Секции
Нейроинформатика - 2018
СЕКЦИЯ 1
Вторник, 9 октября 17:30 – 19:00
Алексеевский зал
Председатель: ТЕРЕХОВ Сергей Александрович, к.ф.-м.н.
Нейросетевые системы обработки данных, распознавания образов и управления
1. * ГОНЧАРОВ П. В.1, ОСОСКОВ Г. А.2, НЕЧАЕВСКИЙ А. В.2, УЖИНСКИЙ А. В.2, НЕСТЕРЕНЯ И. Г.31Институт системного анализа и управления, Дубна
2Объединенный институт ядерных исследований, Дубна, Московской обл.
3Гомельский государственный технический университет имени П.О. Сухого, Беларусь
Disease detection on the plant leaves by deep learning
Обнаружение заболеваний растений - очень популярная область исследований, но пока еще мало реальных приложений, которые могут облегчить жизнь фермера. Цель нашего исследования - решение проблемы выявления и предотвращения болезней сельскохозяйственных культур с помощью глубокого обучения. Мы собрали специальную базу изображений листьев винограда и обучили сиамскую сеть для решения задачи многоклассовой классификации, получив более 90% точности на тестовой выборке.
2. * КНЯЗЕВА И. С.1, ЕФИТОРОВ А. О.2, БОЙЦОВА Ю. А.3, ДАНЬКО С. Г.3, ШИРОКИЙ В. Р.4, МАКАРЕНКО Н. Г.5
1Санкт-Петербургский государственный университет
2Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
3Институт мозга человека им. Н.П. Бехтеревой РАН, Санкт-Петербург
4НИИ ядерной физики им. Д.В. Скобельцына МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва
5Главная (Пулковская) астрономическая обсерватория Российской академии наук, Санкт-Петербург
Single trial EEG classification of tasks with dominance of mental and sensory attention with deep learning approach
В данной работе представлен алгоритм классифкации, основанный на single-trial EEG экспериментах при выполнении задач ментального и сенсорного внимания. В качестве примеров для классификатора используется вейвлет спектральная плотность мощности, рассчитанная на каждом отведении ЭЭГ для каждого одиночного испытания. Для понижения размерности спектральных данных используются сверточные автоэнкодеры. Векторы малой размерности, полученные в результате применения автоэнкодера использовались в качестве входных данных для классификатора — нейронной сети архитектуры многослойный перептрон. Усреденная по людям точность классификации составила 83.4%, стандартное отклонение 6.6%. Таким образом, данный подход потенциально может использоваться для построения интерфейсных систем Мозг-Компьютер.
3. * ОЖЕГОВ Г. А., ОПРЫШКО А. В.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Восстановления изображений с применением гибридной интеллектуальной системы
Рассматривается задача восстановления изображений с применением гибридной интеллектуальной системы. В основу положен метод восстановления изображений с применением generative adversarial networks, позволяющий распознавать контекст изображения и восстанавливать поврежденную часть с необходимой точностью. Проведенные исследования показали эффективность разработанного метода, а также его рекомендуемую архитектуру и способ подготовки обучающей выборки для получения необходимых результатов.
4. * ЧЕРНЕНЬКИЙ М. В., МОГИЛЬНИКОВ И. А., ИЛЬИН В. С., ПОПОВА М. С.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Разработка интеллектуальной системы определения типа и номера маршрута средства наземного общественного транспорта
В работе предложена методика решения задачи определения типа и номера маршрута средства наземного общественного транспорта, проведены исследования по выбору архитектур сверточных нейронных сетей и их параметров для решения задач распознавания средств наземного транспорта и цифр номера маршрута на изображении. Предложены ме-тоды оптимизации работы системы для дальнейшего использования в системе поддержки перемещения в условиях городской среды для людей с ОВЗ по зрению.
5. * КОТОВА О. Д.1, 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
Сравнительный анализ методов машинного обучения при решении обратной задачи в спектроскопии
В работе представлены результаты сравнительного анализа применения нейронных сетей (многослойных персептронов), методов линейной регрессии и случайного леса для решения задачи определения концентраций растворенных неорганических солей в многокомпонентных водных растворах по спектрам комбинационного рассеяния света. Показано, что применение нейронных сетей, учитывая нелинейность задачи, позволяет получить более низкую погрешность решения при формировании регрессионной модели.
6. ГАНЧЕНКО В. В., ДУДКИН А. А.
Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси, Минск
Распознавание состояния сельскохозяйственной растительности по данным аэрофотосъемки на основе сверточных сетей
В данной работе рассматривается задача распознавания состояния сельскохозяйственной растительности по данным аэрофотосъемки различного пространственного разрешения. В качестве основы для распознавания используется классификатор, позволяющий осуществлять классификацию входного изображения на три класса: «здоровая растительность», «пораженная растительность» и «почва». Предложенный классификатор строится из двух сверточных нейронных сетей, позволяющих выполнять классификацию на два класса
СЕКЦИЯ 2
Среда, 10 октября 10:30 – 11:15
Алексеевский зал
Председатель: ШУМСКИЙ Сергей Александрович, к.ф.-м.н.
Адаптивное поведение и эволюционное моделирование
7. ЭЛЬ-ХАТИБ С.1, СКОБЦОВ Ю. А.2, РОДЗИН С.11Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону
2Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Modified exponential particle swarm optimization algorithm for medical images segmentation
Предложен модифицированный роевой экспоненциальной алгоритм оптимизации для сегментации медицинских изображений. Выполнено сравнение по временной сложности с существующими методами сегментации. Найдено, что по времени выполнения с использованием предложенного метода алгоритм превосходит существующие методы сегментации, включая алгоритмы на основе графов. Для тестирования использовались изображения из набора данных изображений Ossirix и изображений реальных пациентов.
