Научный семинар «Использование нечетких нейронных сетей для моделирования сложных систем» прошел в ДГТУ

Научный семинар на тему «Использование нечетких нейронных сетей для моделирования сложных систем» прошел на факультете компьютерных технологий, вычислительной техники и энергетики. Организовал и провел семинар доцент кафедры прикладной математики и информатики Канаев Магомедимин Муталимович, участниками мероприятия стали преподаватели и студенты факультета.

В одной из первых моделей нейрона, называемой персептроной моделью, нейрон рассматривался как бинарный элемент. В этой модели входные сигналы суммируются и результат сравнивается с пороговым значением. Через несколько лет Д. Хебб в процессе исследования предложил теорию обучения нейронной сети, немножко отличающую от предшественника. В 1962 году Ф. Розенблатт представил теорию динамических нейронных систем для  моделирования мозговой деятельности, основанную на персептронной модели нервной клетки. Однако после опубликования критических публикаций на эту тему, резко было сокращено финансирование этого направления. В начале 80-х годов, в период бурного развития технологий, возобновились работы и в этом направлении. В 1982, после опубликование работы Дж.Хопфилда, теория нейронных сетей стала развиваться в стремительном темпе. К этому времени появились первые публикации по нечетким нейронным сетям и соответственно увеличилось и финансирование этого направления. В результате этого была создана база для реализации новых технологических решений в сфере технического распознавания образов, управления сложными техническими системами, а также для распознавания и обработки речевых сообщений.

На семинаре были рассмотрены существующие нейронные сети, их особенности и отличия, докладчики продемонстрировали прекрасное знание данной тематики. После выступления каждого студента присутствующие активно дискутировали по теме, приводили примеры и свое видение развития нейронной сети и его применения.

В заключение выступили доценты Исабекова Т.И. и Канаев М.М.