Безсонов О. О. Нейронна мережа СМАС та її використання для адаптивної обробки інформації

У роботі проведено аналіз проблеми адаптивної обробки інформації за допомогою ШНМ СМАС; розглянуто біологічну модель мозочка, математичний аналог якої є основою ШНМ СМАС, принципи побудови та функціонування цієї мережі; досліджено структуру нейронної мережі СМАС; проведено аналіз методів кодування інформації у СМАС; досліджено властивості різноманітних схем кодування інформації; розглянуто задачу вибору базисних функцій у мережі СМАС; запропоновано метод кодування інформації та вибору базисних функцій у ШНМ СМАС, які дозволяють використовувати цю мережу в задачах непрямого нейрокерування без еталонної моделі; розроблено методи скорочення процесу навчання мережі; розроблено багатокрокові проекційні алгоритми навчання, отримано їх рекурентні форми. У середовищі MATLAB 6.1 проведено імітаційне моделювання різних алгоритмів навчання СМАС; досліджено процес вирішення задач ідентифікації та керування нелінійними динамічними об'єктами, а також фільтрації і кодування сигналів та зображень. Удосконалено моделі обчислювальних засобів для розв'язання задач стиснення та фільтрації зображень, які реалізують ієрархічну нейронну мережу СМАС.