Программное обеспечение нейрокомпьютеров

Секция вычислительной техники

ством коммутации ЦНП с помощью обратных связей получаем НСОС. Здесь функции ТП также переданы отдельным ЦНП.

Программная модель КС НСТ реализована на ПЭВМ 1ВМ РС/АТ-286 на языке Паскаль 7.0.

Результаты данной работы внедрены в учебный процесс. На базе программной модели КС НСТ на кафедре ВТ ТРТУ поставлены две лабораторные работы по курсу "Искусственный интеллект и нейрокомпьютеры", в которых исследуются различные модели ЦНП и НСОС.

УДК 007:573.6:681.3

Ю.В. Чернухин, Г.П. Радионов

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ НЕЙРОКОМПЬЮТЕРОВ

Большой интерес к нейровычислениям и нейрокомпьютерам (НК) привел к тому, что они были реализованы практически на всех существующих вычислительных системах (ВС) в виде имитационных или эму-ляционных программных моделей. Однако в условиях большого разнообразия архитектур и программного обеспечения (ПО) этих ВС не существует единого подхода к проектированию ПО НК.

Анализ наиболее популярных нейропарадигм позволяет сделать заключение о том, что они характеризуются всеми свойствами "сложной системы”. С наибольшей эффективностью реализовать ПО НК в этих условиях возможно в рамках объектного подхода, который позволяет применить объектно-ориентированную методологию.

Взаимодействия между различными объектами НК имеют сложный характер, который определяется их функциональными характеристиками. Эти взаимодействия включают в себя как отношения наследования, так и отношения включения, наполнения и использования. Так, например, объект обучаемой нейросетевой системы состоит из семейства классов НЕЙРОН->НЕЙРОННЫЙ_АНСАМБЛЬ->НЕЙРОННАЯ_СЕТЬ, в котором используются все перечисленные выше отношения:

1. НЕЙРОННЫЙ АНСАМБЛЬ наследует свойства объектов НЕЙРОНОВ быть инициированными, получать входные воздействия и т.п.;

2. НЕЙРОННЫЙ_АНСАМБЛЬ включает в себя ранее созданные объекты НЕЙРОНЫ, т.е. осуществляет набор функций по управлению взаимодействием этих объектов в пределах слоя, синхронизацией их работы и т.п.;

3. НЕЙРОННЬ1Й_АНСАМБЛЬ наполнен объектами НЕЙРОНАМИ, т.е. не локализует в себе параметрические характеристики отдельных объектов;

4. НЕЙРОННЫЙ_АНСАМБЛЬ использует включенные в него объекты НЕЙРОНЫ для генерации собственного выходного сигнала и введения его в объект следующего уровня иерархии НЕЙРОН-НАЯ_СЕТЬ.

В качестве примера разработки рассмотрена нейрокомпьютерная система целенаправленного зрительного восприятия, объединяющая в своем составе нейрокомпьютерную компоненту с системой обработки растровых полутоновых изображений.