8. КОТОВ В. Б.
Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Временное дисконтирование в модели целенаправленного поведения
Рассмотрены возможности модели модификации карты ценности состояний, дополненной средствами временного дисконтирования ценности состояний. Показано, что учёт временного дисконтирования позволяет получить более «разумное» целенаправленное поведение. Возможность модификации темпов дисконтирования приводит к разделению целей на срочные (кратковременные) цели, соответствующие удовлетворению насущных потребностей, и долговременные цели, соответствующие достижению стратегически удобных состояний.
9. ДЬЯЧУК П. П.1, ДЬЯЧУК П. П.2, ПЕРЕГУДОВА И. П.2, ШАДРИН И. В.1
1Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева
2Сибирский федеральный университет, Красноярск
Марковская модель обучения активного агента идентификации объекта в условиях институциональной оценочной обратной связи
Рассматривается Марковская модель идентификации объекта активным агентом (АА) в проблемной среде, в процессе его взаимодействия с конечным автоматом «Ликвидатор», обеспечивающим контроль и отмену неправильных действий АА. Найдено распределение вероятностей со-стояний конечного автомата «Ликвидатора». Приведен пример реализации траектории суммарного вознаграждения. Построена диаграмма рассеяния целевых состояний АА без последействия в пространстве суммар-ных вознаграждений R и количестве действ
СЕКЦИЯ 3
Среда, 10 октября 11:15 – 13:00
Алексеевский зал
Председатель: ЦИТОЛОВСКИЙ Лев Ефимович, д.б.н.
Нейробиология
10. ДИК О. Е.Институт физиологии им. И.П. Павлова РАН, Санкт-Петербург
Changes in dynamical complexity of tremor with increasing the motor distortions
The task is to test the hypothesis that dynamical complexity of patterns of the human hand tremor accompanied the motor task performance decreases with increasing the disease severity. For solving the task the tremor patterns are examined by the wavelet-transform modulus maxima method and the recur-rence quantification analysis. Our results demonstrate that the dynamical com-plexity of tremor patterns decreases in larger degree for Parkinson’ disease, than for patients with the syndrome of the e
11. ЧИЖОВ А. В.
Физико-технический институт им. А.Ф. Иоффе РАН, Санкт-Петербург
Epileptic seizure propagation across cortical tissue: simple model based on potassium diffusion
Mechanisms of epileptic discharge generation and spread are not well known. Recently proposed simple biophysical model of interictal and ictal discharges is generalized here to the case of spatial propagation. Diffusion of the extracellular potassium concentration is assumed to govern the spatial spread of spiking activity across cortical tissue. Simulations are consistent with experimental registrations of waves in pro-epileptic conditions, propagating at a speed of about 0.5 mm/s.
12. * БУРДАКОВ А. В.1, УХАРОВ А. О.2, МЯЛКИН М. П.1, ТЕРЕХОВ В. И.1
1Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
2PH Informatics, Corp.
Forecasting of influenza-like-illness incidence in Amur region with neural networks
Influenza-like-Illness forecasting strengthens disease control and prevention. The virus, host and host behavior factors influencing outbreaks are thoroughly studied. A range of statistical and machine learning forecasting methods was developed. This paper discusses selection of the main influencing factors, development of the forecast evaluation criteria, and prediction with a Long-Short Term Memory model. It was trained and tested on 2007-18 data set, and compared to ARIMA, LOESS, MVR.
13. КНЯЗЕВА И. С.1, БОЙЦОВА Ю. А.2, ДАНЬКО С. Г.2, МАКАРЕНКО Н. Г.3
1Санкт-Петербургский государственный университет
2Институт мозга человека им. Н.П. Бехтеревой РАН, Санкт-Петербург
3Главная (Пулковская) астрономическая обсерватория Российской академии наук, Санкт-Петербург
Spatial and temporal dynamics of EEG parameters during performance of tasks with dominance of mental and sensory attention
The purpose of this work was to analyze the spatial and temporal dynamics of EEG parameters during performance of tasks with dominance of mental and sensory attention. In addition, an attempt to identify differences in dynamics of EEG parameters in such close mentally oriented tasks as a productive and reproductive imagination was made. EEG wavelet spectra and phase coherence (relationships between EEG-channels) were studied for theta, alpha1, 2 and beta1, 2 frequency ranges of EEG. Analysis of
14. КУЗНЕЦОВ О. П.1, БАЗЕНКОВ Н. И.1, БОЛДЫШЕВ Б. А.1, ЖИЛЯКОВА Л. Ю.1, КУЛИВЕЦ С. Г.1, ЧИСТОПОЛЬСКИЙ И. А.2
1Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва
2Институт биологии развития им. Н.К. Кольцова РАН, Москва
Асинхронный подход к дискретному моделированию межнейронных несинаптических взаимодействий
Предложена асинхронная модель несинаптических взаимодействий между нейронами. Взаимодействия осуществляются путем выделения нейронами нейротрансмиттеров в общее внеклеточное пространство. Введены скорости изменения мембранного потенциала, определяемые эндогенной скоростью нейрона и экзогенной скоростью, зависящей от внешних нейротрансмиттерных воздействий. Различие эндогенных скоростей приводит к асинхронности взаимодействий. Приведен алгоритм вычисления поведения модели.
15. БИБИКОВ Н. Г.
