AI Lab

Left Menu

  • Разработки
  • Исследования
    • Аниматы
    • Бионика
    • Распознавание
    • Управление
    • ИИ и WWW
  1. You are here:  
  2. Home
  3. Исследования
  4. Бионика

Математическое моделирование процессов преобразования импульсных потоков в естественном нейроне

Details
Written by: admin
Published: 15 September 2026
Hits: 12

А.В. Бахшиев, С.П. Романов    icon Скачать (1.2 Мбайт)

Известные математические модели нейрона не обладают необходимыми свойствами для моделирования естественных нейронных сетей. Реализуемые в программной среде как сумматоры для решения логических задач нейроинформатики или генерирующие импульсы в соответствии с уравнениями Ходжкина-Хаксли и их модификациями для имитации паттернов разрядов биологических нейронов, они не соответствуют необходимым свойствам структурного (базового) элемента для моделирования естественных нейронных структур обработки информации. Наиболее значимым биологическому прототипу представляется соответствие как структуры связей между нейронами сети, так и принципов преобразования информационных (импульсных) потоков каждым нейроном. В работе предложена система дифференциальных уравнений, описывающая процессы аналогового преобразования импульсных потоков в естественном нейроне. Преимуществом модели является возможность реализации нейрона с произвольной структурой дендритного аппарата и эффектом пресинаптического торможения. Модель не требует настройки внутренних параметров в процессе функционирования. Свойства нейронов определяет модификация структурной организации мембраны и синаптического аппарата формируемыми связями в сети. Проведен ряд численных экспериментов, показавших качественную адекватность поведения предложенных математических моделей биологическим прототипам.

Read more: Математическое моделирование процессов преобразования импульсных потоков в естественном нейроне

Моделирование нейронных структур управления мышечным сокращением. Схемы нейронных сетей.

Details
Written by: admin
Published: 15 September 2026
Hits: 9

А.В. Бахшиев,С.П. Романов

Для понимания nработы нервной системы, в частности, необходим объект, которым она управляет. В самом широком отношении к живым организмам, таким объектом служит локомоторный аппарат, двигателем которого являются мышцы. Таким образом, важным этапом на пути понимания работы нервной системы является моделирование нейронных структур управления мышечным сокращением.

Read more: Моделирование нейронных структур управления мышечным сокращением. Схемы нейронных сетей.

Структурно-функциональная организация нервной системы как прототип управляющей ИНС

Details
Written by: admin
Published: 15 September 2026
Hits: 10

С.П. Романов 

[Робототехника. Взгляд в будущее. Труды международного научно-технического семинара. Санкт-Петербург: Изд-во "Политехника-сервис", 2010, 206-209].

icon Презентация (4.46 Мбайт)

Становление в середине XX века кибернетики как научного на-правления по изучению принципов управления в технических и живых системах и бионики с целью использования этих принципов и знаний о строении и организации природных объектов для решениях различных инженерных задач объединило исследователей разных специальностей в этих двух междисциплинарных направлениях. Особое внимание уделялось исследованию нервной системы и моделированию её свойств как новой методологии нейрокибернетики и нейробионики, изучающих возможность реализации принципов организации нервной системы и функционирования мозга на элементной базе электронной техники, пользуясь аналогией между мозгом и вычислительной машиной на ос-новании тождества двух стабильных состояний у триггера и генерируе-мого биологическим нейроном импульса.

Read more: Структурно-функциональная организация нервной системы как прототип управляющей ИНС

Моделирование процессов выживания и оптимизации ресурсов нейрона как элемента нейронных структур

