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. 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.

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. Хопфилдтің үзіліссіз және үзілісті нейрондық желілеріндегі Пуассонның көпкомпонентті орнықтылығы және болжанбайтындығы (КПО, МППО, ФППО, КПБ, МПБ, ФПБ), шунтталған тежегішті жасушалық нейрондық желілер, Коэн-Гроссберг нейрондық желілері, инерциялық нейрондық желілер.

Aim of work (in Russian) : Исследование существования и устойчивости многокомпонентных устойчивых по Пуассону и непредсказуемых движений в нейронных сетях Хопфилда, клеточных нейронных сетях с шунтирующим торможением, нейронных сетях Коэна-Гроссберга, инерционных нейронных сетях. Создание программ и алгоритмов на PYTHON и MATLAB для динамики нейронных сетей.

Aim of work (in Kazakh) : Хопфилд нейрондық желілерінде, шунтталған тежегішті жасушалық нейрондық желілерде, Коэн-Гроссберг нейрондық желілерінде, инерциялық нейрондық желілерде көпкомпонентті Пуассон бойынша орнықты және болжанбайтын қозғалыстардың бар болуы мен орнықтылығын зерттеу. Нейрондық желі динамикасы үшін Python және MATLAB бағдарламалары мен алгоритмдерін құру.

Методы исследования (на русском) : Метод вложенных интервалов для доказательства существования и устойчивости многокомпонентных устойчивых по Пуассону движений в модифицированных нейронных сетях с многокомпонентными коэффициентами, входными данными и обобщенными кусочно-постоянными аргументами.

Методы исследования (на казахском) : Көпкомпонентті коэффициенттері, кірістері және жалпыланған бөлікті-тұрақты аргументтері бар модификацияланған нейрондық желілердегі көпкомпонентті Пуассон бойынша орнықты қозғалыстардың бар болуы мен орнықтылығын дәлелдеу үшін кіріктірілген интервал әдісі.

Obtained results and novelty (in Russian) : Опубликованы: 1 книга в зарубежном издательстве, 9 публикаций в журналах, индексируемых в Web of Science, Scopus, 1 в отечественных изданиях, рекомендованных КОКСОН. Доказаны утверждений существования МУП движений для модифицированных импульсных НСХ, КНСШТ, НСКГ и ИНС с непрерывными и разрывными МУП, МПУП и ФПУП коэффициентами и входными данными, для модифицированных НСХ, КНСШТ, НСКГ и ИНС с запаздыванием; доказаны утверждений существования МУП движений для модифицированных НСХ, КНСШТ, НСКГ и ИНС с обобщенными кусочно-постоянными аргументами с непрерывными МПУП коэффициентами и входными данными; доказаны теоремы существования и устойчивости МН движений для модифицированных НСХ, КНСШТ и ИНС с непрерывными МПН и ФПН коэффициентами и входными данными; созданы программы и алгоритмов на PYTHON и MATLAB для динамики нейронных сетей.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жарияланымдар: шетелдік баспада 1 кітап, Web of Science, Scopus-та индекстелген журналдарда 9 мақала, КОКСОН ұсынған отандық басылымдарда 1 мақала. Модификацияланған импульсті ХНЖ, ШТЖНЖ, КГНЖ және ИНЖ кідіртулері бар, үзіліссіз және үзілісті КПО, МППО және ФППО коэффициенттері мен кіріс деректері бар КПО қозғалыстарының бар болуы дәлелденген; модификацияланған ХНЖ, ШТЖНЖ, КГНЖ және ИНЖ үшін жалпыланған бөлікті-тұрақты аргументті үздіксіз МППО коэффициенттері мен кірістері бар КПО қозғалыстарының бар болуы дәлелденген; үздіксіз МПБ және ФПБ коэффициенттері мен кірістері бар модификацияланған ХНЖ, ШТЖНЖ және ИНЖ үшін КБ қозғалыстарының бар болуы мен орнықтылығы туралы теоремалар дәлелденді; нейрондық желілердің динамикасы үшін Python және MATLAB бағдарламалары мен алгоритмдері жасалды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Приводится строгое математическое исследование существования и устойчивости многокомпонентных устойчивых по Пуассону и непредсказуемых движений в нейронных сетях Хопфилда, клеточных нейронных сетях с шунтирующим торможением, нейронных сетях Коэна-Гроссберга, инерционных нейронных сетях. Результаты проиллюстрированы при помощи программ и алгоритмов на PYTHON и MATLAB для динамики нейронных сетей. Полученные в исследовании результаты могут быть полезны инженерам нашей страны для применения в таких направлениях, как распознавание образов, ассоциативная память, прогнозирование, оптимизация, моделирование химических процессов, робототехника, интернет-технологии, телевидение, а также обеспечение безопасности связи и информации. С позиции социальной и экономической значимости, проект способствует развитию науки и техники, что оказывает положительное влияние на научный и технологический прогресс.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Хопфилд нейрондық желілерінде, шунтталған тежегішті жасушалық нейрондық желілерде, Коэн-Гроссберг нейрондық желілерінде, инерциялық нейрондық желілерде көпкомпонентті Пуассон бойынша орнықты және болжанбайтын қозғалыстардың бар болуы мен орнықтылығының қатаң математикалық зерттеуі ұсынылған. Нәтижелер нейрондық желілердің динамикасына арналған PYTHON және MATLAB бағдарламалары мен алгоритмдері арқылы келтірілген. Зерттеу нәтижесінде алынған нәтижелер еліміздегі инженерлерге үлгіні тану, ассоциативті жады, болжау, оңтайландыру, химиялық процестерді модельдеу, робототехника, интернет-технологиялар, теледидар, сондай-ақ байланыс қауіпсіздігін қамтамасыз ету және ақпарат сияқты салаларда пайдалы болуы мүмкін.. Әлеуметтік-экономикалық маңыздылық тұрғысынан жоба ғылыми-техникалық прогреске оң әсер ететін ғылым мен техниканың дамуына ықпал етеді.

Level of implementation (in Russian) : Не внедрено

Level of implementation (in Kazakh) : Енгізілген жоқ

Efficiency (in Russian) : Поставленные задачи решены полностью. Все основные результаты исследований сформулированы в виде теорем и лемм, строго доказаны.

Efficiency (in Kazakh) : Қойылған міндеттер толығымен шешілді. Зерттеудің барлық негізгі нәтижелері теоремалар мен леммалар түрінде тұжырымдалған, қатаң дәлелденген.

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 біздің еліміздің инженерлері бейнені тану, ассоциативті жадыны енгізу, болжам және болжау, оптимизация, химиялық реакцияларды модельдеу, робототехника, интернет, теледидар, байланыс және ақпарат қауіпсіздігі сияқты салаларда қолдана алады.