перейти к полному списку дипломных проектов

Ссылка на скачивания файла в формате .doc находится в конце странички

В нейрокомпьютере решение принимается интуитивно; каждый нейрокомпьютер индивидуален

В большинстве случаев непосредственная причина изменения потенциала постсинаптической мембраны имеет не электрическую, а химическую природу. В некоторых синапсах изменение поляризации происходит без химических медиаторов. Но, как правило, электрический импульс, достигнув концевой пуговки, вызывает выделение из так называемых синаптических пузырьков вещества, называемого медиатором, которое диффундирует через небольшую синаптическую щель к постсинаптической мембране. Попав на эту мембрану, медиатор вызывает изменение ее поляризации. Медиатор по своему действию может быть двух основных типов: возбуждающим, если он изменяет разность потенциалов на постсинаптической мембране в направлении к пороговому значению, или тормозным, то есть изменяет разность потенциалов в обратную сторону. Здесь действует закон Дейла: если проследить за всеми ветвлениями одного и того же аксона, то все синапсы, образуемые этим аксоном с другими клетками, окажутся либо только возбуждающими, либо только тормозными. Но закон Дейла выведен для беспозвоночных, и может оказаться неверным даже для млекопитающих.

Импульс, достигший концевой пуговки аксона, обычно вызывает лишь предпороговое возбуждение постсинаптической мембраны. Но синапсов обычно много и от одного, и от многих нейронов, и поэтому, накапливаясь, потенциалы, передаваясь пассивным методом, подойдут к аксонному холмику, и суммарное возбуждение может превзойти пороговое, то есть получаем, так называемый, резонанс. Когда согласованный эффект многих таких подпороговых изменений в аксоном холмике превысит порог, и, если это происходит в момент, когда рефрактерный период после предыдущего возбуждения уже закончился, то вдоль аксона начнет распространяться следующий импульс. Если же кумулятивный эффект окажется гораздо больше нормального, то он может превысить и текущее значение порога, прежде чем тот вернется к своему нормальному значению. Период, в течение которого никакое повторное раздражение, не зависимо от его силы, не может вызвать второй импульс, называется абсолютным рефракторным периодом. Когда же очень сильное входное возбуждение может привести к возникновению в аксоне второго импульса, то говорят об относительном рефракторном периоде.

Таким образом, нейрон воспринимает химический сигнал, и реагирует на него повышением или понижением ответов. В этих процессах восприятия химических сигналов и генерации импульсов нейроном важную роль играют перестройки надмолекулярных структур в различных частях данной нервной клетки, а также волны структурных перестроек, сопровождающие передачу информации в пределах данного нейрона и от одного нейрона к другому. Процессы метаболизма (обеспечивающие, в частности, клетку энергией) восстанавливают эти надмолекулярные структуры перестраивающиеся в процессе передачи информации.

2. ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ

2.1 Введение

От процесса мышления можно провести аналогию к процессу распознавания. Процесс распознавания образа в нейрокомпьютерах обладает почти всеми свойствами мышления. Действительно:

— он происходит в нейросетях, у человека — в реальных, в компьютере — в искусственных. Основные принципы функционирования тех и других можно считать одинаковыми;

— в нем происходит обработка информации;

— принятие решения в данном случае сводится к выбору класса (из числа обученных), к которому принадлежит данный объект;

при недостатке информации принятие решения — акт творчества. Для этого в нейрокомпьютере есть все необходимое, включая аппарат рецепции информации, перемешивающий слой (больцмановский шум) и запоминание результата. Момент принятия решения нейро-процессор умеет выбирать сам. В нейрокомпьютере решение принимается интуитивно;

каждый нейрокомпьютер индивидуален. Это проявляется на разных стадиях обучения. Так, локализация образа в процессоре Гроссберга происходит в элементе, выбранном случайно. В исходно одинаковых процессорах эти элементы, как правило, не совпадают. Это немешает работе процессора, но определяет его индивидуальность.

Нейронная сеть представляет собой систему динамически взаимодействующих элементов с набором входных и выходных сигналов. Простейший вариант такого дискретного элемента показан на рис.

скачать бесплатно ВОЛНОВАЯ РЕЗОНАНСНАЯ ТЕОРИЯ

Содержание дипломной работы

2 Основные определения и Леммы 2
В первых же работах выяснилось, что эти модели не только повторяют функции мозга, но и способны выполнять функции, имеющие свою собственную ценность
Их используют для дифференциации кодирующих и некодирующих участков ДНК (экзонов и интронов) и предсказания структуры белков
Мозг включает: ствол головного мозга (задний мозг), мозжечок, лимбическую систему, диэнцифалон и кору головного мозга (рис
Рисунок мозга в разрезе демонстрирует доли коры головного мозга и их функции
Мембрана концевой пуговки называется пресинаптической мембраной, а мембрана той, клетки, на которую передается импульс, - постсинаптической
В нейрокомпьютере решение принимается интуитивно; каждый нейрокомпьютер индивидуален
В сетях с обратным распространением, например, обучающие векторы подаются на вход сети последовательно до тех пор, пока сеть не обучится всему входному набору
3 Теорема о стабильности Теорема (о стабильности):
X :
2
АРТ-1 разработана для обработки двоичных входных векторов, в то время как АРТ-2, более позднее обобщение АРТ-1, может классифицировать как двоичные, так и непрерывные векторы
Упрощенный слой сравнения Чтобы получить на выходе нейрона единичное значение, как минимум два из трех его входов должны равняться единице; в противном случае его выход будет нулевым
Затем на вход сети подается входной вектор X, который должен быть классифицирован
В результате другой нейрон выигрывает соревнование в слое распознавания и другой запомненный образ P возвращается в слой сравнения
После определения выигравшего нейрона в сети не будет возбуждений других нейронов в результате изменения векторов выхода слоя сравнения С; только сигнал сброса может вызвать такие изменения
Здесь параметр е < 1, поскольку постоянные времени для торможения, как правило, больше характерных времен возбуждения, F – функция сигмоидного типа: F=l/(l+e-x) или F= 1/2 + (1/р) arctanx
Таблица 1 Библиотека событий приведена в таблице 2 Таблица 2 Для оценки временных и стоимостных параметров используем метод сетевого планирования и управления (СПУ)
Беспокойство вызывают крайне низкие частоты - КНЧ (5 Гц – 2000 Гц) и очень низкие частоты - ОНЧ (2 – 400 кГц) спектра
Под действием электростатического поля поляризуются частицы, которые «собирают» на себя микробы и пыль
Рабочий стул должен быть подъемно-поворотным и регулируемым по высоте и углам наклона сиденья и спинки, а также по расстоянию спинки от переднего края сиденья
В непосредственной близости друг от друга располагаются соединительные провода, кабели
Пользуйтесь специальными принадлежностями – подставками для ладоней или запястий, подставками для ног и т