Details
Written by: admin
Published: 15 September 2026
Hits: 5
icon Скачать статью (1.58 Мбайт)
icon Демонстрационная программа (1.03 Мбайт)
Многие подходы в решении задач, которые традиционно считаются прерогативой человеческого интеллекта, нашли подсказки или целиком были позаимствованы у живых существ и человека. Можно полагать, что человеческое мышление это построение образной картины решаемой задачи, решающую роль в построении образов играют ассоциации между множествами образов. Процесс мышления - это обработка образной информации, манипулируя которой, двигаясь от образа к образу, человек решает различные задачи [1].
Однако моделирование столь сложной структуры как нервная система животных и человека “в лоб”, с целью получить систему, обладающую способностями аналогичными тем, что считаются прерогативой человеческого интеллекта, представляется не перспективным. В отсутствие достоверных и исчерпывающих знаний о причинах именно такой организации структуры и функций мозга, какие они есть, потребовалось бы создать точную копию мозга, что не имеет смысла в перспективе создания робототехнических систем.
Один из возможных путей создания систем образной обработки информации – попытаться путем анализа известных принципов организации и взаимодействия естественных нейронов предложить модель, объединяющую в себе эти принципы. Такой путь является продолжением теории искусственных нейронных сетей.
Более перспективным направлением, представляется попытаться понять проанализировать первопричины, по которым нейроны объединяются в группы, слои, и затем формируют отделы мозга, и попытаться создать модели нейронов и нейронных сетей, функционирующие по сходным принципам. Иными словами необходимо попытаться то движущее начало, которое формирует нейронные структуры и их заставляет работать. Одним из таких фундаментальных свойств в живой природе является принципиальная неустойчивость биологической системы во времени – т.е. неизбежное старение организма. Борьбу с этим свойством можно считать одним из основных аспектов функционирования живой материи [2].
Внесение в модели нейронов и нейронных сетей этого, и других свойств живой материи может позволить создать системы, в которых такие важные аспекты как образное восприятие и обработка информации будет являться следствием этих свойств, а не заложено искусственно. Также исследование таких моделей, возможно, позволит полнее понять принципы функционирования высшей нервной деятельности человека.

Read more: Моделирование процессов выживания и оптимизации ресурсов нейрона как элемента нейронных структур

Заметки к докладу - Особенности активной среды (рабочее название)

Details
Written by: admin
Published: 15 September 2026
Hits: 9

Заметки были написаны к выступлению в Новосибирском Институте Философии на семинаре в секторе Истории Философии. 2007 г. Заметки готовились по результатам семинаров о рефлексии, которые проводились инициативной группой и теоротделом компании «НооЛаб» в Новосибирске, так что авторство тезисов не только мое. Огромную работу по пониманию книжки Прибрама проделали В.Н.Елашкин (1938-1998) и А.В. Нечипоренко.

Кое-что в данную редакцию заметок вошло из обсуждения на форуме о новой парадигме ИИ вот тут http://ailab.ru/forum/vesti-s-frontov/inaya-paradigma-ii.html

недеюсь, что совместными усилиями из этого что-то получится. Может быть доклад на конференцию по Нейроинформатике?

Предполагается, что обсуждение того, какие конструктивные решения должны появиться в моделировании работы нейронной сети в связи с указанной спецификой активной среды, состоится в ветке форума и будет отображено в ТЗ, которое там стало формироваться. Конструктивные идеи - предмет следующего текста. Этот текст направлен на уточнение постановки задачи.

Read more: Заметки к докладу - Особенности активной среды (рабочее название)

  1. Новая парадигма искусственного интеллекта (постановка задачи)
  2. Недостатки модели формального нейрона
  3. Воспроизведение реакций естественных нейронов как результат моделирования структурно-функциональных свойств мембраны и организации синаптического аппарата
  4. Обзор существующих моделей нейронов

Page 1 of 3

  • 1
  • 2
  • 3

Main Menu

  • Разработки
    • RDK
  • Исследования
    • Аниматы
    • Бионика
    • Распознавание
    • Управление
    • Образование
    • Философия ИИ
  • AI Lab
    • Правила
    • Контакты
    • Карта сайта
    • Форпост
      • BlogSpot
      • Twitter
    • Поиск по сайту
  • События
    • Семинар
  • Ресурсы
    • Скачать
      • Библиотеки средств разработчика
        • NMSDK
      • Материалы семинара
      • Теоретические материалы
        • Бионика
        • Системы распознавания образов
        • Аниматы
        • Управление
        • Социально-коммуникационные аспекты ИИ
    • Архив
      • AI Community 2006
      • AI Community 2008
      • AI Community 2009 [PDF]
      • AI Community 2003
  • Форум
  • Wiki
  • Новости
  • Wiki

Login Form

  • Forgot your password?
  • Forgot your username?