|
Нейрокомпутерные системы
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ПО ВЫСШЕМУ ОБРАЗОВАНИЮ
Учебно-методическое объединение по образованию
в области автоматики, электроники,
микроэлектроники и радиотехники
УТВЕРЖДЕНА:
Председатель совета УМО
______________________ (Алексеев О.В.)
" "__________________ 1995 г.
ПРИМЕРНАЯ ПРОГРАММА
дисциплины
"НЕЙРОКОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ"
Специальность 220400 - "Программное обеспечение
вычислительной техники и автоматизированных систем"
Санкт-Петербург
1995
- 2 -
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ПО ВЫСШЕМУ ОБРАЗОВАНИЮ
Учебно-методическое объединение по образованию
в области автоматики, электроники,
микроэлектроники и радиотехники
ПРИМЕРНАЯ ПРОГРАММА
дисциплины
"НЕЙРОКОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ"
Специальность 220400 - "Программное обеспечение
вычислительной техники и автоматизированных систем"
Курс - 5
Семестр - 10
Лекции - 34 Экзамен - I0 семестр
Лабораторные занятия - 17 Зачет - I0 семестр
------------------------------------
Аудиторные занятия - 51
Самостоятельная работа - 39
------------------------------------
Всего часов - 90
Санкт-Петербург
1995
- 3 -
Настоящая примерная программа составлена в соответствии с
Государственным образовательным стандартом по специальности 220400
"Программное обеспечение вычислительной техники и
автоматизированных систем", утвержденным Госкомвузом России
12 октября 1994 г., и носит рекомендательный характер для ее
использования высшими учебными заведениями.
- 4 -
ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ
В результате изучения дисциплины студенты должны:
- Знать и уметь использовать основные принципы организации
информационных процессов в нейрокомпьютерных системах.
- Знать и уметь использовать основные способы обучения нейро-
компьютерных систем.
- Знать и уметь использовать основные типы моделей нейрокомпью-
терных систем и области их применения.
- Иметь опыт разработки и реализации программных моделей нейро-
компьютерных систем.
- Иметь представление о современных достижениях в разработке и
коммерческом использовании нейрокомпьютерных систем и нейро-
компьютеров.
РАЗДЕЛЫ И ТЕМЫ ДИСЦИПЛИНЫ
Введение.
Предмет дисциплины, её структура и содержание. Связь
дисциплины с другими дисциплинами и её место в подготовке
специалистов по специальности 220400.
Тема 1. Принципы организации и функционирования
искусственных нейронных сетей.
Основные нейрофизиологические данные о биологических
нейронных сетях. Основные определения для искусственных
нейронных сетей (ИНС). Элементы ИНС. Общая характеристика
принципов организации информационных процессов в ИНС.
Тема 2.Обучение ИНС.
Постановка задачи обучения ИНС. Классификация законов и
способов обучения. Законы обучения Хебба, Уидроу, Кохонена,
Гроссберга, Коско-Клопфа. Избыточность нейронных сетей.Мето-
ды оптимизации структуры сети.
Тема 3. Ассоциативные ИНС.
Основные определения и классификация ассоциативных ИНС.
Линейный ассоциатор. Сеть Хопфилда. Обучающая матрица.
Тема 4. Многослойные ИНС.
Основные определения и классификация.Критерии оптимиза-
ции качества обучения. Точность аппроксимации. Сети с
обратным распространением ошибки. Самоорганизующиеся сети.
Сети с "противоположным" распространением ошибки. Сети
преобразования данных.
Тема 5. Специализированные ИНС.
Основные определения и классификация.Сети пространствен-
но-временной обработки информации.Стохастические и иерархи-
ческие ИНС.
- 5 -
Тема 6. Реализация ИНС.
Проблемы реализации ИНС. Методы реализации. Программные
модели ИНС. Основы языка АКСОН.Программно-аппаратные модели
и аппаратная реализация ИНС. Нейрокомпьютеры. Основные
характеристики коммерческих нейрокомпьютеров.
Тема 7. Применение ИНС и нейрокомпьютеров.
Проблемы применения ИНС и нейрокомпьютеров в задачах рас-
познавания образов, в системах автоматического управления,
экономики и др. областях. Решение задач оптимизации с помо-
щью нейронных сетей (сети обратного распространения ошибки
как универсальные оптимизирующие устройства,решение задач
дискретной оптимизации с помощью сетей Хопфилда, оценка по-
казателей чувствительности с помощью сетей Кохонена и
сетей обратного распространения ошибки). Применение нейрон-
ных сетей для решения некоторых задач вычислительной мате-
матики (линейная алгебра, математическая физика). Нейронные
сети в задачах оптимального управления.
