Email this article Bifurkatsionnye svoystva sinergeticheskoy modeliraspoznavaniya obrazov
- Authors: Yudashkin AA1
-
Affiliations:
- Issue: Vol 1, No 4 (1996)
- Pages: 37-40
- Section: Articles
- URL: https://journals.eco-vector.com/1991-8615/article/view/21153
- ID: 21153
Cite item
Full Text
Abstract
В статье проводится аналитическое исследование возникающих структур стационарных
решений в синергетической нейронной сети. Показано, что конкуренция между
параметралш порядка, приводящая к выбору одного из прототипов предъявляемого
образа, происходит только в случае существования аттрактора типа «устойчивый
узел», соответствующего это.чу прототипу. Найдены условия, при которых существуют
устойчивые стационарные точки. Показано также, ^ что при нарушении указанных
условий происходят изменения устойчивости стационарных решений, а также перестройка
конфигурационного пространства, в котором происходит распознавание,
решений в синергетической нейронной сети. Показано, что конкуренция между
параметралш порядка, приводящая к выбору одного из прототипов предъявляемого
образа, происходит только в случае существования аттрактора типа «устойчивый
узел», соответствующего это.чу прототипу. Найдены условия, при которых существуют
устойчивые стационарные точки. Показано также, ^ что при нарушении указанных
условий происходят изменения устойчивости стационарных решений, а также перестройка
конфигурационного пространства, в котором происходит распознавание,
References
- Лоскутов А. Ю., Михайлов А. С. Введение в синергетику. М.: Наука, 1990. 238 с.
- Rummelhart D. Е., McClelland J. L. Parallel distributed processing exploration in microstructure of cognition. Cambridge: MIT Press, 1986. 405 p.
- Haken H. Synergetic computers for pattern recognition and associative memory// Computational systems, natural and artificial. Springer, Berlin-Heidelberg-NY, 1987. P. 2-22. 4. Haken H, Synergetic computers and cognition: A top-down approach to neural nets. Berlin: Springer-Verlag, 1991. 340 p.
Supplementary files
