PERSPECTIVES OF APPLICATION OF THE ADVANCED CLASSICAL ALGORITHM OF KOHONEN MAPS IN DISTRIBUTED ENERGY-CRITICAL SENSOR NETWORKS
ID елемента: 22457
2026/05/05
Цитування
eNUPPIR (). PERSPECTIVES OF APPLICATION OF THE ADVANCED CLASSICAL ALGORITHM OF KOHONEN MAPS IN DISTRIBUTED ENERGY-CRITICAL SENSOR NETWORKS. https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22457
eNUPPIR. "PERSPECTIVES OF APPLICATION OF THE ADVANCED CLASSICAL ALGORITHM OF KOHONEN MAPS IN DISTRIBUTED ENERGY-CRITICAL SENSOR NETWORKS." Web. . <https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22457>.
eNUPPIR. "PERSPECTIVES OF APPLICATION OF THE ADVANCED CLASSICAL ALGORITHM OF KOHONEN MAPS IN DISTRIBUTED ENERGY-CRITICAL SENSOR NETWORKS." Accessed . https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22457.
Скопійовано в буфер обміну
Властивості
Назва
Англійська
PERSPECTIVES OF APPLICATION OF THE ADVANCED CLASSICAL ALGORITHM OF KOHONEN MAPS IN DISTRIBUTED ENERGY-CRITICAL SENSOR NETWORKS
Російська
.
Українська
ПЕРСПЕКТИВНІСТЬ ЗАСТОСУВАННЯ ВДОСКОНАЛЕНОГО КЛАСИЧНОГО АЛГОРИТМУ КАРТ КОХОНЕНА У РОЗПОДІЛЕНИХ ЕНЕРГОКРИТИЧНИХ СЕНСОРНИХ МЕРЕЖАХ
Опис
Англійська
Topicality. The standard version of the Kohonen map algorithm can be improved by including the parallel finding of several winning neurons and the subsequent selection of regions of the sensory field that do not overlap. The mentioned approach, embedded in the methodology of modified Kohonen maps, is promising in relation to the directions of development of artificial intelligence based on artificial neural network structures. Compared to the standard version, modified Kohonen maps provide partial parallelization of object classification procedures within each of the identification iterations, both before the SNS training procedure and in the working mode. It is shown that a similar feature, but in a more developed form, is also characteristic of human intelligence and is realized in the neural structures of the human brain, which is the carrier of human intelligence. It is interesting that similar structures in human brain realize reduced energy consumption and increased survivability of the system with a limited fixed failure of a small number of elements. These qualities, apparently, can potentially be realized in the future during the further development of the modified Kohonen maps. The purpose of the work is to demonstrate the compliance of a number of features of the work of the MCC to the elements and features of the organization of information processes in the structures of human brain, which, in general, should be considered as a prototype in the development of artificial intelligence systems.
Російська
75-79
Українська
Актуальність. Стандартний варіант алгоритму карт Кохонена (КК) може бути вдосконалений з включенням паралельного знаходження кількох нейронів-переможців та подальшою селекцією областей сенсорного поля, що не перетинаються. Зазначений підхід, закладений у методології модифікованих карт Кохонена (МКК), перспективний стосовно напрямів розвитку штучного інтелекту (ШІ) на основі штучних нейромережевих структур (ШНС). У порівнянні зі стандартним варіантом, МКК забезпечують часткове розпаралелювання процедур класифікації об'єктів у рамках кожної з ітерацій ідентифікації, як до процедури навчання ШНС, так і у робочому режимі. Показано, що подібна ж особливість, але в більш розвиненому вигляді, властива також людському інтелекту (ЛІ), і реалізується в нейронних структурах людського мозку (ЛМ), що є носієм ЛІ. Цікаво, що подібними структурами в ЛМ реалізується знижена енерговитратність і підвищена живучість системи при обмеженому фіксованому виході з ладу невеликої кількості елементів. Ці якості, мабуть, потенційно можуть бути в перспективі реалізовані при подальшому розвитку МКК. Мета роботи – демонстрація відповідності низки особливостей роботи МКК – елементам та особливостям організації інформаційних процесів у структурах ЛМ, який загалом доцільно розглядати як прототип при розробці систем ШІ.
Автор
Українська
Diachenko, V.
Українська
Mikhal, O.
Тематика
Англійська
Kohonen maps
Англійська
modification
Англійська
artificial intelligence
Англійська
artificial neural network structure
Англійська
energy-critical sensor networks
Російська
17
Українська
карти Кохонена
Українська
модифікація
Українська
штучний інтелект
Українська
штучна нейромережева структура
Українська
енергокритичні сенсорні мережі
Видавництво
Українська
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
Тип
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Українська
Рецензована Стаття
Формат
application/pdf
Ідентифікатор
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3158
10.26906/SUNZ.2023.4.075
Джерело
Англійська
Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 4 No. 74 (2023): Control, Navigation and Communication Systems; 75-79
Російська
Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 4 № 74 (2023): Системи управління, навігації та зв’язку; 75-79
Українська
Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 4 № 74 (2023): Системи управління, навігації та зв’язку; 75-79
2073-7394
10.26906/SUNZ.2023.4
2023. №4 (74)
Мова
uk
Відношення
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3158/2564
Права
Українська
Авторське право (c) 2023 V. Diachenko, O. Mikhal
Інформація про метадані
Створено
2026-5-5 12:32
Остання зміна
2026-5-5 12:32
ID елемента
#22457