Волновая резонансная теория

Реферат

Отчет состоит из 70 машинописных листов, содержит 16 пояснительных иллюстраций, 6 таблицу, 6 принт-скринов и используемых источников.

ВОЛНОВАЯ РЕЗОНАНСНАЯ ТЕОРИЯ

В данной работе разрабатывается волновая резонансная нейронная сеть, выполняющая задачи распознавания и обучения. В качестве прототипа рассмотрена Адаптивно Резонансная Теория Гроссберга. Для выбора модели нейрона

для разработанной сети, рассмотрены пять существующих моделей нейронов. Так же разработана модель импульсного двухпорогового нейрона и обоснован ее выбор.

В качестве результата проделанной работы, представлена нейронная сеть, написанная с помощью пакета Simulink в программе Matlab, которая выполняет задачи распознавания и обучения.

Оглавление

1. Анализ поставленной задачи в предметной области

1.1 Актуальность поставленной задачи

1.2 Некоторые сведения из анатомии мозга и нейрона

Основная часть

2.1 Введение

2.2 Постановка задачи

2.2.1 Неформальная постановка задачи

2.2.2 Формальная постановка задачи

2.3 Волновая Резонансная Теория

2.3.1 Описание ВPT

2.3.2 Основные определения и Леммы

2.3.3 Теорема о стабильности

2.3.4 Доказательство

2.3.5 Архитектура ВPT

2.3.6 Принцип работы

2.4 Адаптивная резонансная теория

2.4.1 АРХИТЕКТУРА APT

2.4.2 Описание APT

2.4.3 Упрощенная архитектура APT

2.4.4 Функционирование сети APT в процессе классификации

2.4.5 Теоремы APT

2.5 Выбор модели нейрона.

2.6 Результат работы

2.6.1 Реализация ВРТ в среде Matlab с использованием пакета Simulink

2.6.2 Тестирование

Заключение

Список использованных источников:

Экономическая часть

3.1 План разработки программы

3.2 Определение затрат на разработку программы

Охрана труда и безопасность жизнедеятельности

4.1 Введение

4.2 Излучение и эргономика

4.3 Проблема освещенности и зрительные нагрузки

4.4 Микроклимат в помещении

4.5 Шум

4.6 Физиологические факторы

4.7 Пожарная и взрывопожарная безопасность

Заключение

1. Анализ поставленной задачи в предметной области

1.1 Актуальность поставленной задачи

Людей всегда интересовало их собственное мышление. Это самовопрошение, думание мозга о себе самом является, возможно, отличительной чертой человека. Имеется множество размышлений о природе мышления, простирающихся от духовных до анатомических. Обсуждение этого вопроса, протекавшее в горячих спорах философов и теологов с физиологами и анатомами, принесло мало пользы, так как сам предмет весьма труден для изучения. Те, кто опирался на самоанализ и размышление, пришли к выводам, не отвечающим уровню строгости физических наук. Экспериментаторы же нашли, что мозг труден для наблюдения и ставит в тупик своей организацией. Короче говоря, мощные методы научного исследования, изменившие наш взгляд на физическую реальность, оказались бессильными в понимании самого человека.

Нейробиологи и нейроанатомы достигли значительного прогресса. Усердно изучая структуру и функции нервной системы человека, они многое поняли в «электропроводке» мозга, но мало узнали о его функционировании. В процессе накопления ими знаний выяснилось, что мозг имеет ошеломляющую сложность. Сотни миллиардов нейронов, каждый из которых соединен с сотнями или тысячами других, образуют систему, далеко превосходящую наши самые смелые мечты о суперкомпьютерах. Тем не менее мозг постепенно выдает свои секреты в процессе одного из самых напряженных и честолюбивых исследований в истории человечества.

