Секции

Нейроинформатика - 2016


СЕКЦИЯ 1

Понедельник, 25 апреля                    17.15 – 18.30
Алексеевский зал

Председатель: ДУНИН-БАРКОВСКИЙ Виталий Львович, д.ф.-м.н.

Нейронные сети и когнитивные науки

1. ДУНИН-БАРКОВСКИЙ В. Л.1, СОЛОВЬЕВА К. П.2
1Московский физико-технический институт (государственный университет)
2Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Принцип Павлова в проблеме обратного конструирования мозга

Рассматривается общий принцип работы нейронных систем, делающий понятной эффективность конструкций из нейроподобных элементов – Принцип Павлова (ПП). Очерчивается линия развития представлений о работе нервной системы, начиная с открытия И.П. Павловым системных условных рефлексов, через нейронно-синаптические схемы и персептронные конструкции, коннекционисткие работы 1980-х годов, к современным схемам глубокого обучения. Приводится вычислительный пример конструкции, использующей ПП.

2. * СКИТЕВА Л. И.1, ТРОФИМОВ А. Г.2, УШАКОВ В. Л.3, ВЕЛИЧКОВСКИЙ Б. М.1
1Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
2Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва
3Институт перспективных исследований мозга МГУ им. М.В. Ломоносова
Анализ МЭГ данных с применением метода эмпирической модовой декомпозиции

Предложено применение метода эмпирических мод для частотно-временного анализа МЭГ-данных и проведено его сравнение с классическим методом узкополосной фильтрации и преобразования Гильберта. На примере МЭГ-данных, зарегистрированных во время совершения испытуемыми произвольных сенсомоторных действий показано, что процедура выделения эмпирических мод может обнаружить потенциально новую информацию, которую не способны выявить классические методы частотно-временного анализа

3. ПОЛЕВАЯ С. А.1, ПАРИН С. Б.1, ЕРЕМИН Е. В.2, БУЛАНОВ Н. А.3, ЧЕРНОВА М. А.1
1Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
2Нижегородская государственная медицинская академия
3Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", Нижегородский филиал
Разработка технологии событийно-связанной телеметрии для исследования когнитивных функций

Представлены возможности новой технологии событийно-связанной телеметрии для исследования когнитивных функций. Выбрана оптимальная архитектура информационно-телекоммуникационной системы, обеспечивающая непрерывный мониторинг функционального состояния человека в контекстах сенсомоторной активности при управлении признаками информационных образов в виртуальной компьютерной среде. Ошибки управления рассматриваются в качестве объективного отображения первичных когнитивных функций.

4. ВВЕДЕНСКИЙ В. Л.
Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
Самоорганизация разрядов нейронов в коре мозга, инициирующая действие

С помощью МЭГ обнаружены синхронные цуги бета колебаний в разных областях коры мозга человека при подготовке движения пальца. Проанализирована роль этих колебаний, как механизма коллективизации нейронных траекторий в разных областях мозга. Этот процесс упорядочивания, аналогичный образованию птичьих стай, приводит распределенную по мозгу систему нейронов в состояние самоорганизованной критичности, позволяющее быстро реагировать на внешние стимулы и игнорировать ненужные воздействия.

5. ВИТЯЕВ Е. Е.
Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН, Новосибирск
Формализация когнитома

Формализация когнитома осуществлена путем формализации когов функциональных систем и когов феноменального опыта путем построения единой формализации «естественной» классификации, «естественных» понятий и интегрированной информации G.Tononi. Данная формализация основана на принципе: мозг, в процессе эволюции, настроился на выделение высоко коррелированной структуры причинных связей «есте-ственных» объектов путем обнаружения «естественной» классификации и «естественных» понятий.

СТЕНДОВАЯ СЕССИЯ 1

Вторник, 26 апреля                    14.00 – 15.00
Петровский зал

Председатель: ДОЛЕНКО Сергей Анатольевич, к.ф.-м.н.

Нейросетевые системы обработки данных, распознавания образов и управления

6. ИЗОТОВА Е. Д.1, ТАРАСОВ Д. С.2
1Казанский (Приволжский) федеральный университет
2Meanotek, Казань
Извлечение фармацевтически значимых аспектных терминов моделью рекуррентной нейронной сети из текстов на естественном языке при малых выборках

Рядом авторов отмечается важность анализа эффективности мониторинга отзывов потребителей о лекарственных средствах. В работе использовалась модель глубоких рекуррентных нейронных сетей. Продемонстрировано хорошее качество классификации для некоторых фармацевтически-значимых аспектных терминов, при небольшом размеченном корпусе (порядка 50 тыс. слов). Обсуждается стратегия улучшения качества результатов и потенциального приложения в области фармаконадзора.

7. БАХШИЕВ А. В.1, ГУНДЕЛАХ Ф. В.2
1Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
2Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики, Санкт-Петербург
Моделирование механизмов моторной памяти как элемента замкнутой системы управления поведением робота

В статье рассматривается подход к управлению поведением робототехнических систем, основанный на моделировании механизмов запоминания и воспроизведения двигательных актов, как элемента системы, воспринимающей и обобщающей информацию от сенсоров и замкнутой на среду через эффекторы. Описана иерархия уровней модели моторной памяти и подробно рассмотрен уровень управления движением по траектории. Приведены результаты моделирования функционирования нейронной сети управления движением.

8. ГУНДЕЛАХ Ф. В.1, БАХШИЕВ А. В.2
1Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики, Санкт-Петербург
2Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Моделирование сети согласованного управления элементами исполнительной системы робота

Рассматривается задача управления элементами исполнительной си-стемы робота с помощью биоподобной системы управления. За основу взята система управления, основанная на модели импульсного нейрона. Предложена, реализована и исследуется нейросетевая многоуровневая система управления, способная запоминать и воспроизводить состояния исполнительной системы робота.

9. ГАБДРАХМАНОВА Н. Т.1, ГАЙСИН Э. Ш.2
1Российский университет дружбы народов, Москва
2Уфимский государственный нефтяной технический университет
Нейросетевая модель оценки остаточного ресурса вертикальных стальных резервуаров

В статье рассматривается задача оценки надежности вертикальных стальных резервуаров. Построена нейросетевая модель для вычисления остаточного ресурса резервуара, по данным диагностики его технического состояния. Для полученных решений построены довери-тельные интервалы. Задача решена по натурным данным.