Заключение. Перспективы развития ИНС и нейрокомпьютеров.
ПРИМЕРНЫЙ ПЕРЕЧЕНЬ ЛАБОРАТОРНЫХ ЗАНЯТИЙ
1. Исследование персептрона - 2 ч.
2. Моделирование и исследование сети Хопфилда - 2 ч.
3. Моделирование и исследование Машины Больцмана - 2 ч.
4. Анализ процессов обучения и функционирования сети
Кохонена - 2 ч.
5. Анализ информационных процессов в сетях
пространственно-временной обработки информации - 4 ч.
6. Разработка программных моделей ИНС - 5 ч.
- 6 -
РАСЧЕТ УЧЕБНЫХ ЧАСОВ ПО ВИДАМ ЗАНЯТИЙ.
----T-----------------------T-----------------------¬
¦Но-¦ ¦ Обьем учебных часов ¦
¦ме-¦ Название разделов +---T---T---T---T---T---+
¦ра ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦
¦тем¦ и тем ¦ I ¦II ¦III¦IV ¦ V ¦VI ¦
+---+-----------------------+---+---+---+---+---+---+
¦ ¦ Введение ¦ 1 ¦ 1 ¦ - ¦ 1 ¦ - ¦ - ¦
¦1 ¦ Принципы организации и¦ 9 ¦ 5 ¦ 4 ¦ 3 ¦ 2 ¦ 2 ¦
¦ ¦ функционирования ИНС ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦
¦2 ¦ Обучение ИНС ¦15 ¦ 8 ¦ 7 ¦ 6 ¦ 2 ¦ 2 ¦
¦3 ¦ Ассоциативные ИНС ¦11 ¦ 6 ¦ 5 ¦ 4 ¦ 2 ¦ 2 ¦
¦4 ¦ Многослойные ИНС ¦13 ¦ 7 ¦ 6 ¦ 5 ¦ 2 ¦ 2 ¦
¦5 ¦ Специализированные ИНС¦11 ¦ 7 ¦ 4 ¦ 3 ¦ 4 ¦ 4 ¦
¦6 ¦ Реализация ИНС ¦20 ¦12 ¦ 8 ¦ 7 ¦ 5 ¦ 5 ¦
¦7 ¦ Применение ИНС и ¦ 9 ¦ 4 ¦ 5 ¦ 4 ¦ - ¦ - ¦
¦ ¦ нейрокомпьютеров ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦
¦ ¦ Заключение ¦ 1 ¦ 1 ¦ - ¦ 1 ¦ - ¦ - ¦
L---+-----------------------+---+---+---+---+---+----
ИТОГО 90 51 39 34 17 17
I -всего часов;
II -аудиторные занятия;
III -самостоятельная работа;
IV -лекции;
V -лабораторные занятия;
VI -занятия с использованием ЭВМ;
- 7 -
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ОСНОВНАЯ
1. Нейрокомпьютеры и интеллектуальные роботы. Под ред.
академика Н.М.Амосова, К.: Наукова Думка, 1991.
2. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. - М.: Мир, 1965.
3. Минский М., Пейперт С. Персептроны. - М.: Мир, 1971.
4. Фролов А.А., Муравьев И.П. Информационные
характеристики нейронных сетей. - М.: Наука, 1988.
5. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей.- М.: СП "Пара-
граф", 1990.
6. Ф. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника.-М.: Мир,1992.
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ
1. В.Д.Цыганков. Нейрокомпьютер и его применение.-М. "Сол
Систем",1993.
2. Галушкин А.И., Фомин Ю.И. Нейронные сети как линейные
последовательные машины.-М.: Изд-во МАИ, 1991.
3. Физические и математические модели нейронных сетей.
т.1,2. - М.: ВНИИТИ, 1990.
- 8 -
Программу составили
Cтепанов М.В. - к.т.н.,доцент МО ЭВМ,
СПбГЭТУ
Лисс А.А. - ассистент МО ЭВМ,
СПбГЭТУ
Программа одобрена
Научно-методическим советом
по специальности 220400
"Программное обеспечение вычислительной
техники и автоматизированных систем"
18 октября 1995 г.
|
