Please use this identifier to cite or link to this item:
Title: Моделювання мозкоподібних структур та їх застосування в штучному інтелекті
Authors: Русакова, Н. Є.
Keywords: мозкоподібні структури
алгебра предикатів
розшарування предиката
логічний оператор
реляційна мережа
brain-like structures
algebra of predicates
stratification of predicate
logical operator
relation network
Issue Date: 2012
Publisher: Харк. нац. ун-т радіоелектроніки
Citation: Русакова Н. Є. Моделювання мозкоподібних структур та їх застосування в штучному інтелекті : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системи та засоби щтучного інтелекту" / Н. Є. Русакова ; МОНМС України, Харк. нац. ун-т радіоелектроніки. - Х., 2012. - 19 с.
Abstract: У роботі вперше запропоновано і досліджено модель логічного оператора з керованим ядром, яка характеризується введенням в його обчислення множників для множин, що змінюються, та удосконалено звукову морфологічну модель відмінювання повних неприсвійних прикметників за допомогою введення потенційних словоформ та з урахуванням побіжності останнього звуку основи. Модель виконує автоматизований аналіз граматичної структури тексту. Для створення даних моделей в роботі розроблено метод розшарування скінченного предиката, який характеризується переходом від скінченного предиката до реляційної мережі та застосовано метод мінімізації формул алгебри булевих функцій для мінімізації числа станів центрального полюса досконалої реляційної мережі, що істотно скорочує сумарне число станів полюсів реляційної мережі. Dissertation is devoted to modeling of brain-like structures in artificial intelligence systems, using methods that enable the construction of relational networks of any mathematical model. These networks can be used for mathematical description of the existing logical schemes of technical relational networks. In this paper we first proposed and studied a model of logical operator with manageable kernel, which is characterized by introduction of multipliers for the variables of sets in the calculation of this operator. Sound morphological model of declension has been improved, which allows to perform automated analysis of the grammatical structure of the text. In order to create these models we introduced method of separation of finite predicate, characterized by the transition from a mathematical model of an arbitrary finite brain-like structure to a relational network. A method of minimizing formulas of Boolean functions of algebra has been further developed and used in order to minimize the number of states of the central pole of the perfect relational network.
Appears in Collections:Автореферати

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
RysakovaNE.pdf587.87 kBAdobe PDFView/Open

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.