Акустический институт им. акад. Н.Н. Андреева, Москва
Взаимодействие нейронных элементов слуховой системы при анализе сигналов с шумовой амплитудной модуляцией
Приводятся результаты исследования корреляционных связей между реакциями одиночных нейронов слухового центра с среднего мозга травяной лягушки в процессе кодирования тональных сигналов, модулированных повторяющимися отрезками низкочастотной шумовой амплитуд-ной модуляции. Регистрация активности близкорасположенных клеток осуществляется с использованием классификации нейронов по форме спайка. Наряду с исследованием активности каждого из выделенных клеток исследуется взаимозависимость нейронных элементов, зарегистрированных одним микроэлектродом, осуществляется задача оценки их взаимной корреляции. Обнаружено, что в большинстве выделенных пар клеток при наличии выраженной корреляции, определяемой воздействием звука, внутренняя корреляция, не зависящая от сигнала, выражена слабо.
СТЕНДОВАЯ СЕССИЯ 1
Среда, 10 октября 14:00 – 15:30
Алексеевский зал
Председатель: ТЕРЕХОВ Сергей Александрович, к.ф.-м.н.
Нейросетевые системы обработки данных, распознавания образов и управления
16. КИСЕЛЕВ М. В.Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова, Чебоксары
A general purpose algorithm for coding/decoding continuous signal to spike form
Описывается алгоритм Симметричного Интегро-Дифференциального Кодирования (СИДК) непрерывных числовых сигналов в спайковую форму. 1 динамический числовой сигнал преобразуется в 4 потока спайков. Показано, что этот алгоритм позволяет без заметной потери информации кодировать сигналы с разнообразными спектральными характеристиками. Рассматривается также обратное преобразование, используемое для оценки точности и обратимости кодирования.
17. ДЕГИЛЕВИЧ Е. А., КОБИЧЕВА А. М., КОЖИН В. А., СУББОТА А. Д., СУРИКОВ И. Ю., ТАРХОВ Д. А.
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Comparative testing of the neural network and semiempirical method on the stabilization problem of inverted pendulum
In this paper we conduct a comparative testing of control methods for dynamic systems on the example of solving the problem of bringing a pendulum into an unstable equilibrium position in a minimum time and in conditions of limited control. We have compared a method based on a neural network approach and a method using author modifications of the algorithm for constructing approximate solutions of a nonlinear system. In the Wolfram Mathematica system we have presented the results of computationa
18. ЕГОРЧЕВ М. В., ТЮМЕНЦЕВ Ю. В.
Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
Homotopy continuation training method for semi-empirical continuous-time state-space neural network models
Рекуррентные нейронные сети являются богатым классом моделей динамических систем, имеющим высокий потенциал для практического применения. Однако, традиционные градиентные методы оптимизации позволяют найти глубокий минимум функции ошибки лишь для начальных приближений, лежащих в его окрестности. Для решения данной проблемы предложен алгоритм обучения, основанный на методе гомотопии с варьируемым горизонтом прогноза. Эффективность подхода подтверждается результатами вычислительных экспериментов.
19. КОЗЛОВ Д. С., ТЮМЕНЦЕВ Ю. В.
Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
Neural network based semi-empirical models of 3D-motion of hypersonic vehicle
Рассматривается проблема математического и компьютерного моделирования нелинейных, управляемых динамических систем, представляемых в форме дифференциально-алгебраических уравнений индекса 1. Предлагается решение в рамках полуэмпирического подхода, объединяющего возможности теоретического и нейросетевого моделирования. Приводятся результаты вычислительного эксперимента по идентификации аэродинамического коэффициента в составе полной модели движения гиперзвукового летательного аппарата.
20. ИСАЕВ И. В.1, ОБОРНЕВ Е. А.2, ОБОРНЕВ И. Е.2, ШИМЕЛЕВИЧ М. И.2, ДОЛЕНКО С. А.1
1НИИ ядерной физики им. Д.В. Скобельцына МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва
2Российский государственный геологоразведочный университет им. С. Орджоникидзе, Москва
Neural Network Recognition of the Type of Parameterization Scheme for Magnetotelluric Data
В данной работе мы исследуем эффективность реализации первого этапа комплексного алгоритма решения обратной задачи магнитотеллурического зондирования - нейросетевое решение задачи распознавания типа схемы параметризации. Проведены оценка максимальной точности классификации, поиск оптимальных параметров алгоритма и тестирование результатов на устойчивость к шумам в данных.
21. ТАРХОВ Д. А.1, БОРТКОВСКАЯ М. Р.1, КАВЕРЗНЕВА Т. Т.1, КАПИЦЫН Д. Р.1, ШИШКИНА И. А.1, ЗУЛЬКАРНАЙ И. У.2
1Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
2Башкирский государственный университет, Уфа
Semiempirical model of the real membrane bending
The solution of the problem of modeling the deflection of a loaded circular mem-brane in the symmetric case is considered. The models that express the depend-ence of the deflection of the membrane from the distance to the center are com-pared. The first is based on the analytical solution of the equations of equilibri-um conditions. The second one was obtained with the help of the original modi-fication of the refined Euler method. The third is constructed in the form of an output of a neural network. The coefficients of the models were chosen from the data obtained experimentally.
22. ЭНГЕЛЬ Е. А., ЭНГЕЛЬ Н. Е.
