Самра М. Х. Нейромережеві методи та засоби розпізнавання газів для медичної діагностики та екологічного моніторингу

Об'єктом дослідження є процеси розпізнавання сигналів мультисенсорів газів в штучних нейронних мережах оптоелектронного типу. Метою дисертаційної роботи є створення методів і високоефективних засобів розпізнавання сигналів мультисенсорів газів на основі імпульсних нейронних мереж при їх реалізації на оптоелектронній елементній базі, які характеризуються поліпшенням основних експлуатаційних характеристик (підвищення швидкодії, спрощення апаратної реалізації, прискорення процесу навчання). Використані методи досліджень ґрунтуються на використанні теорії штучних нейронних мереж, лінійної алгебри, математичного і імітаційного моделювання, теорії розпізнавання сигналів, теоретичних основ електротехніки і електроніки, методів аналізу і синтезу електронних і оптоелектронних схем, теоретичних основ напівпровідникових інтегральних схем, методів прикладної оптики. У роботі наведено теоретичні узагальнення і запропоновано нові шляхи розв'язання наукової задачі поліпшення основних експлуатаційних характеристик (підвищення швидкодії, спрощення апаратної реалізації, прискорення процесу навчання) методів і засобів розпізнавання сигналів мультисенсорів газів за рахунок їх побудови на основі імпульсних нейронних мереж при їх реалізації на оптоелектронній елементній базі. У роботі вперше запропоновано метод розпізнавання сигналів мультисенсорів газів на основі імпульсної нейронної мережі, модифіковано структуру імпульсної нейронної мережі, вдосконалено математичну модель імпульсного нейрона на біспін-приладі, вдосконалено метод навчання імпульсної нейронної мережі, заснований на правилі навчання Хебба. Ступінь впровадження результатів - в межах галузі. Сфера (галузь) використання - інтелектуальні інформаційні системи.