10. БУРАКОВ М. В.
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Нейросупервизор коэффициента скорости адаптации в системе с эталонной моделью

Рассматривается задача реализации адаптивной системы управления с эталонной моделью, в которой коэффициент адаптации настраивается с помощью нейронной сети, содержащей нелинейный первый слой и линейный выходной слой. Поиск параметров происходит с помощью генетического алгоритма. Результаты эксперимента демонстрируют преимущество предлагаемого подхода при управлении скоростью вращения двигателя постоянного тока.

11. ШАЦ В. Н.
Независимый исследователь, Санкт-Петербург
Алгоритм классификации на основе стохастического гранулирования информации

Предложен новый подход к решению задачи классификации, основанный на выделении в заданной информации гранул класса, объекта, признака и индекса признака. Для объектов отдельных классов установлена стохастическая зависимость между наборами частот элементов гранул и параметром, характеризующим степень дробления признаков. Последовательность значений параметра определяет сходящуюся по вероятности последовательность ошибок решения. Показана высокая точность универсального и простого алгоритма при любом типе данных.

12. ЭНГЕЛЬ Е. А.
Хакасский государственный университет имени Н. Ф. Катанова, Абакан
Энергосберегающая технология интеллектуального управления фотоэлектрической системой

В рамках нейро-эволюционного подхода, нечеткой логики и интеллек-туальной электроэнергетической системы с активно-адаптивной сетью разработана энергосберегающая технология интеллектуального управления фотоэлектрической системой, организующая функциональное взаимодействие идентификации режима фотоэлектрической системы и управления на ее основе. Результаты моделирования в Matlab разработанной технологии выявили ее адекватность и эффективность в сравнении с традиционной схемой управления.

13. РОСТОВЦЕВ В. С.
Вятский государственный университет
Выбор способа аппаратной реализации нелинейного преобразователя нейрона на базе ПЛИС

Представлены результаты анализа автора по аппаратной реализации сигмовидной функции нелинейного преобразователя на базе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) Cyclone III EP3C120. При высоких требованиях к быстродействию нейросетевых эмуляторов разработка нелинейного преобразователя на аппаратном уровне является актуальной задачей. Приведены способы реализации нелинейного преобразователя на ПЛИС, их достоинства и недостатки.

СЕКЦИЯ 2

Среда, 27 апреля                    10.00 – 11.30
Алексеевский зал

Председатель: ДОЛЕНКО Сергей Анатольевич, к.ф.-м.н.

Нейросетевые системы обработки данных, распознавания образов и управления

14. * ЕФИТОРОВ А. О.1, ДОЛЕНКО С. А.2
1Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
2НИИ ядерной физики им. Д.В. Скобельцына МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва
Бинарная классификация состояний динамической системы с помощью алгоритмов машинного обучения

В работе представлены результаты решения задачи бинарной класси-фикации состояний динамической системы с помощью различных алго-ритмов машинного обучения с учителем. Продемонстрировано позитив-ное влияние погружения многомерного временного ряда значений вход-ных переменных на определение состояния системы

15. * ПОПЛАВСКАЯ А. А., ТИМЧЕНКО Л. И., КОКРЯЦКАЯ Н. И., ИВАСЮК И. Д.
Государственный экономико-технологический университет транспорта, Киев, Украина
Биологически инспирированный подход к параллельно-иерархической обработке изображений

Многоступенчатый подход обработки изображений, включает в себя основные виды корковой многоступенчатой конвергенции. Данная система выделяет пространственные закономерности, которые передаются через ряд трансформационных уровней для создания кодированных представлений изображения, которое инкапсулируются в структуру компьютерным образом на различных иерархических уровнях в изображении. На каждом этапе обработки выходной результат вычисляется, что позволяет получить очень быстрый ответ от системы

16. * ЧЕРНЕНЬКИЙ И. М., ТЕРЕХОВ В. И.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Интеллектуальная система контроля чистоты приподъездной территории

В статье описана разработанная система контроля чистоты приподъездной территории и использование нейросетевого подхода для анализа чистоты территории с помощью камер подъездного видео-наблюдения в зимний период. Проведено исследование влияния параметров изображения и внешних факторов на правильность распознавания чистоты территории. Сделаны выводы о необходимости создания гибридной интеллектуальной системы контроля чистоты территории для увеличения эксплуатационных характеристик системы.

17. * ШИРОКИЙ В. Р.1, ДОЛЕНКО С. А.1, МЯГКОВА И. Н.1, СЕНТЕМОВА Н. С.2
1НИИ ядерной физики им. Д.В. Скобельцына МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва
2Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Исследование горизонта нейросетевого прогнозирования состояния магнитосферы Земли

Представлен анализ результатов нейросетевого прогнозирования с разными горизонтами прогноза для геомагнитных индексов Dst и Кр, и потока электронов внешнего радиационного пояса Земли с энергией >2 МэВ, характеризующих состояние магнитосферы Земли. Прогнозы выполнены на основе многомерных временных рядов, включающих значения прогнозируемых индексов и потоков электронов, а также данные о параметрах солнечного ветра и межпланетного магнитного поля, за последние сутки с разрешением в один час.

18. ИСАЕВ И. В., ДОЛЕНКО С. А.
НИИ ядерной физики им. Д.В. Скобельцына МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва
Повышение устойчивости нейросетевого решения обратных задач по отношению к шумам в данных при групповом определении параметров

При нейросетевом решении многопараметрических обратных задач (ОЗ) задача обычно решается отдельно для каждого параметра. В предыдущих работах было показано, что объединение параметров в группы с одновременным определением значений всех параметров, входящих в группу, в ряде случаев позволяет повысить точность решения различных ОЗ. В данной работе было проведено исследование влияния наблюдаемого эффекта на устойчивость нейросетевого решения ОЗ к шумам в данных.

19. * СТАРОВЕРОВ Б. А., ГНАТЮК Б. А.
Костромской государственный технологический университет
Формирование ансамбля нейронных сетей как основы инвариантной системы прогнозирования (на примере электропотребления)

Решаются задачи формирования нейросетевой системы прогнозирования, инвариантной к виду графиков потребления электроэнергии. Обоснован состав входного вектора минимальной размерности; определены структуры ансамблей нейронных сетей; проведен отбор наиболее эффективных типов нейронных сетей, входящих в ансамбль. Получена оригинальная трехуровневая структура ансамбля нейронных сетей, которая обладает высокой прогнозирующей способностью и является перспективной для использования в решении задач инфо

СЕКЦИЯ 3

Среда, 27 апреля                    11.30 – 13.00
Алексеевский зал

Председатель: РЕДЬКО Владимир Георгиевич, д.ф.-м.н.

