сигнальных проводников . Число сигнальных проводников . Число потенциальных слоев . Технологические требования: 4.1. Пе ...

Электропреобразовательные устройства РЭС
Курс «Электропреобразовательные устройства РЭС» является одной из первых инженерных дисциплин специальности «Радиотехника», обеспечивающей подготовку радиоинженера в области силовых рад ...

www.techspirit.ru © 2020