Хакасский государственный университет имени Н. Ф. Катанова, Абакан
Temperature forecasting based on the multi-agent adaptive fuzzy neuronet
This article presents a multi-agent adaptive fuzzy neuronet for the average monthly ambient temperature forecasting. In order to train the effective multi-agent adaptive fuzzy neuronet we modified the Ant Lion Optimizer and combined it with the Levenberg-Marquardt algorithm. The simulation results show that the proposed training algorithm outperforms Ant Lion Optimizer and Levenberg-Marquardt algorithms in training the effective multi-agent adaptive fuzzy neuronet for the temperature forecasting
23. ФЕДОРЕНКО Ю. С., ГАПАНЮК Ю. Е.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
The Neural Network with Automatic Feature Selection for Solving Problems with Categorical Variables
In data analysis, feature selection depends on the domain area and requires a lot of manual work. In this paper, the regression task with categorical input data is considered. The neural network for solving this task is proposed. Its architecture and details of learning are discussed. Experiments have shown that proposed neural network works better than logistic regression with handcrafted chosen levels.
24. СЕЛИВЕРСТОВА А. В., ПАВЛОВА Д. А., ТОНОЯН С. А., ГАПАНЮК Ю. Е.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
The time series forecasting of the company’s electric power consumption
The purpose of this paper is to choose the appropriate method for time series forecasting of the company’s electric power consumption. The ARIMA, GMDH, LSTM, and seq2seq methods are considered. The MSE, MAE, and MAPE metrics are used for the forecasting quality evaluation. The experi-ments results show that the best method is GMDH. The ARIMA and the LSTM may be considered as second-place methods.
25. МАЛЫХ В. А., ЛЯЛИН В. А.
Московский физико-технический институт (государственный университет)
What Did You Say? On Classification of Noisy Texts
Text classification is a fundamental task in natural language processing and huge body of research has been devoted to it. But one important aspect of noise robustness received relatively low attention. In this work we are bridging this gap, introducing results on noise robustness testing of modern classification architectures on English and Russian.
26. ФАРХИЕВА С. А., ГОРБАТКОВ С. А.
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Уфимский филиал
Агрегирование переменных в нейросетевых моделях банкротств на основе функции Харрингтона. Часть I
Разработана оригинальная нейросетевая модель банкротств корпораций для поддержки принятия решений по реструктуризации кредитной задолженности в банковских технологиях финансового менеджмента. Предложены алгоритмы оптимального отбора факторов для модели к их последующей компрессии, которые обеспечивают устойчивость модели к изменению входных данных. Адекватность нейросетевой модели оценена на реальных данных строительной отрасли.
27. ФАРХИЕВА С. А., ГОРБАТКОВ С. А.
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Уфимский филиал
Агрегирование переменных в нейросетевых моделях банкротств на основе функции Харрингтона. Часть II
Приводятся результаты вычислительных экспериментов по проверке эффективности операции оптимального отбора факторов и их последующей компрессии с помощью обобщенной функции желательности Харрингтона для нейросетевого логистического метода (НСЛМ), предложенного в части I доклада. Предложенный НСЛМ позволяет уменьшить число экзогенных переменных в десятки раз при одновременной регуляризации модели и увеличении ее прогностической силы.
28. БУРАКОВ М. В.
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Алгоритм синтеза инверсного нейроконтроллера
Рассматривается задача конструирования нейроконтроллера для динамического объекта. Алгоритм синтеза реализуется на базе концепции обратной модели и заданного эталонного процесса. Обратная модель используется для получения информации об эталонном сигнале управления, необходимом для обучения нейроконтроллера. Нейроконтроллер строится на базе нейронной сети прямого распространения с линиями задержки для подачи на вход выходного сигнала. Процедура синтеза включает в себя несколько последовательных шагов. На первом шаге выполняется идентификация объекта управления, в качестве модели используется нейронная сеть прямого распространения, обучаемая с помощью алгоритма обратного распространения ошибки. Этот же алгоритм используется на втором шаге для синтеза обратной модели объекта управления. С помощью этой модели на третьем шаге подготавливаются данные для обучения нейроконтроллера на четвертом шаге алгоритма. Приводятся результаты вычислительного эксперимента в Simulink MatLab по определению параметров нейроконтроллера для динамического звена 2-го порядка, которые подтверждают практическую полезность предлагаемого подхода для широкого круга объектов управления.
29. УСТЮЖАНИН К. Ю., ХАРИЦКИЙ Д. К., РУДНЕВ Н. А., ШИРИЯЗДАНОВ Р. Р.
Уфимский государственный нефтяной технический университет
Машинное обучение для системы предиктивного управления процессов облагораживания нефтяных фракций
Рассматривается задача создания цифровых двойников процесса облагораживания нефтяных фракций с использованием современных методов машинного обучения. Предложена методика построения системы предсказания результатов работы реактора на основе интеграции классических кинетических моделей и LSTM сетей, алгоритма SGD Regressor и Random Forest для экспресс-оценки выходов целевых продуктов и оценки активности катализатора.
30. ЯКОВЕНКО А. А., АНТРОПОВ А. А.
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Методы нейросетевого анализа многомерных потоковых данных с применением динамического обучения эмерджентных самоорганизующихся карт
В работе рассматривается проблема анализа многомерных данных с неизвестной структурой в условиях реального времени. На основе обзора предметной области предложена архитектура, сочетающая эмерджентные свойства самоорганизующихся карт и алгоритма динамического обучения UbiSOM. Метод продемонстрировал свою эффективность в задаче анализа динамических образов слуховой нейрональной активности, полученной в результате имитационного моделирования, в ответ на тональные звуковые стимулы.
31. БАХШИЕВ А. В.1, ШЕМАГИНА О. В.2, КЛИМАШОВ В. Ю.2, ЕМЕЛЬЯНОВ А. А.2, СТАНКЕВИЧ Л. А.1, МИХАЙЛОВ В. В.3
1Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
2Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород
3Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики, Санкт-Петербург
Многопользовательская система моделирования реконфигурируемых нейроморфных сетей обработки информации
В статье описывается многопользовательская система моделирования нейронных сетей, в которой каждый участник может создавать модели исследуемой сети, формировать сложные иерархические и вложенные структуры из сетевых компонентов и порождать коллекции таких компонентов, пополняющих единую облачную базу знаний. При этом особенностью системы является возможность моделировать сложные нерегулярные нейронные сети.