Адаптивное поведение и эволюционное моделирование

20. СОХОВА З. Б., РЕДЬКО В. Г.
Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Агент-ориентированная модель рынка аренды сельскохозяйственных земель в регионе

Построена агент-ориентированная модель прозрачного рынка аренды сельскохозяйственных земель в регионе. В работе рассматривается сообщество взаимодействующих землепользователей и центра малого региона. Продемонстрирована работоспособность модели и получены первые результаты ее исследования. Показана эффективность предложенной схемы взаимодействия между землепользователями и муниципальным центром.

21. * ФЕДОРЕНКО Ю. С., ГАПАНЮК Ю. Е.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Построение адаптивных моделей на основе многоуровневой нейронной сети с использованием метаграфового подхода

Рассмотрена задача построения адаптивных моделей для описания потока данных, поступающего в реальном времени. Проанализированы недостатки существующих алгоритмов. Предложен подход, объединяющий преимущества глубокого обучения и самоорганизующихся нейронных сетей для построения адаптивных моделей. Предложен метаграфовый подход для описания программной реализации нейронной сети. Реализована часть предложенного алгоритма, проведены эксперименты по кластеризации данных.

22. ЧЕРНЕНЬКИЙ В. М., ТЕРЕХОВ В. И., ГАПАНЮК Ю. Е.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Представление сложных сетей на основе метаграфов

Рассмотрена концепция сложных сетей как «сетей с эмерджентностью». Дана формализованная модель метаграфа. Рассмотрены преимущества метаграфов перед гиперграфами и гиперсетями для представления «сетей с эмерджентностью». Предложено использование холонической многоагентной системы для реализации активности в сложной сети. Рассмотрены структура и описание работы метаграфового агента как активного элемента для моделирования работы сложной сети.

23. СУСЛОВ В. В.
Институт цитологии и генетики СО РАН, Новосибирск
Целеполагание и эволюция организмов

Рассмотрены противоречия эволюции при освоении особями новизны. Показана неадекватность оптимизационных сценариев. Предложен неоптимизационный сценарий, базирующийся на свойствах стресса.

24. * КОПЕЛИОВИЧ М. В.1, ПЕТРУШАН М. В.2
1Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону
2Научно-исследовательский технологический центр нейротехнологий Южного федерального университета, Ростов-на-Дону
Эволюционный алгоритм для структурно-параметрической оптимизации метода бесконтактной фотоплетизмографии.

Рассматривается задача определения оптимальной комбинации алгоритмов и параметров метода бесконтактной фотоплетизмографии для оценки частоты сердечных сокращений. Для решения этой задачи разработан эволюционный алгоритм, реализующий адаптивное обучение с подкреплением. Используя оригинальный критерий, комбинирующий среднеквадратичную ошибку и продолжительность жизненного цикла агента, было получено оптимальное решение.

25. ДЬЯЧУК П. П.1, ДЬЯЧУК П. П.2, КАРАБАЛЫКОВ С. А.1, ШАДРИН И. В.2
1Сибирский федеральный университет, Красноярск
2Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева
Диагностика неустойчивых когнитивных состояний активных агентов

Рассматривается задача диагностики неустойчивых когнитивных состояний активного агента (АА), самосогласованно изменяющего сложность проблемной среды, задаваемую частотой подкреплений. Экспериментально доказано наличие двух типов АА, различающихся способностью к сжатию информации и изменению механизмов саморегулирования деятельности вследствие бифуркации. Эксперимент интерпретируется в модели мозга Хокинса, включающей иерархическую обработку временных рядов событий и выделение инвариантов событий

СТЕНДОВАЯ СЕССИЯ 2

Среда, 27 апреля                    14.00 – 15.00
Петровский зал

Председатель: ЧИЖОВ Антон Вадимович, д.ф.-м.н.

Нейробиология

26. ДИК О. Е.
Институт физиологии им. И.П. Павлова РАН, Санкт-Петербург
Вейвлет и мультифрактальный анализ реакции мозга человека на ритмическую фотостимуляцию при сосудистой патологии

Рассматривается задача оценки степени усвоения ритма фотостимуляции у лиц с сосудистой патологией мозга. Степень усвоения ритма оценивается на основе анализа изменения мультифрактальных и вейвлетных свойств паттернов электроэнцефалограммы (ЭЭГ), происходящих в процессе ритмической фотостимуляции. Показано, что степень мультифрак-тальности паттерна ЭЭГ существенно не изменяется при фотостимуляции. В отличие от этого, коэффициенты усвоения и удержания ритма, вычисленные по вейвлетным спектрам¸ и время нарастания энергии вейвлетного спектра, значимо отличаются у лиц с сосудистой патологией и здоровых людей.

27. ВОРОНКОВ Г. С.
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Восприятие малых источников света без оправы тоже может проявляться в виде пятна "специфического дефицита зрения"

Продолжено исследование загадочного феномена "специфический дефицит зрения" (СДЗ). Суть феномена СДЗ состоит, как было описано ранее, в ощущении видения темного пятна (пСДЗ) в малом отверстии (диафрагме) на просвет. В данной работе обнаружено, что в виде пятна, имеющего все характеристики пСДЗ, может проявляться восприятие целого ряда других источников света. Это обстоятельство открывает новые возможности в плане изучения природы пСДЗ. Работа посвящена описанию этих источников, а также свойств создаваемых ими пСДЗ.

28. ВОЛКОВ Д. А., МИШУЛИНА О. А.
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва
Механизм генерации пачечной активности в модели нейрональной культуры на основе нейрона с авторегуляцией

Предложена математическая модель активности нейрональной культуры, в которой наблюдаются спонтанные популяционные пачки активности. Нейрон в разработанной модели представляет собой модификацию Leaky Integrate-and-Fire нейрона. Введен расширенный вектор текущего состояния нейрона. Изменена модель долговременной синаптической пластичности нейрона. Приводятся результаты моделирования. Обсуждаются перспективы применения модели для исследования механизмов обучения в нейрональной культуре in vitro.

29. ПАРАСКЕВОВ А. В.1, ЗЕНДРИКОВ Д. К.2
1Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН, Москва
2Московский физико-технический институт (государственный университет)
О пространственной динамике сетевого спайка в нейрональных культурах

Показано, что в модельных 2D нейрональных культурах есть небольшое число пространственных центров нуклеации сетевого спайка, из которых синхронная спайковая активность распространяется по сети в виде одиночных круговых бегущих волн. Число центров нуклеации, а также их пространственное расположение, уникально и неизменно для заданной реализации нейронной сети, но различно для разных сетей. Выяснена роль тормозящих нейронов. Полученные результаты согласуются с экспериментальными наблюдениям.

