The object of research, development or design (in Russian) : нейронные сети

The object of research, development or design (in Kazakh) : нейрондық желілер

Aim of work (in Russian) : Целью проекта является построение и теоретическое обоснование корректных алгоритмов распознавания и синтезируемых на их основе неклассических математических моделей нейросетей, предназначенных для точного решения задач распознавания и классификации и исследование особенностей построенных моделей. Исследование эффективного применения полученных моделей нейросетей для решения прикладных задач, в частности для некоторого класса дискретных экстремальных задач и некоторых финансово-экономических задач.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты нейрондық желілердің классикалық емес математикалық үлгілерін тану және синтездеу үшін дұрыс алгоритмдерді құру және теориялық негіздеу болып табылады, тану және жіктеу проблемаларын нақты шешуге және құрылған модельдердің ерекшеліктерін зерттеуге арналған. Қолданбалы міндеттерді шешу үшін, атап айтқанда, дискретті экстремалды проблемалар мен кейбір қаржылық-экономикалық проблемаларды шешу үшін алынған нейрондық желілердің үлгілерін тиімді қолдануды зерттеу.

Методы исследования (на русском) : Для достижения вышеуказанных целей в сформулированных задачах широко исполь-зуются: • методы нейросетевого моделирования; • методы математической теории распознавания и классификации; • операторные методы Журавлева; • математический аппарат теории операторных алгебр; • методы неклассической дискретной оптимизации.

Методы исследования (на казахском) : Жоғарыда көрсетілген мақсаттарға қол жеткізу үшін келесі міндеттер қолданылған тапсырмаларда кеңінен қолданылады: • нейрондық желілерді модельдеу әдістері • Журавлевтің операторлық әдісі • операторлық алгебра теориясының математикалық аппараты • классикалық емес дискретті оңтайландыру әдістері.

Obtained results and novelty (in Russian) : Получены новые результаты: Описаны подмножества задач распознавания и классификации, для которых применение класса разрабатываемых нейросетей теоретически обосновывается, выявлено влияния системы опорных множеств алгоритмов распознавания на совокупности задач распознавания и классификации. Найдены: - ограничения на систему опорных множеств и осуществлена селекция признаков; - условия корректности для выбранной модели алгоритмов. Найден аналог алгоритма обучения построенного класса нейросетей и дано его формальное обоснование. Доказано утверждение (теорема) обосновывающее применение таких нейросетей к классу омега-регулярных задач; Осуществлено: - Описание нейронов и их особенностей, образующих различные слои и уровни нейросети. Определена и обоснована топологии сетей. Осуществлен выбор и определение особенностей активационных функций. - Построение сегментов нейросети (2D b 3D–сегмент). Исследование свойств и особенностей топологии и вычислительного процесса для пространственного сегмента нейросети. Определены особенности внутреннего цикла и аналога алгоритма обучения. Обосновано применение нейросетей из построенного класса к классу омега-регулярных задач распознавания; Определены условия применимости полученных результатов к решению прикладных задач. Опубликованы две книги Дюсембаев А.Е. Информатика. Том I. и Том II. общим количеством 438 страниц

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Алынған жаңа нәтижелер: Тану және жіктеу мәселелерінің ішкі жиынтықтары сипатталған, олар үшін дамыған нейрондық желілер класын пайдалану теориялық тұрғыдан негізделген, тану алгоритмдерін қолдау жиынтықтары жүйесінің тану және жіктеу мәселелеріне әсер етуі анықталған. Табылды: - қолдау жиынтықтары мен мүмкіндіктерді таңдау жүйесіне шектеулер жүзеге асырылды; - таңдалған алгоритм моделінің дұрыс болу шарттары. Нейрондық желілердің құрастырылған класы үшін оқыту алгоритмінің аналогы табылып, оның ресми негіздемесі келтірілген. Омега жүйелі есептер класына осындай нейрондық желілерді қолдануды негіздейтін тұжырым (теорема) дәлелденді; Орындалды: - Нейрондардың сипаттамасы және олардың жүйке торының әр түрлі қабаттары мен деңгейлерін құрайтын ерекшеліктері. Желілік топология анықталған және негізделген. Іске қосу функцияларының ерекшеліктерін таңдау және анықтау жүргізілді. - - Нейрондық желі сегменттерінің құрылысы (2D b 3D-сегмент). Нейрондық желінің кеңістіктік сегменті үшін топология мен есептеу процесінің қасиеттері мен ерекшеліктерін зерттеуі. Ішкі циклдің ерекшеліктері және оқыту алгоритмінің аналогы анықталды. Нейрондық желілерді құрастырылған кластан омега-жүйені тану проблемалары класына дейін қолдануға негізделден; Алынған нәтижелерді қолданбалы мәселелерді шешуге қолдану шарттары анықталды. Екі кітап жарық көрді - Дюсембаев А.Е. Информатика. I том және II том,барлығы 438 бет

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : теоретическая модель

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : теориялық модель

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) :

Efficiency (in Kazakh) :

Field of application (in Russian) : Интеллектуальные системы управления и принятия решений (в том числе в режиме реального времени)

Field of application (in Kazakh) : Интеллектуалды басқару жүйелері және шешім қабылдау (соның ішінде нақты уақыт режимінде)