Одним из способов повышения отказоустойчивости вычислительных машин и систем является метод N-кратного резервирования. В процессе работы N-кратно резервированной системы возникает задача выбора из N результатов одного, наиболее приближенного к истинному. Известно несколько способов голосования, в том числе: конвергирующие функции (вычисление среднего, медианы и т.п.), разделение на группы эквивалентности, использование нечеткой логики. В данной работе исследуется возможность применения нейронных сетей для решения задачи выбора в N-кратно резервированных системах.

Излагаются результаты компьютерного моделирования предложенного ранее алгоритма минимизации квадратичного функционала от большого числа бинарных переменных.

Предложен метод определения доверительного интервала надежности классификатора с учителем. Для использования метода не требуется явного знания о характеристиках распределений. Может применяться для анализа надежности нейросетевых и других классификаторов обучаемых на примерах с известным решением. Показана проблема надежности результатов выбора лучшего классификатора из набора классификаторов. Приводится ее частичное решение и сравнение с другими методами определения доверительного интервала надежности.

Рассматривается проблема визуального представления и кластеризации многомерных данных, которые содержат качественную информацию. Для решения подобного рода задач предлагается использовать алгоритм самоорганизации данных, основанный на методе упругих карт. Приводится пример кластеризации информации по бракованным лопаткам газотурбинного двигателя на этапе дефектации.

В работе приведены результаты исследования проблемы генеза дендритной арборизации нейрона. Методами математического и морфологического моделирования показана невозможность воспроизведения реалистически сложной конфигурации дендритных деревьев только за счёт внутренних сил внутриклеточного происхождения. Предложена концепция и модели внешнесилового действия на нейрон его компонентов, имеющих значительно большую автономию в этом случае, чем обычно предполагается. В связи с этим уточняется смысл самоорганизации структуры нейрона. Результаты иллюстрируются примерами онтогенеза реальной нервной ткани на ультраструктурном уровне и математическим моделированием.

Покровский А.н. Моделирование внеклеточного потенциала в слое параллельных дендритов* // Научная сессия МИФИ-2006. Нейроинформатика - 2006. Часть 1 Теория нейронных сетей. Нейробиология. Нейронные сети в задачах обработки изображений. Нейробиология. Нейронные сети в задачах обработки изображений. Модели адаптивного поведения, стр. 118-123

Полевая С.а., Парин С.б., Зелинская А.в., Дормидонтова М.с., Еремин Е.в. Распознавание цветовой информации как функция психофизиологического состояния человека // Научная сессия МИФИ-2006. Нейроинформатика - 2006. Часть 1 Теория нейронных сетей. Нейробиология. Нейронные сети в задачах обработки изображений. Нейробиология. Нейронные сети в задачах обработки изображений. Модели адаптивного поведения, стр. 123-130

Детерминированным процессом при индукции эмоциональных состояний является соотношение активности дофаминергической и серотонинергической систем. При эмоционально-положительных состояниях превалирует активность дофаминергической системы, при эмоционально-отрицательных состояниях – серотонинергической системы. Особенности развития превалирующих соотношений является неопределенностью. Противоречивость экспериментальных данных описывающих индукцию эмоциональных состояний той или иной модуляторной системой связаны с неопределенностью процессов в нервной системе индуцирующих эмоциональные состояния.

Кудина Л.п., Пиотркевич М. Анализ возвратного торможения мотонейронов, иннервирующих быстрые мышцы у человека // Научная сессия МИФИ-2006. Нейроинформатика - 2006. Часть 1 Теория нейронных сетей. Нейробиология. Нейронные сети в задачах обработки изображений. Нейробиология. Нейронные сети в задачах обработки изображений. Модели адаптивного поведения, стр. 137-141

В работе исследовали влияние токсических доз NO-генерирующего соединения (NaNO2) и глутамата на появление спиралевидных структур, образованных отростками глиальных клеток нейронной сети мозжечка лягушки Rana Temporaria. Показано, что отростки клеток астроцитарной глии мозжечка, как правило, закручиваются вокруг синапсов или их элементов. Полученные данные позволяют предположить, что образование спиральных структур вокруг синапсов или их элементов является компенсаторно-приспособительной реакцией на повреждающее воздействие нейронной сети мозжечка NO-генерирующим соединением или глутаматом, способным активировать синтез NO.