30. ВИТЯЕВ Е. Е.1, ДЕРГИЛЕВ А. И.2, ЧАДАЕВА И. В.3, ВАСЬКИН Ю. Ю.2, СПИЦИНА А. М.3, КУЛАКОВА Е. В.3
1Институт математики им. С.Л. Соболева СО РАН, Новосибирск
2Новосибирский национальный исследовательский государственный университет
3Институт цитологии и генетики СО РАН, Новосибирск
Поиск регуляторных контекстных сигналов в геномной ДНК

Компьютерный поиск комбинаторных зависимостей в расположении сайтов связывания транскрипционных факторов в геноме имеет большое значение для исследования механизмов регуляции экспрессии генов эукариот и ставит новые задачи биоинформатики, требует разработки специализированных программных средств, использующих методы интеллектуального анализа данных (Data Mining). Необходима интеграция программных решений, связанных с логическими правилами, таких как пакет UGENE и система ExpertDiscovery.

31. СМИРНИТСКАЯ И. А.
Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Участие ядер миндалины в запоминании и воспроизведении различных типов павловских и инструментальных условных рефлексов

Приведен обзор нескольких вариантов павловско-инструментального переноса – класса поведенческих задач, позволяющих исследовать по-отдельности, какие структуры мозга задействованы в выучивании и исполнении павловских и инструментальных условных рефлексов и в их совместном воспроизведении. Предложена схема взаимовлияния различных ядер миндалины, медиальной префронтальной коры и гипоталамуса, обеспечивающая это сложное поведение.

СЕКЦИЯ 4

Среда, 27 апреля                    15.30 – 18.00
Алексеевский зал

Председатель: ЧИЖОВ Антон Вадимович, д.ф.-м.н.

Нейробиология

32. БРАЖЕ А. Р.
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Алгоритмы создания реалистичных сетей астроцитов для нейро-глиального моделирования

Астроциты обладают сложным пространственным строением и динамикой, играют важную роль в деятельности нейрональных сетей. Теоретические модели нейро-глиальных взаимодействий нуждаются в способах генерации пространственных паттернов, соответствующих сетям астроцитов. Предлагаются два подхода к созданию таких паттернов: диктуемый данными и генеративный. Обсуждается способ учета нейрональной и синаптической активности в моделях динамики пространственно-детализированных сетей астроцитов.

33. БАБЕНКО В. Н.1, МЕДВЕДЕВА И. В.1, ЧАДАЕВА И. В.1, СПИЦИНА А. М.1, ОРЛОВ Ю. Л.2
1Институт цитологии и генетики СО РАН, Новосибирск
2Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский Университет)
Анализ транскриптомных данных экспрессии генов в отделах мозга крыс, селектированных по агрессивному поведению

Развитие молекулярных технологий в последние годы открыло пер-спективы в исследовании вовлеченности генов в механизмы регуляции сложных форм поведения, включая агрессивное поведение. На модельном по селекции на поведение объекте (крысы) представлен анализ транс-криптомных данных (RNA-seq) отделов мозга (гипоталамус, покрышка, периакведуктум). Найдены гены с повышенной экспрессией в исследо-ванных отделах мозга, связанные с поведением.

34. ЧИЖОВ А. В.1, ВЕРХЛЮТОВ В. М.2, СМИРНОВА Е. Ю.1, АМАХИН Д. В.3, ЗАЙЦЕВ А. В.3
1Физико-технический институт им. А.Ф. Иоффе РАН, Санкт-Петербург
2Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, Москва
3Институт эволюционной физиологии и биохимии им. И.М. Сеченова РАН, Санкт-Петербург
Волновое распространение преиктальных разрядов

Преиктальные разряды представляют собой волны распространяющейся гиперсинхронной активности нейронов. Их возникновение и распространение исследованы на биофизически детальной модели нервной ткани как пространственно распределенного континуума рекуррентно связанных возбуждающих популяций адаптивных нейронов типа Ходжкина-Хаксли, в рамках подхода на основе рефрактерной плотности. Показано, что преиктальную волну нельзя остановить посредством локализованного «перерезания» связей.

35. СМИРНОВА Е. Ю., ЧИЖОВ А. В.
Физико-технический институт им. А.Ф. Иоффе РАН, Санкт-Петербург
Минимальная модель обработки информации о цвете и ориентации стимула зрительной корой

В работе предложена минимальная модель обработки информации о цвете и ориентации в первичной зрительной коре, основанная на новых литературных экспериментальных данных. Модель представляет собой сеть нейронных популяций, распределённых в пространстве признаков цвета и ориентации. Сеть имеет тороидальную топологию. Популяции описываются частотной моделью. Модель тора воспроизводит известные особенности поведения цветочувствительных нейронов, а также предсказывает ряд эффектов, связанных с в

36. БИБИКОВ Н. Г.
Акустический институт им. акад. Н.Н. Андреева, Москва
Временные механизмы анализа звуков в слуховой системе лягушки

Мы исследовали механизмы временного анализа звуковых сигналов в нейронах продолговатого и среднего мозга лягушки. Регистрировалась внеклеточная активность нейронных элементов , расположенных в двух ядрах слухового пути травяной лягушки (Rana t. temporaria): дорсальном медуллярном ядре и полукружном торусе. Анализ статистических свойств фоновой активности обеспечил возможность оценки некоторых внутренних свойств нейронных ансамблей. Медленные изменения чувствительности свидетельствуют о наличии адаптивного поведения ансамблей слуховых нейронов. В процессе адаптации к непрерывному сигналу способность клетки выделять малые изменения амплитуды существенно улучшается. Мы изучали те особенности огибающей сигнала, которые вызывали импульсные ответы нейронов при действии длительных тонов, амплитудно модулированных повторяющимися по форме отрезками низкочастотного шума. Периферические нейроны обычно осуществляют однополупериодное детектирование огибающей, но клетки, расположенные в более центральных отделах слухового пути часто реагируют на скорость изменения или на ускорение амплитуды.

37. ПАРИН С. Б.1, ПОЛЕВАЯ С. А.1, КОВАЛЬЧУК А. В.2, ГРОМОВ К. Н.1, ЧЕРНОВА М. А.1, ЯХНО В. Г.2
1Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
2Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород
К построению модели управления вариабельностью сердечного ритма при стрессе

Представлены результаты математического и экспериментального моделирования системных механизмов управления вариабельностью сердечного ритма при стрессе. Проведена проверка гипотезы, согласно которой начало первой стадии стресса обусловлено активаций нейронального (катехоламины как медиаторы) и гормонального компонентов симпатоадреналовой системы и нейронального (энкефалины) компонента эндогенной опиоидной системы. Обсуждаются ограничения и точки роста предложенной модели.