32. ГАВРИЛОВ А. В.
Новосибирский государственный технический университет
О применении нейроморфных технологий в интеллектуальных автономных роботах
В статье рассматриваются возможности и проблемы использования нейроморфных технологий при создании автономных интеллектуальных роботов. Предлагается классификация нейрочипов для применения в автономных роботах, а также, архитектура гибридной системы управления робота на их основе.
33. КОШУР В. Д., ЧЕНЦОВ С. В.
Сибирский федеральный университет, Красноярск
Разработка электронных клонов для on-line диагностики рабочего состояния ответственных технических устройств
Представлена методика моделирования электронных клонов в процессе их создания и эксплуатации с целью наблюдения в режиме on-line за работой ответственных технических устройств. Показана целесообразность использования электронных клонов.
34. ТЕЛЬНЫХ А. А., НУЙДЕЛЬ И. В.
Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород
Распознавание символьной информации на примере номерных знаков подвижного железнодорожного состава
Рассматривается задача распознавании номерных знаков железнодорожных вагонов: захват объекта из видеопотока и распознавание объектов. Формируются признаки объекта, представляющие собой нелокальные бинарные шаблоны внутри области формального кодового описания. Строятся слабый и сильный классификаторы. Процесс обучения выполняет минимизацию ошибки распознавания на эталонной базе данных. В настоящей работе предложены 11 видов детекторов: детектор номера на вагоне и детектор всех цифр от 0 до 9.
СТЕНДОВАЯ СЕССИЯ 2
Среда, 10 октября 15:30 – 16:45
Алексеевский зал
Председатель: БОНДАРЕВ Владимир Николаевич, к.т.н.
Теория нейронных сетей
35. ГАЛЯУТДИНОВА А. Р., СЕДОВА Ю., ТАРХОВ Д. А., ВАРШАВЧИК Е. А., ВАСИЛЬЕВ А. Н.Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Comparative test of evolutionary algorithms to build an approximate neural network solution of the model boundary value problem
В работе рассматривается нейросетевой подход к построению приближенного решения краевой задачи Дирихле для уравнения Лапласа в единичном квадрате. Исследуется работа двух алгоритмов добавления нейронов в настраиваемую сеть в сравнении с обучением нейронной сети постоянного размера. Проводится оценка качества приближённых решений, построенных с помощью нейронных сетей для разных наборов параметров системы (количества точек, в которых вычисляется оператор; числа пробных точек на одной стороне квадрата; доли неперегенерируемых точек).
36. СМОЛИН В. С.
Федеральный исследовательский центр Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша Российской академии наук, Москва
Проект манифеста разработчиков AGI
Объективными препятствиями для AGI (artificial general intellegence) являются нелинейность явлений физического мира и проклятие размерности. Субъективными сложностями выступают отсутствие единых взглядов на пути и цели создания AGI. Сложность проблемы предполагает коллективный подход к её решению. Для этого необходимо не только выявлять пути достижения AGI, но и согласовывать взгляды среди его разработчиков. Предлагается для обсуждения и улучшения список основополагающих принципов создания AGI.
Нейробиология
37. МАРУШКИНА Е. А.Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова
Bursting in a system of two coupled pulsed neurons with delay
Рассматривается система двух сингулярно возмущенных дифференциально-разностных уравнений с запаздыванием, моделирующих синаптическое взаимодействие пары импульсных нейронов. Связь между элементами выбрана пороговой, с учетом запаздывания по времени. В рамках поставленной задачи предложен алгоритм поиска периодических решений, содержащих несколько всплесков большой амплитуды на промежутке периода. Появление таких релаксационных колебаний в системе является следствием запаздывания в цепи связи.
38. ПРОСКУРА А. Л., ЗАПАРА Т. А.
Федеральный исследовательский центр информационных и вычислительных технологий
Function and molecular design of the synapse
Возбуждающие синапсы коры головного мозга и гиппокампа млекопитающих часто включают дендритные шипики. Несмотря на то, что их тонкая молекулярная организация во многих отношениях остается неясной, имеющиеся данные свидетельствуют о том, что эти структуры обладают высокой специализацией для поддержки краткосрочной и долгосрочной пластичности, необходимой для гибкой обработки информации. Одной из широко используемых концепций, постулирующих функцию синапса, является правило Хебба. Однако накоплен.
39. ТЕРЕХИН С. А., СИДОРОВ К. В., ФИЛАТОВА Н. Н.
Тверской государственный технический университет
Мониторинг эмоциональных реакций человека по сигналам лицевой электромиографии и электрической активности головного мозга
Исследована возможность мониторинга эмоциональных реакций у человека при аудиовизуальной стимуляции. Приведены результаты экспериментов с биотехнической системой «EEG/EMG», позволяющей регистрировать сигналы электрической активности головного мозга (ЭЭГ) и сигналы лицевой электромиографии (ЭМГ). Установлен ряд закономерностей, проявляющихся в изменениях характеристик аттракторов, реконструированных по ЭМГ и ЭЭГ-сигналам, на этапах восприятия стимулов и после их снятия.
40. ВОРОНКОВ Г. С.
