Основные структуры данных на базе ассоциативных нейронных сетей

Abstract

Без основных структур данных: списков, магазинов, очередей, деревьев и т. д., невозможна разработка эффективных алгоритмов. Однако при моделировании ряда технологических процессов (например, при лезвийной обработке металлов) обычные структуры данных недостаточно соответствуют этим процессам и поэтому становятся неэффективными. В связи с этим предлагается новая структура данных на основе ассоциативных нейронных сетей, позволяющая более эффективно моделировать технологические процессы лезвийной обработки металлов.

Without basic data structures: lists, stores, queues, trees, etc., the development of efficient algorithms is impossible. However, when modeling a number of technological processes (for example, blade metal processing), ordinary data structures do not correspond to these processes sufficiently and therefore become ineffective. In this regard, a new data structure based on associative neural networks, which makes it possible to more effectively model technological processes of blade metal processing, is proposed.