Куперштейн Л. М. Методи та засоби нейроподібної обробки даних для систем керування

Об'єкт дослідження - процеси порогового паралельного підсумовування і порогового алгебраїчного паралельного підсумовування векторних масивів даних. Предмет дослідження - структурна організація конвеєрних процесорів як цифрових нейрочипів для порогової паралельної обробки числової інформації. Методи дослідження базуються на основі положень теорії математичної логіки, апарату математичного аналізу та статистики, теорії аналізу і синтезу обчислювальних систем, теорії цифрової обробки сигналів та зображень, теорії нейрообчислень та нейроструктур. Метою дисертаційної роботи є вдосконалення, а саме, збільшення швидкодії та розширення функціональних можливостей методів та засобів нейроподібної обробки масивів даних для задач ідентифікації та керування динамічними об'єктами з використанням нейромережевих технологій. Теоретичне значення одержаних результатів полягає у тому, що удосконалено метод паралельного підсумовування елементів векторного масиву даних за різницевими зрізами як базового у нейроподібній обробці векторних масивів, удосконалено та досліджено модифіковану модель нейрона (перцептрона) з латеральним гальмуванням, запропоновано структури конвеєрних процесорів для нейроподібної обробки векторних даних, модифіковано метод оцінювання продуктивності конвеєрних процесорів для нейроподібної обробки даних. Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що запропоновано шляхи реалізації нейроподібної обробки даних за різницевими зрізами, які дозволяють підвищити швидкодію та розширити функціональні можливості нейроелементів для обробки великих масивів інформації. Ступінь впровадження - у межах галузі. Сфера (галузь) впровадження - компанії телекомунікаційного обладнання.