Лучшее понимание функционирования нейрона и картины его связей позволило исследователям создать математические модели для проверки своих теорий. Эксперименты теперь могут проводиться на цифровых компьютерах без привлечения человека или животных, что решает многие практические и морально-этические проблемы. В первых же работах выяснилось, что эти модели не только повторяют функции мозга, но и способны выполнять функции, имеющие свою собственную ценность. Поэтому возникли и остаются в настоящее время две взаимно обогащающие друг-друга цели нейронного моделирования: первая – понять функционирование нервной системы человека на уровне физиологии и психологии и вторая – создать вычислительные системы (искусственные нейронные сети), выполняющие функции, сходные с функциями мозга.

Быстрое накопление экспериментальных данных в последней четверти XX века подготовило фундамент, если не для создания окончательной версии ответа на вопрос: "Как мыслит человек!", то, по крайней мере, для того чтобы попытаться построить с учетом последних достижений физики, биофизики и компьютерной техники новую концепцию работы мозга, которая не противоречила бы экспериментальным данным. Существуют и другие стремления к ускоренному развитию нейронаук, диктуемые практическими запросами медицины и поиском нетрадиционных путей создания "интеллектуальной" техники.

Актуальность данной проблемы очевидна. Ежегодно тысячи людей становятся жертвами заболеваний и нетрудоспособности вследствие повреждения мозга, включающих основные психические, наследственные и дегенеративные заболевания, инсульты, нарушения в связи с наркоманиями, влияние пренаталъных факторов, нейротоксинов в окружающей среде и травм, а также нарушений речи, слуха и других когнитивных расстройств. Разработка искусственных моделей нейронных сетей позволит вылечить большое число таких заболеваний.

Нейронные сети можно использовать не только для лечения болезней непосредственно связанных с мозгом, но и в более широкой сфере, например в диагностике.

В 1990 году Вильям Бакст из Калифорнийского университета в Сан-Диего использовал нейронную сеть - многослойный персептрон - для распознавания инфаркта миокарда у пациентов, поступающих в приемный покой с острой болью в груди. Его целью было создание инструмента, способного помочь врачам, которые не в силах справиться с потоком данных, характеризующих состояние поступившего больного. Другой целью может быть совершенствование диагностики. Свою задачу исследователь усложнил, поскольку анализировал данные только тех пациентов, кого уже направили в кардиологическое отделение. Бакст использовал лишь 20 параметров, среди которых были возраст, пол, локализация боли, реакция на нитроглицерин, тошнота и рвота, потение, обмороки, частота дыхания, учащенность сердцебиения, предыдущие инфаркты, диабет, гипертония, вздутие шейной вены, ряд особенностей ЭКГ и наличие значительных ишемических изменений.

Сеть продемонстрировала точность 92% при обнаружении инфаркта миокарда и дала только 4% случаев сигналов ложной тревоги, ошибочно подтверждая направление пациентов без инфаркта в кардиологическое отделение. Итак, налицо факт успешного применения искусственных нейронных сетей в диагностике заболевания.

Нейросети также можно использовать и для прогноза действия различных разрабатываемых средств лечения. Они уже успешно применяются в химии для прогноза свойств соединений на основе их молекулярной структуры. Исследователи из Национального института рака в США использовали нейросети для предсказания механизма действия препаратов, применяемых при химиотерапии злокачественных опухолей. Заметим, что существуют миллионы различных молекул, которые необходимо исследовать на предмет их антираковой активности. Специалисты Института рака разбили известные онкологические препараты на шесть групп в соответствии с механизмом их действия на раковые клетки и обучили многослойные сети классифицировать новые вещества и распознавать их действие. В качестве исходных данных использовались результаты экспериментов по подавлению роста клеток из различных опухолей. Нейросетевая классификация позволяет определить, какие из сотен ежедневно апробируемых молекул стоит изучать далее в весьма дорогих экспериментах in vitro и in vivo. Для решения аналогичной задачи использовались и сети Кохонена. Эти обучаемые без учителя самоорганизующиеся нейросети разбивали вещества на заранее неизвестное число кластеров и поэтому дали исследователям возможность идентифицировать вещества, обладающие новыми цитотоксическими механизмами воздействия.

 Скачать реферат