38. ДЕРГИЛЕВ А. И.1, СВИЧКАРЕВ А. В.2, АБНИЗОВА И. И.1, КУЛАКОВА Е. В.3, СУСЛОВ В. В.3, ОРЛОВ Ю. Л.4
1Новосибирский национальный исследовательский государственный университет
2Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
3Институт цитологии и генетики СО РАН, Новосибирск
4Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский Университет)
Анализ кластеров сайтов связывания транскрипционных факторов в геноме

Компьютерный анализ молекулярных механизмов регуляции экспрес-сии генов требует разработки новых методов анализа геномных данных. Рост объемов данных секвенирования, в том числе по экспериментально определенным сайтам связывания транскрипционных факторов, качест-венно усложняет задачу анализа регуляторных сигналов в нуклеотидных последовательностях. Методами информатики рассмотрены кластеры сайтов связывания в геноме мыши, полученные по данным ChIP-Seq.

39. ЗАПАРА Т. А.1, ПРОСКУРА А.2, ВЕЧКАПОВА С.2, РАТУШНЯК А. С.1
1Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий
2Институт вычислительных технологий Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск
Молекулярные механизмы изменения эффективности синаптической передачи в возбуждающих синапсах

Исследована молекулярная организация и временная динамика изменения эффективности межнейронных коммуникаций. Обсуждается интегративная деятельность молекулярных систем шипиковых синапсов пирамидных нейронов системы коллатералей Шаффера гиппокампа, обеспечивающих перестройку синаптических связей на основе встраивание/изъятие из мембран разных типов глутаматных рецепторов.

СТЕНДОВАЯ СЕССИЯ 3

Четверг, 28 апреля                    14.00 – 15.00
Петровский зал

Председатель: РЕДЬКО Владимир Георгиевич, д.ф.-м.н.

Адаптивное поведение и эволюционное моделирование

40. ШАРИПОВА Т. И., РЕДЬКО В. Г., БЕСХЛЕБНОВА Г. А.
Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Моделирование автономного агента, ведущего поиск в двумерном лабиринте

Методом растущего во времени нейронного газа исследуется поведение модельного организма (агента) в двумерном лабиринте. По-казана возможность резкого сокращения размеров нейронной сети, в которой достаточно запоминать только те точки пространства, в которых сильно меняется окружающая ситуация.

41. ЛАВРОВ В. В.1, РУДИНСКИЙ А. В.2
1Центр научно-практической медиации "Согласие"
2Центр системного консультирования и обучения "Synergia", Санкт-Петербург
Формирование образа в виде матрицы информационных фрагментов изменяющегося веса

Образы монтируются в памяти в качестве моделей, передающих конструкцию реальных объектов. Монтаж происходит, во-первых, непроизвольно или, во-вторых, осознанно и целенаправленно. Образ выстраивается в виде матрицы под контролем мотиваций. По сути, формирование образа аналогично обучению. Под влиянием полученного опыта меняется вес накапливаемых информационных фрагментов, и по-новому перестраиваются подсистемы прообразов. Эмоции являются фактором, влияющим на свойства образа.

СТЕНДОВАЯ СЕССИЯ 4

Четверг, 28 апреля                    14.15 – 15.00
Петровский зал

Председатель: ЛИТИНСКИЙ Леонид Борисович, к.ф.-м.н.

Теория нейронных сетей

42. ШИБЗУХОВ З. М., ЧЕРЕДНИКОВ Д. Ю.
Московский педагогический государственный университет
О моделях сигма-пи нейронов агрегирующего типа

Описан новый класс моделей искусственных нейронов агрегирующего типа. Модели агрегирующих нейронов строятся на основе следующих принципов: 1) все вклады синапсов суммируются при помощи агрегирующей операции; 2) вклады, образующие сложный синапс или синаптический кластер, преобразуются также при помощи некоторой другой агрегирующей операции. Для класса агрегирующих нейронов, обобщающих модель сигма-пи нейрона, показано, что они могут быть корректно обучены по конечным наборам прецедентов.

43. СМОЛИН В. С.
Федеральный исследовательский центр Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша Российской академии наук, Москва
Перспективы использования самоорганизующихся карт для решения сложных прикладных задач

Все нейроинформационные (НИ) модели выполняют преобразование входного сигнала X в выходной Y. После адаптации матрица весов связей НИ модели определяет функцию Y=F(X,A), где A – активность элементов модели. Сложные функции не могут быть описаны только одной таблицей. Главной из причин является «проклятие размерности», экспоненциальный рост числа базовых точек интерполяции с увеличением размерности преобразования Y=F(X,A). Предлагаются пути представления функций с помощью структур НИ моделей.

44. БОНДАРЕВ В. Н.
Севастопольский государственный университет
Правила обучения импульсного нейрона для адаптивной обработки сигналов

Предложены обобщенные модели многовходового импульсного нейронного элемента в векторно-матричной форме, ориентированные на решение задач цифровой обработки сигналов. Рассмотрена схема адаптивной фильтрации на основе импульсного нейрона и получены правила его обучения для восстановления сигналов и подавления шумов, слепой деконволюции. Приводятся результаты компьютерного моделирования.

СТЕНДОВАЯ СЕССИЯ 5

Четверг, 28 апреля                    14.15 – 15.00
Петровский зал

Председатель: КАЗАНОВИЧ Яков Борисович, к.ф.-м.н.

Нейронные сети и когнитивные науки

45. ЧЕРНЫШЕВ А. С.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Байесовская оптимизация параметров спайковой нейронной сети для решения задачи классификации временных рядов

В работе рассматривается задача классификации временных рядов и применение спайковой нейронной сети для её решения. Ввиду отсутствия простой математической формулировки для подобных биологически ин-спирированных сетей, решается задача оптимизации параметров сети при помощи суррогатных моделей. Разработана метрика оценки производительности сети и алгоритм максимизирующий её.

46. ЧУГРОВА М. Е.1, БАХЧИНА А. В.2, ПАРИН С. Б.1
1Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
2Институт психологии РАН, Москва
Исследование динамики функционального состояния участников групповой дискуссии

Рассматривается проблема взаимодействия функционального состояния человека и социальных условий, в которых он находится. Изучена такая форма социального взаимодействия как общение в полилоге (на примере групповой дискуссии) и его влияние на функциональную межполушарную асимметрию участников и на динамику параметров вариабельности сердечного ритма. Показано, что изменения функционального состояния в процессе групповой дискуссии связаны с индивидуально-психологическими особенностям ее участников.