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Почему тени, создающие пятно «специфического дефицита зрения», не проявляются в обычных условиях видения: аналогия с «слепым пятном»
Проявлением феномена «специфический дефицит зрения» (СДЗ) является видимое структурированное пятно (пСДЗ-образ) на месте яркого точечного источника света, предъявляемого на затененном фоне. Видение пСДЗ-образа объясняется созданием сетчаточного пСДЗ тенями (Т) от неоднородностей (Н) в проводящих свет структурах самого глаза. Однако в обычных условиях мы не видим проявлений ТН; даже, - когда зрительное пространство полностью представлено белым экраном. В данном сообщении анализируется это наблюдение.
41. СМИРНИТСКАЯ И. А.
Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Схема участия супрахиазматического ядра гипоталамуса в феномене заразительного чесания у мышей
На примере задачи заразительного чесания разобрана иерархическая структура запуска ритмического движения. Обсуждается роль базальных ганглиев и влияние внимания на запуск движения в основном и фоновом режимах. Анализируются возможные пути влияния «образцов для подражания». Оцениваются предположительные веса вкладов различных влияний. Приведены доводы опровергающие участие системы зеркальных нейронов в вызове заразительного поведения
Адаптивное поведение и эволюционное моделирование
42. СОХОВА З. Б.Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Исследование процессов самоорганизации в эволюционной модели прозрачной экономики
В работе построена эволюционная модель многоагентной экономической системы, состоящей из инвесторов и производителей. Инвесторы и производители взаимодействуют в динамической «прозрачной» внешней среде. Предложен конкретный механизм распределения капитала каждого инвестора с помощью итеративных оценок, которые позволяют инвестору принимать во внимание решения других инвесторов. Проведен анализ влияния эволюционных процессов и обучения на поведение модели.
43. ЛЕБЕДЕВ Б. К., ЛЕБЕДЕВ О. Б., ЛЕБЕДЕВ В. Б.
Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону
Механизмы роевого интеллекта при поиске в аффинном пространстве оптимальных древовидных представлений решения
В работе описывается модифицированная парадигма роя частиц, обеспечивающая, в отличие от канонического метода, возможность использования в аффинном пространстве позиций с целочисленными значениями параметров. Рассмотрены механизмы перемещения частиц в аффинном пространстве для уменьшения веса аффинных связей. Разработанные структуры позиций (хромосом) ориентированы на интеграцию роевого интеллекта и генетической эволюции.
Нейронные сети и когнитивные науки
44. МАЛАФЕЕВ С. И.1, МАЛАФЕЕВА А. А.21Компания "Объединенная Энергия", Москва
2Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых
Algorithms of Distribution of General Loads under the Joint Work of Aggregates
The technique and algorithms for searching for the optimal distribution of the total load between parallel units operating under discrete control of their modes are considered. The description of the method of direct search of variants, the use of the genetic algorithm, the search algorithm by moving along the extremal is given. A variant of the solution of the problem is proposed with variable productivity of the units. On the basis of the considered algorithms, the software for the automated dispatch control system of the heat and power complex was developed. The use of optimal algorithms for gas boiler houses provides gas savings of up to 5% compared to traditional dispatch control.
45. УШАКОВ В. Л.1, КОТОВ А. А.2, ОРЛОВ В. А.2, КАРТАШОВ С. И.2, ЗАЙДЕЛМАН Л. Я.2, ЗИНИНА А. А.2
1Институт перспективных исследований мозга МГУ им. М.В. Ломоносова
2Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
Contrasting Human Brain Responses to Literature Descriptions of Nature and to Technical Instructions
Semantic brain mapping of the large continuous segments of Russian-language texts
46. ОРЛОВ В. А.1, УШАКОВ В. Л.2, КАРТАШОВ С. И.1, СКИТЕВА Л. И.1, ЗАЙДЕЛМАН Л. Я.1, ЗИНИНА А. А.1
1Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
2Институт перспективных исследований мозга МГУ им. М.В. Ломоносова
Functional neural networks in behavioral motivations
Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is an effective non-invasive tool for exploration and analysis of brain functions. Here functional neural networks involved in behavioral motivations are studied using fMRI. It was found that behavioral conditions producing different motivations for action can be associated with different patterns of functional network activity. At the same time, connection can be made to dynamics of socio-emotional cognition, decision making and action control, described by the Virtual Actor model based on the eBICA cognitive architecture. These preliminary observations encourage further fMRI-based study of human social-emotional cognition. The impact is expected on the emergent technology of humanlike collaborative robots (cobots) and creative cognitive assistants.
47. ФЕТИСОВА А. А.1, ВАРТАНОВ А. В.2
1Обнинский институт атомной энергетики НИЯУ МИФИ
2Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Semantic Space and Homonymous Words
В электрофизиологическом эксперименте на выборке в 14 человек обнаружены значимые различия в организации электробиологических ответов головного мозга на слова-омонимы, представленные в разных значениях посредством прайминга определенного контекста. В результате сравнения серий до и после отрицательного подкрепления по методике Семантического Радикала слова, входящего в семантическое поле одного из двух исследуемых значений слова-омонима выявлен факт косвенного долгосрочного влияния эмоционального компонента. Это проявляется не только в изменении значения слова-омонима (предъявленного в релевантном контексте) на поздней латенции (300-500 мс) во фронтальных отведениях, но и в перенастройке его значения в не релевантном контексте (на более ранних 200 мс латенциях в центральных отведениях). Таким образом, полученные результаты объективно свидетельствует о возможности двух типов перенастройки семантической карты (пространства): 1) оперативной перенастройки под текущий контекст, определяемой в данном эксперименте соответствующим праймом, а также 2) долгосрочной перенастройкой, определяемой управляющим воздействием эмоциональной системы.
48. ФИЛАТОВА Н. Н., СИДОРОВ К. В., ШЕМАЕВ П. Д., БОДРИНА Н. И., РЕБРУН И. А.
