The object of research, development or design (in Russian) : Многокомпонентные устойчивые по Пуассону (МУП), модульно-периодические устойчивые по Пуассону (МПУП) и факторно-периодические устойчивые по Пуассону (ФПУП) функции, а также многокомпонентные непредсказуемые (МН), модульно-периодические непредсказуемые (МПН) и факторно-периодические непредсказуемые (ФПН) функции. Многокомпонентная устойчивость по Пуассону и непредсказуемость (МУП, МПУП, ФПУП, МН, МПН, ФПН) в непрерывных и разрывных нейронных сетях Хопфилда, клеточных нейронных сетях с шунтирующим торможением, нейронных сетях Коэна-Гроссберга, инерционных нейронных сетях. Модели будут с переменными и многокомпонентными коэффициентами и входными данными.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Көпкомпонентті Пуассон бойынша орнықты (КПО), модульдік-периодты Пуассон бойынша орнықты (МППО) және факторлық-периодты Пуассон бойынша орнықты (ФППО) функциялар, сондай-ақ, көпкомпонентті болжанбайтын (КБ), модульдік-периодты болжанбайтын (МПБ) және факторлық-периодты болжанбайтын (ФПБ) функциялар. Үзіліссіз және үзілісті Хопфилд нейрондық желілері, шунттаушы тежегішті жасушалық нейрондық желілер, Коэн-Гроссберг нейрондық желілері мен инерциялық нейрондық желілердегі көпкомпонентті Пуассон бойынша орнықтылық және болжанбайтындық (КПО, МППО, ФППО, КБ, МПБ, ФПБ). Модельдердің коэффициенттері айнымалы және көпкомпонентті кіріс деректерімен болады.

Aim of work (in Russian) : Исследование многокомпонентных устойчивых по Пуассону и непредсказуемых (МУП, МПУП, ФПУП, МН, МПН, ФПН) в непрерывных и разрывных нейронных сетях Хопфилда, клеточных нейронных сетях с шунтирующим торможением, нейронных сетях Коэна-Гроссберга, инерционных нейронных сетях. Модели будут с переменными и многокомпонентными коэффициентами и входными данными. Подтверждение теоретических результатов в виде иллюстраций и численных методов с использованием программ PYTHON и MATLAB.

Aim of work (in Kazakh) : Үзіліссіз және үзілісті Хопфилдтік нейрондық желілердегі, шунтталған тежегіші бар жасушалық нейрондық желілердің, Коэн-Гроссберг нейрондық желілердің, инерциалды нейрондық желілердің көпкомпонентті Пуассон бойынша орнықты және болжанбайтын (КПО, МППО, ФППО, КБ, МПБ, ФПБ) қозғалыстарын зерттеу. Модельдер айнымалы көпкомпонентті коэффициенттермен және кірістермен келтіріледі. Теориялық нәтижелерді растайтын иллюстрациялар мен сандық әдістер PYTHON және MATLAB бағдарламаларын қолданып жасалады.

Методы исследования (на русском) : Метод вложенных интервалов для доказательства существования и устойчивости многокомпонентных устойчивых по Пуассону решений квазилинейных дифференциальных уравнений, уравнений Дюффинга (как с детерминистическими так и со случайными коэффициентами), а также колебаний в модифицированных клеточных нейронных сетях с шунтирующим торможением и многокомпонентными коэффициентами, входными данными, импульсных инерционных нейронных сетях.

Методы исследования (на казахском) : Квазисызықты дифференциалдық теңдеулердің, Дюффинг теңдеулерінің (детерминирленген және кездейсоқ түрдегі) көпкомпонентті Пуассон бойынша орнықты қозғалыстарының бар болуын дәлелдеу үшін кіріктірілген интервалдар әдісі қолданылады. Сондай-ақ, өзгертілген шунттаушы тежегіші бар жасушалық нейрондық желілер және импульсті инерциялық нейрондық желілердің көпкомпонентті Пуассон бойынша орнықты тербелістерінің бар болуын зерттеу үшін кіріктірілген интервалдар әдісі пайдаланылады.