47. БАКШЕЕВА Ю. В.1, ДАНИЛОВА И. М.2, САПОЖНИКОВА К. В.2, ТАЙМАНОВ Р. Е.2
1Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
2Всероссийский научно-исследовательский институт метрологии имени Д.И. Менделеева, Санкт-Петербург
Метрологический подход к обоснованию нелинейного характера процесса формирования эмоций

Показаны особенности применения метрологического подхода к измерению эмоций. Приведены результаты, доказывающие справедливость гипотезы о нелинейном преобразовании музыкальных и других акустических воздействий в нейрофизиологические реакции, а также обоснованность основных блоков предложенной ранее измерительной модели, связывающей музыкальные воздействия с эмоциями слушателя.

48. ТАЙМАНОВ Р. Е.1, КОСТРОМИНА С. Н.2, САПОЖНИКОВА К. В.1
1Всероссийский научно-исследовательский институт метрологии имени Д.И. Менделеева, Санкт-Петербург
2Санкт-Петербургский государственный университет
Формирование шкалы эмоций, вызываемых музыкой

Представлен критический анализ шкал эмоций, которые используются при оценках восприятия музыки и ее фрагментов. Показано отличие требований к такой шкале у психологов и музыковедов, с одной стороны, и метрологов, разрабатывающих средства измерений ожидаемых эмоций слушателей, с другой стороны. Шкала, приемлемая для соответствующей измерительной модели, должна опираться на представление об эволюции «языка эмоций». Обоснован вариант такой шкалы.

49. ПЕТУХОВ А. Ю.1, ПОЛЕВАЯ С. А.2
1Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН
2Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
Моделирование информационных взаимодействий индивидов с помощью теории информационных образов

В работе представлено формализованное описание информационно-коммуникативных взаимодействий индивидов с помощью теории информационных образов. Приводится обоснование возможности создания модели информаци-онно-коммуникативных взаимодействий, способной корректно отобра-жать передачу информации от индивида к индивиду (и при N>2 индивидов). Приведён пример моделирования на основе данной теории с учётом результатов эксперимента (билингвального теста Струпа).

50. КРЫЛОВ А. К.
Институт психологии РАН, Москва
Моделирование эффектов интерференции, совершенствования и переноса навыка при научении

Предложена модель формирования и реорганизации индивидуального опыта на основе системной психофизиологии для изучения зависимости научения от истории формирования опыта. Модель демон-стрирует эффект совершенствования навыка при обучении в ситуации tabula rasa, эффект переноса навыка при обучении близкой к предыдущей задаче, эффект интерференции при обучении задаче несходной с предыдущим опытом.

51. МЕЙЛИХОВ Е. З., ФАРЗЕТДИНОВА Р. М.
Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
Набросок аналитической теории многозадачности (можно ли усидеть на двух стульях?)

Предлагается простая феноменологическая (но аналитическая) модель, позволяющая формализовать описание многозадачности - одновременного выполнения нескольких задач. Этот процесс требует распределения ресурса внимания и при большом числе задач не приводит к успеху. Наше рассмотрение показывает, что одновременное полноценное выполнение более двух задач, скорее всего, невозможно.

52. ХАРЫБИНА З. С.
Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону
Построение карт активности решетчатых клеток энторинальной коры разного масштаба и ориентации решеток

Рассматривается задача моделирования активности решетчатых клеток, относящихся к разным ориентационным и масштабным модулям, на основе сетей с четным циклическим торможением. Разработан алгоритм трансформации ответов информационных единиц сети в активность решетчатых клеток. Построены карты решетчатой активности различного масштаба и ориентации решеток.

53. РАТУШНЯК А. С.1, ПРОСКУРА А. Л.1, ЗАПАРА Т. А.1, СОРОКОУМОВ Е. Д.2
1Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий
2Институт вычислительных технологий Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск
Принципы и молекулярные механизмы функционирования нервных клеток

Для осмысления принципов и механизмов функционирования мозга необходимы знания не только о взаимосвязях нервных клеток и структур, но, и прежде всего, понимание функциональных свойств нейронов и молекулярной организации позволяющей этим базовым элементам нейронных систем решать информационные задачи. Упрощение модели нервной клетки является главной причиной отсутствия значимых результатов и для их получения необходима интеграция существующих знаний и создание концептуальной модели

54. ТАРАСОВ Д. С.
Meanotek, Казань
Сохранение личностных характеристик и разнообразия ответов в нейросетевых моделях диалога

За последний год нейросетевые модели диалога стали предметом активного внимания исследователей. Известно, что нейросетевые модели обученные на корпусах содержащих десятки миллионов реплик, способны имитировать диалог, и давать рекомендации пользователям. В данной статье рассматривается задача наложения определённого стиля ведения беседы на нейросетевые диалоговые системы, обучаемые на гетерогенных корпусах диалогов.

55. МЕЙЛИХОВ Е. З., ФАРЗЕТДИНОВА Р. М.
Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
On Miller’s rule for the brain working memory, or why human memory is so short

Working memory is a cognitive construct that describes how infor-mation can be maintained in brain for a limited period of time, while concurrent processing is also performed. We present a simple model that accounts for working memory span and explains the origin of the cognitive Miller's rule (Magical Number Seven).

СЕКЦИЯ 5

Четверг, 28 апреля                    15.30 – 18.00
Алексеевский зал

Председатель: ЛИТИНСКИЙ Леонид Борисович, к.ф.-м.н.

Теория нейронных сетей

56. КИСЕЛЕВ М. В.
Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова, Чебоксары
Асинхронно-полихронный метод кодирования информации в импульсных нейронных сетях

В работе изучается новый метод кодирования информации в импульсных (спайковых) нейронных сетях, основанный на асинхронной активности ансамблей полихронных нейронных групп – наборов нейронов, испускающих спайки с точными фиксированными относительными временными задержками. Рассматриваются нейронные сети, в которых такие ансамбли формируются с помощью механизма синаптической пластичности (основанной на модели STDP).