Тверской государственный технический университет
Биотехническая система мониторинга и управления мыслительной активностью с помощью стимуляции эмоций
Рассмотрены принципы построения двухканальной биотехнической системы, обеспечивающей решение двух классов задач: мониторинга динамики характеристик состояния пользователя и управления когнитивной активностью путем эмоциогенной стимуляции мозга с использованием естественных сенсорных систем для проведения и восприятия информации. Приведены результаты испытаний лабораторной версии биотехнической системы.
49. ЧУГРОВА М. Е.1, БАХЧИНА А. В.2, ПАРИН С. Б.1, ПОЛЕВАЯ С. А.1
1Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
2Институт психологии РАН, Москва
Вегетативное обеспечение поведения студентов в процессе монолога и диалога с публикой
Работа посвящена изучению функционального состояния студентов в условиях коммуникативного взаимодействия в контексте учебного процесса с помощью динамического анализа вариабельности сердечного ритма. Показано, что наличие публики влияет на функциональное состояние в момент начала монолога. Фактор оценки отражается на функциональном состоянии в момент завершения монолога. Диалог с публикой сопровождается максимальным уровнем напряжения регуляторных систем организма в середине коммуникации.
50. КОТОВ В. Б.
Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Естественная математика для искусственного мозга
Рассмотрены возможности реализации естественных математических способностей развитого мозга. Представлены шаги в направлении создания аппарата работы с натуральными числами и логическими величинами, аналогичного аппарату человеческого мозга. Главной деталью такого аппарата является развитая префронтальная кора, прежде всего её дорсально-латеральная часть.
СЕКЦИЯ 4
Среда, 10 октября 17:15 – 19:00
Алексеевский зал
Председатель: ДОЛЕНКО Сергей Анатольевич, к.ф.-м.н.
Нейросетевые системы обработки данных, распознавания образов и управления
51. * СОРОКИН Д. И.1, НУЖНЫЙ А. С.21АНО Институт искусственного интеллекта
2Институт проблем безопасного развития атомной энергетики Российской академии наук, Москва
Разработка нейросетевой системы анализа специализированной документации
Для анализа информации по объектам захоронений радиоактивных отходов необходимо решать задачи тематического поиска и рубрикации текстов. Рост объема поступающей документации ведет к необходимости автоматизации процесса обработки данных. Анализ включает в себя поиск документов, тематик, извлечение атрибутов, отношений и фактов. Автоматизация задачи требует привлечение математического аппарата information retrieval и text mining.
52. * МИШУЛИНА О. А., ЭЙДЛИНА М. А.
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва
Categorical data: an approach to visualization for cluster analysis
Обсуждается проблема исследования кластерной структуры множества объектов, характеризующихся вектором качественных (категориальных) признаков. Предлагается подход, позволяющий визуализировать исходные данные и группы категориальных данных в форме, удобной для восприятия и принятия решения человеком. Приведена иллюстрация методики на примере.
53. * КУЛАЕВ М. А.
АО "Группа Ренессанс Страхование"
Применение рекуррентных нейронных сетей с механизмом внимания для обратной машинной транслитерации кириллических имен
Рассматривается задача восстановления исходного написания кириллических имен, которые были записаны латиницей (обратная транслитерация). Предложен, реализован и исследуется метод обратной транслитерации с применением рекуррентных нейронных сетей с механизмом внимания. Кроме того, подзадачей также является подготовка выборки, позволяющей реализовать обучение указанной сети.
54. * ТРОФИМОВ А. Г.1, КУЗНЕЦОВА К. Е.1, КОРШИКОВА А. А.2
1Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва
2ЗАО "Интеравтоматика"
Abnormal operation detection in heat power plant using ensemble of binary classifiers
The problem of abnormal operation detection is considered for prediction of malfunctions in power plant equipment. Abnormal operation detection method based on multivariate state estimation technique (MSET) along with machine learning algorithms is proposed. The obtained results demonstrate that the developed model can be used to detect and predict operation anomalies in power plant equipment.
55. * ГУСЕВА А. И., МАЛЫХИНА Г. Ф., НЕВЕЛЬСКИЙ А. С.
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Neural network based algorithm for the measurements of fire factors processing
Цель исследования - разработать интеллектуальную систему раннего предупреждения с несколькими датчиками для обнаружения пожара на судне. Предложен эволюционный алгоритм оптимального размещения датчиков, контролирующих такие факторы пожара, как температура, концентрация углекислого газа и наличие дыма. По результатам моделирования была обоснована возможность определения типа источника горения. Определение типа источника воспламенения позволяет правильно реагировать на возникновение пожара.
56. ПРЕСНЯКОВ И. А., ГАЙ В. Е.
Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева
Метод формирования карты глубины на основе стереопары
Рассматривается задача формирования карты глубины на основе стереопары изображений. Результат восстановления информации о глубине может использоваться для захвата опорных точек объектов в кинопроизводстве при создании спецэффектов, а также в системах компьютерного зрения, используемых на транспортных средствах для предупреждения водителя о возможном столкновении.
57. * БРЫНЗА А. А., КОРЛЯКОВА М. О.
Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана
Оценка сложности нейросетевого свёрточного классификатора
Рассматривается задача построения критерия, позволяющего определить сложность классификатора на основе архитектуры свёрточной нейронной сети. Произведен анализ семейства архитектур, отличающихся числом слоёв, размерами ядер свёртки, и размерностью анализируемых фрагментов. Выполнена оценка точности классификации рассмотренных структур обученных сетей.