Obtained results and novelty (in Russian) : Опубликованы 4 (четыре) статьи в рецензируемых научных изданиях, индексируемых в Science Citation Index Expanded базы Web of Science и (или) имеющий процентиль по CiteScore в базе Scopus не менее 50 (пятидесяти). А также 1 (одна) статья в отечественном издании, рекомендованном КОКСОН. Созданы программы и алгоритмы в PYTHON и MATLAB, иллюстрирующие достоверность полученных теоретических результатов. Получены численные моделирования многокомпонентных устойчивых по Пуассону колебаний для нейронных сетей с шунтирующим торможением и инерционных нейронных сетей. Новизна проекта заключается в том, что многокомпонентные устойчивые по Пуассону (МУП) и многокомпонентные непредсказуемые (МН) были построены как детерминистически так и случайным образом. Нейронные сети исследованы с переменными многокомпонентными коэффициентами и входными данными.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Web of Science халықаралық деректер базасымен индекстелетін Science Citation Index Expanded және (немесе) Scopus базасындағы CiteScore бойынша процентилі 50 (елу) кем емес жобаның ғылыми бағыты бойынша рецензияланатын ғылыми басылымда 4 (төрт) мақала, БҒСБҚК ұсынған рецензияланатын отандық басылымда 1 (бір) мақала жарияланды. PYTHON және MATLAB-та алынған теориялық нәтижелердің дұрыстығын дәлелдейтін бағдарламалар мен алгоритмдер құрылды. Шунтталған тежеуі бар және инерциалық нейрондық желілердің көпкомпонентті Пуассон бойынша орнықты қозғалыстарының сандық модельдері алынды. Жобаның жаңалығы, көпкомпонентті Пуассон бойынша орнықты (КПО) және көпкомпонентті болжанбайтын (КБ) функциялар детерминирленген және кездейсоқ түрінде құрастырылды. Нейрондық желілер айнымалы көпкомпонентті коэффициенттермен және кірістермен зерттелді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Приводится строгое математическое исследование новых типов движений в квазилинейных дифференциальных уравнениях, уравнениях Дюффинга, модифицированных клеточных нейронных сетях с шунтирующим торможением и многокомпонентными коэффициентами, входными данными, импульсных инерционных нейронных сетях. Результаты проиллюстрированы при помощи программы в MATLAB с иллюстративными графиками решений. Исходя из социальной и экономической точек зрения, проект эффективен для развития науки и техники.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Көпкомпонентті Пуассон бойынша орнықты және көпкомпонентті болжанбайтын квазисызықты дифференциалдық теңдеулердің, Дюффинг теңдеулерінің, өзгертілген шунттаушы тежегіші бар жасушалық нейрондық желілер және импульсті инерциялық нейрондық желілердің қозғалыстарының қатаң математикалық зерттеуі жүргізілді. Нəтижелер MATLAB программасы арқылы көрсетілді. Əлеуметтік жəне экономикалық тұрғыдан алғанда жоба ғылым мен техниканың дамуына тиімді болып табылады.

Level of implementation (in Russian) : Не внедрено

Level of implementation (in Kazakh) : Енгізілмеген

Efficiency (in Russian) : Эффективность исследования выражается в том, что за текущий год были опубликованы: 4 статьи в журналах, индексируемых в Web of Science (все они в Q2), Scopus (из них 2-88% и 2-76%), 1 в отечественном издании, рекомендованном КОКСОН.

Efficiency (in Kazakh) : Зерттеудің тиімділігі ағымдағы жыл Web of Science (барлығы Q2), Scopus (2-88% және 2-76%) мәліметтер қорында инлекстелген журналдарда 4 мақала және БҒСБК ұсынған отандық басылымда 1 мақала жариялануында.

Field of application (in Russian) : Результаты исследования могут быть применены инженерами нашей страны в таких областях, как распознавание образов, реализация ассоциативной памяти, предсказание и предвидение, оптимизация, моделирование химических реакций, робототехника, интернет, телевидение, безопасность коммуникаций и информации.

Field of application (in Kazakh) : Зерттеу нәтижелерін еліміздің инженерлері үлгіні тану, ассоциативті жадыны жүзеге асыру, болжау, оңтайландыру, химиялық реакцияларды модельдеу, робототехника, интернет, теледидар, байланыс және ақпарат қауіпсіздігі сияқты салаларда қолдана алады.