57. МАЗУРОВ М. Е.
Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, Москва
Математическая модель динамического импульсного блокинг-нейрона

Рассмотрены математические модели динамических, импульсных или спайковых нейронов, включающие синаптическую систему и возбудимую систему, обеспечивающую генерацию отдельных импульсов или импульсных последовательностей – берстов. Предложена математическая модель блокинг-нейрона, на основе блокинг-генератора, обладающая рядом замечательных свойств: способность генерировать импульсы, близкие по форме нейронным импульсам, берсты и многое другое. Эффективность блокинг-нейрона подтверждена в вычислительном эксперименте.

58. ГАЙ В. Е., УТРОБИН В. А., ГАЙ Н. В.
Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева
Моделирование ассоциативной памяти с позиций теории активного восприятия

Рассматривается задача создания модели ассоциативной памяти на основе теории активного восприятия. Предлагается использование данной модели для решения задачи поиска похожих изображений. Приводятся результаты вычислительных экспериментов, содержащие временные оценки предложенных моделей.

59. ГРИЧУК Е. С.1, КУЗЬМИНА М. Г.2, МАНЫКИН Э. А.3
1Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
2Федеральный исследовательский центр Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша Российской академии наук, Москва
3Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва
Модель сети импульсных осцилляторов и перспективы ее использования в задачах маршрутизации информации в беспроводных сенсорных сетях

Разработки принципов работы беспроводных сенсорных сетей и методов маршрутизации информации в них, представляют интерес. Адекватными моделями беспроводных сенсорных сетей являются модели импульсных осцилляторных сетей. В работе предложена модель осцилляторной сети с импульсной осцилляторной динамикой и импульсным взаимодействием. Обсуждаются возможные правила сетевого связывания, обеспечивающие управление состоянием синхронизации сети.

60. ВАСИЛЬЕВ А. Н., ЛАЗОВСКАЯ Т. В., ТАРХОВ Д. А., ШЕМЯКИНА Т. А.
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Нейросетевой подход к решению сложных задач для обыкновенных дифференциальных уравнений

Рассмотрены три модельные задачи для обыкновенных дифференциальных уравнений, решение которых стандартными методами наталкивается на существенные трудности разного рода. Показано, как эти проблемы решаются помощью единого нейросетевого подхода. Аналогичным образом можно преодолевать и сложности других типов.

61. КОЗЛОВ Д. С., ТЮМЕНЦЕВ Ю. В.
Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
Нейросетевые полуэмпирические модели динамических систем, представляемых в форме дифференциально-алгебраических уравнений индекса 1

Рассматривается проблема математического и компьютерного моделирования нелинейных управляемых динамических систем, представляемых в форме дифференциально-алгебраических уравнений индекса 1. Предлагается решение данной проблемы в рамках полуэмпирического подхода. Приводятся результаты вычислительного эксперимента по уточнению коэффициента подъемной силы для фазы равновесного планирования при спуске в атмосфере гиперзвукового летательного аппарата.

62. СБОЕВ А. Г.1, ВЛАСОВ Д. С.1, СЕРЕНКО А. В.2, РЫБКА Р. Б.1, МОЛОШНИКОВ И. А.1
1Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
2Московский физико-технический институт (государственный университет)
О возможности обучения спайкового нейрона задаче классификации бинарных векторов на основе долговременной синаптической пластичности STDP

В статье представлены результаты исследования возможности обучения модели нейрона Leaky Integrate-and-Fire с учителем на основе STDP для входных сигналов, кодирующих бинарные векторы. Продемонстрировано, что в результате обучения могут быть достигнуты значения синаптических весов, с которыми нейрон решает задачу классификации бинарных векторов. Подобраны параметры правила STDP, при которых в ходе обучения могут быть получены распределения весов, отличные от бимодального.

63. ЖИЛЯКОВА Л. Ю., КУЗНЕЦОВ О. П.
Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва
Принципы дискретного моделирования гетерохимических механизмов в нервных системах

Предложены новые принципы функционирования нейронов Модель нейрона формализует нейробиологическое разнообразие типов нейронов и является расширением модели Маккаллока-Питтса. Нейрон, как и в классической («электрической») модели, может находиться в одном из двух состояний (активном и пассивном); однако, в отличие от электрической модели, он «видит» не все сигналы, которые к нему поступают, а только те, виды которых соответствуют типам его рецепторов.

64. ТАРКОВ М. С.
Институт физики полупроводников им. А.В. Ржанова Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск
Сеть Хопфилда с межнейронными соединениями на основе мемристорных мостов

Предложена схема электронной реализации сети Хопфилда с межнейронными соединениями на основе мостов, использующих мемристоры. Разработан метод расчета значений сопротивлений мемристоров, входящих в состав моста, по заданным значениям весовых коэффициентов. Показано как с помощью ключей на основе КМОП-транзисторов можно осуществлять управление значением сопротивления мемристора.

65. БАРАНОВ Д. С., БОГОМОЛОВ Ю. В.
Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова
Хаотическая динамика и явление мультистабильности в одной модели нейронной сети

В работе рассматриваются особенности динамики одной модели нейронной сети на основе трёх формальных нейронов МакКаллока-Питтса. Для данной модели нейросети обобщаются ранее полученные результаты, характеризующие разнообразные особенности поведения (в том числе хаотическая динамика), а также отмечаются явления масштабной инвариантности и мультистабильности.

СЕКЦИЯ 6

Пятница, 29 апреля                    12.00 – 13.00
Алексеевский зал

Председатель: ТЕРЕХОВ Сергей Александрович, к.ф.-м.н.

Нейронные сети и когнитивные науки

66. БОЖОКИН С. В., СУСЛОВА И. Б.
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Мгновенная вейвлетная фазовая корреляция сигналов электроэнцефалограммы

Разработан новый алгоритм нахождения мгновенной фазовой корреляции нестационарных сигналов ЭЭГ, полу-ченных из различных отведений коры головного мозга. Метод основан на непрерывном вейвлетном преобразовании (CWT), использующем материнский вейвлет Морле с управляющим параметром, который позволяет изменять спектральное и временное разрешение исследуемых сигналов. Предложенный алгоритм использует метод спрямления фазы, устраняющий особые точки в поведении фазы CWT на границах интервала [0,2Pi]. Мы протестировали метод, вычислив корреляцию во времени фаз двух сигналов ЭЭГ.

67. ДАНИЛОВА Н. Н., СЕМЕНЮК С. И., СТРАБЫКИНА Е. А.
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Межполушарное различие при решении задач Теста К. Мангины группой молодых людей, специализирующихся в области математики

Математические способности и способности к чтению и пониманию текста Теста К. Мангины были исследованы «Методом микроструктурного анализа осцилляторной активности мозга». Выявлена ведущая роль левого полушария для решения «математических» задач при параллельном росте активности частотно-селективных тета и альфа генераторов. Решение задач на «чтение» выполняется правым полушарием при росте активности тета генераторов и подавлении альфа. Рассматривается функция локального торможения частотно-селективных альфа генераторов.

