Содержание
Введение
1. Нейрокомпьютер
1.1. Основное определение
1.2. Современные нейрокомпьютеры
2. Нейрокомпьютерные системы
2.1. Историческая справка.
2.2. Искусственные нейронные системы сегодня
2.3. Основополагающие аспекты нейрокомпьютерных систем
2.3.1 Биологический прототип
2.3.2. Искусственный нейрон
Вывод
Список литературы
Выдержка из текста
Традиционные вычислительные методы не обеспечивают достаточных возможностей для разработки и реализации интеллектуальных программных систем. Мягкие вычисления («вычислительный интеллект») образуют раздел искусственного интеллекта и допускают неточность, неопределенность и неполную истинность обрабатываемых данных. Методы мягких вычислений позволяют создавать практические средства построения интеллектуальных систем.
Нейронные сети способны обучаться распознаванию образов, пониманию речи, предсказанию погоды и управлению системами различной сложности. Эта новая технология должна сыграть важную роль в управлении энергетическими системами, индустриальными объектами, интеллектуальными роботами и во многих других практически важных приложениях. В частности, нейронные сети интересны как основа для разработки параллельных архитектур.
Генетические алгоритмы полезны при решении многих важных проблем, в том числе нелинейных многомерных задач оптимизации.
Методы нечеткой логики могут быть использованы при разработке интеллектуальных систем на основе знаний, представленных естественным языком. Эта методология позволяет обрабатывать как символическую, так и численную информацию. Нечеткая логика может быть использована в управлении различными объектами и процессами. В сочетании с методами нейронных сетей методы нечеткой логики могут использоваться в построении адаптивных систем управления, устойчивых к ошибкам.
Список использованной литературы
1. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере.- Новосибирск: Наука, 1996 г.
2. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации.-М.: Финансы и статистика, 2002.
3. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика.- М.:Мир, 1992
4. Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. – Новосибирск: Наука, 1999.
5. Нейроинформатика/ А.Н.Горбань и др. – Новосибирск: Наука, 1998.
6. Chevtchenko P.A., Fomine D.V., Tchernikov V.M., and Vixne P.E., Using of microprocessor NM6403 for neural net emulation// http://www.module.ru
7. Назаров А.В., Лоскутов А.И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем. – СПб.: Наука и Техника, 2003.
8. Комашинский В.И., Смирнов Д.А. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи. – М.: Горячая линия – Телеком, 2003.
9. Тарков М.С. Нейрокомпьютерные системы. – М.: Интернет-Ун-т Информ. Технологий : Бином. Лаборатория знаний, 2006. — 142 с