Розробка бази знань системи підтримки прийняття рішень машиністом на основі асоціативної пам’яті

Abstract

Розроблена архітектура та алгоритми функціонування нової нейронної мережі на основі дискретної двонаправленої асоціативної пам'яті, що може використовуватися в якості бази знань системи підтримки прийняття рішень машиністом. Нова нейромережева база знань здатна відновлювати по вхідному вектору, що подається на будь-який з її вхідних шарів нейронів, множину з N зображень, які асоціативні до вхідної інформації.

Architecture and algorithms for functioning of a new neural network based on the discrete bidirectional associative memory that can be used as the knowledge base of a system that supports engine driver’s decision-making have been developed. New neural network knowledge base can recover on the input vector, supplied to any of its input layer neurons, a set of N images, associative to input information. This is possible thanks to the fact that the architecture of classical bidirectional associative memory, which consists of two sensor layers of elements, neurons are connected to each other pairs of weighted bidirectional communication with the respective weighting factors, rebuilt by the introduction into its structure additional (N – 1) sensory layers of neurons. Additional layers of sensory neurons associated with the first layer of the sensor elements in pairs suspended bidirectional links with appropriate weights. The software, simulating the architecture of a new neural network knowledge base which confirms efficiency of the proposed algorithms of functioning of discrete neural network associative memory.