68. СКОБЦОВ Ю. А.1, ЭЛЬ-ХАТИБ С. А.2
1Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
2Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону
Сегментация медицинских изображений с помощью смешанного и элитарного экспоненциального алгоритмов роя частиц

Предложены два алгоритма сегментации изображений: смешанный алгоритм К-средних + роевый, элитарный экспоненциальный алгоритм роя частиц. Разработана система для сегментации изображений с помощью предложенных алгоритмов. Выполнено тестирование алгоритмов с помощью тестовых изображений benchmarks Berkley для изображений с различными начальными условиями, проведено сравнение результатов с другими алгоритмами сегментации. Выполнено сравнение точности сегментации по сравнению с другими алгоритмами

69. ЧЕРКАЙ А. Д.1, ВЛАСОВ Ю. А.2
1Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
2Новосибирский национальный исследовательский государственный университет
Язык ритма сердца

В статье рассматривается предложенный авторами в 70-х годы XX столетия метод выделения в генерируемых организмом импульсных сигналах повторяемых последовательностей, принадлежащих ε-трубке с заданным ε, обеспечивающий выявление в регистрируемых рядах интервалов RR электрокардиограмм повторяемых фрагментов – “слов” (“шаблонов”, “паттернов”, “матриц”) языка ритма сердца.

СЕКЦИЯ 7

Пятница, 29 апреля                    14.00 – 15.30
Алексеевский зал

Председатель: КАЗАНОВИЧ Яков Борисович, к.ф.-м.н.

Нейросетевые системы обработки данных, распознавания образов и управления

70. БЕЗОБРАЗОВ С. В.1, BLACKLEDGE J.2
1Brest State Technical University, Belarus
2University of KwaZulu-Natal, South Africa
Personal cryptography using artificial neural networks

The paper presents a method of generating encryption algorithms using neural networks. Based on the application of natural noise sources we ‘teach’ a system to approximate the input noise with the aim of generating an output nonlinear sequence. This output is then treated as an iterator which is subjected to a range of tests to check for potential cryptographic strength in terms of metric. This approach provides the potential for generating an unlimited number of unique PRNG.

71. ДУДКИН А. А., МАРУШКО Е. Е.
Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси, Минск
Исследование эффективности ансамблей нейронных сетей для прогнозирования временных рядов телеметрии космических аппаратов

Рассматривается задача прогнозирования многомерных временных рядов телеметрической информации космического аппарата. Проводится анализ подходов к построению ансамблей нейронных сетей с точки зрения точности прогнозирования. Исследуется возможность дообучения ансамблей нейронных сетей.

72. СТАНКЕВИЧ Л. А.1, СОНЬКИН К. М.1, ШЕМЯКИНА Н. В.2, НАГОРНОВА Ж. В.3, ХОМЕНКО Ю. Г.4, ПЕРЕЦ Д. С.1
1Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
2Институт эволюционной физиологии и биохимии им. И.М. Сеченова РАН, Санкт-Петербург
3Научно-исследовательский центр «Арктика» ДВО РАН, Магадан
4Институт мозга человека им. Н.П. Бехтеревой РАН, Санкт-Петербург
Разработка интерфейса мозг-компьютер реального времени на основе нейрологического комитета классификаторов ЭЭГ сигналов

В работе рассматривается интерфейс «мозг-компьютер» (ИМК) для классификации электроэнцефалографических (ЭЭГ) паттернов воображаемых движений пальцев одной руки в реальном времени. Показано, что такая задача может быть решена при использовании биологической обратной связи и минимальных временных задержках работы системы. Представлен вариант реализации ИМК реального времени c использованием нейрологического комитета классификаторов на основе искусственных нейронных сетей и метода опорных векторов

73. ФИЛАТОВА Н. Н., СИДОРОВ К. В., ХАНЕЕВ Д. М.
Тверской государственный технический университет
Классификация знака эмоций человека по ЭЭГ и речевым сигналам при аудиовизуальной или обонятельной стимуляции

Рассмотрена биотехническая система для классификации знака эмоций человека путем анализа ЭЭГ и речевых сигналов с помощью признаков, характеризующих изменения свойств аттракторов, реконструированных по образцам этих сигналов. Предложена методика регистрации образцов речи и ЭЭГ. Описаны модель формализованного описания речевых сигналов и правила для их классификации в соответствии со знаком эмоции, испытываемой человеком. Приведены итоги сопоставления полученных выводов с результатами аналогов.

74. СУКОНКИН И. Н.
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва
Применение SV-критерия для обучения RBF сетей в задачах кластеризации данных

Предлагается метод обучения нейросетей с радиально базисными нейронами для решения задачи кластеризации. Обучение проводится эволюционным алгоритмом с использованием критерия стандартного объема (SV-критерия). Предложенный нейросетевой метод позволяет справиться с некоторыми проблемами, возникающими при настройке классических моделей эллиптических кластеров. Преимущества метода демонстрируются на модельных и реальных примерах.

75. ТАРАСОВ Д. С.
Meanotek, Казань
Нейросетевая модель для решения задачи ответа на вопросы пользователя в произвольной предметной области

Задача ответов на вопросы, сформулированных на естественном языке является одной из центральных проблем компьютерной лингвистики. Используемые на практике вопросно-ответные системы основываются на использовании лингвистических признаков и баз знаний, специфических для предметной области. В данной работе предложена нейросетевая модель, способная отвечать на разнообразные вопросы используя вместо базы структурированных знаний тексты на естественном языке, содержащие информацию по данным вопросам.

76. КАРЛОВ И. А.1, КОШУР В. Д.2
1Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва
2Сибирский федеральный университет, Красноярск
Анализ восстановления изображений на основе нейросетевых и классических методов восстановления данных

В работе рассматривается задача восстановления пропущенных фрагментов в изображениях. Дается краткий обзор существующих подходов восстановления изображений. Проводится анализ и тестирование работы отдельных методов восстановления изображений для ряда изображений с целью оценки качества восстановления изображений и возможности использования гибридных моделей восстановления данных.



Российская нейросетевая ассоциация Российская академия наук Министерство образования и науки Российской Федерации МФТИ НИЯУ МИФИ НИИСИ РАН МАИ Институт перспективных исследований мозга МГУ
AIRI iLabs Приоритет 2030