СЕКЦИЯ 5
Четверг, 11 октября 14:00 – 15:45
Алексеевский зал
Председатель: ЛИТИНСКИЙ Леонид Борисович, к.ф.-м.н.
Теория нейронных сетей
58. ТАРКОВ М. С.Институт физики полупроводников им. А.В. Ржанова Сибирского отделения Российской академии наук, Новосибирск
Hopfield associative memory with quantized weights
The use of binary and multilevel memristors in the hardware neural networks implementation necessitates their weight coefficients quantization. In this paper we investigate the Hopfield network weights quantization influence on its information capacity and resistance to input data distortions. It is shown that, for a weight level number of the order of tens, the quantized weights Hopfield-Hebb network capacitance approximates its continuous weights version capacity. For a Hopfield projection network, similar result can be achieved only for a weight levels number of the order of hundreds. Experiments have shown that: 1) binary memristors should be used in Hopfield-Hebb networks, reduced by zeroing all weights in a given row which moduli are strictly less than the maximum weight in the row; 2) in the Hopfield projection networks with quantized weights, multilevel memristors with a weight levels number significantly more than two should be used, with a specific levels number depending on the stored reference vectors dimension, their particular set and the permissible input data noise level.
59. ПРОСТОВ Ю. С., ТЮМЕНЦЕВ Ю. В.
Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)
Match-mismatch detection neural circuit based on multistable neurons
Рассмотрена модель нейрона, чья активационная характеристика изменяется под воздействием модулирующего параметра от сигмоидальной кривой до кривой, содержащей петлю гистерезиса. Предложен нейросетевой элемент, сравнивающий два потока сигналов и в случае их несогласованности блокирующий эти потоки. Так же показано, как меняется условие согласованности в зависимости от значения модулирующего параметра. Представлены результаты численного моделирования.
60. ЛИТИНСКИЙ Л. Б., КАГАНОВА И. М.
Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Spectral density of 1D Ising Model in n-vicinity method
For the 1D-Ising system we obtain an exact combinatorial expression for the spectral density in the n-vicinity of the ground state. We compare the obtained expression with the normal approximation of the spectral density that is usually used in the framework of the n-vicinity method. We discuss the reasons why the n-vicinity method does not work in the case of the 1D-Ising system.
61. АЛТАЙСКИЙ М. В.1, ЗОЛНИКОВА Н. Н.1, КАПУТКИНА Н. Е.2, КРЫЛОВ В. А.3
1Институт космических исследований РАН, Москва
2Национальный исследовательский технологический университет "МИСиС", Москва
3Объединенный институт ядерных исследований, Дубна, Московской обл.
Квантовые нейронные сети: перспективы и реализация
Квантовые нейронные сети (КНС) представляют собой обобщение искусственных нейронных сетей на случай, когда каждый нейрон может находиться в квантовой суперпозиции состояний. Благодаря квантовому параллелизму такие сети могут решать экспоненциально сложные задачи оптимизации за полиномиальное время. В работе представлены современные направления развития КНС на основе магнитных и оптических технологий, и результаты авторов, направленные на создание КНС на основе массивов квантовых точек
62. ДЕМИН В. А., НЕХАЕВ Д. В.
Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
Обучение спайковых нейронных сетей на основе максимизации нейронной активности
В работе предлагается идея биоподобных локальных динамических правил изменения синаптических весов спайковой нейронной сети (СНС), построенной на интегрирующих нейронах с утечкой, способной обучаться с или без учителя. Мы предполагаем, что каждый нейрон в биологической нейронной сети стремится максимизировать свою активность, и переносим этот принцип на алгоритм обучения СНС. СНС с обучаемыми прямыми, обратными и связями конкуренции протестирована на базе данных MNIST, получена точность распознавания 95%.
63. СМОЛИН В. С., КОВАЛЕНКО Е. И.
Федеральный исследовательский центр Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша Российской академии наук, Москва
От DROPOUT к DROPBACK
После обучения многослойных нейросетей по методу обратного распространения ошибки значительное число нейронов каждого слоя можно выключить (dropout) из расчётов без ухудшения эффективности выполнения задачи. Рассматривается причины возникновения бесполезных нейронов и обратная задача возвращения (dropback) нейронов – кандидатов на выброс в число эффективных нейронов. Анализируются свойства, приводящие к необходимости dropout и пути их изменения на более эффективные
64. ДОРОГОВ А. Ю.
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ»
Регулярные двумерные перестраиваемые преобразования с дополнительными плоскостями
Рассматривается алгоритм построения и обучения двумерных регулярных перестраиваемых преобразований. Алгоритм обучения имеет аналитическое представление, является абсолютно устойчивым и сходится за конечное число шагов. Дополнительные плоскости существенно расширяют информационную емкость перестраиваемого преобразования. Управление плоскостями в режиме обучения реализуется числовыми кодами с регулярной структурой.
СЕКЦИЯ 6
Четверг, 11 октября 15:45 – 16:45
Алексеевский зал
Председатель: ЧИЖОВ Антон Вадимович, д.ф.-м.н.
Нейробиология
65. БОЖОКИН С. В., СУСЛОВА И. Б., ТАРАКАНОВ Д. Е.Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Вычисление скоростей распространения волн ЭЭГ по поверхности головного мозга
Электроэнцефалограмма головного мозга представлена как совокупность вспышек электрической активности нейронных ансамблей в различных спектральных диапазонах. Частотно-временные свойства вспышек рассчитаны с помощью непрерывного вейвлет-преобразования с использованием спектральных интегралов. Вычислены скорости распространения дельта, тета, альфа и бета волн нейронной активности по поверхности головного мозга.
66. ЦИТОЛОВСКИЙ Л. Е.
Московский физико-технический институт (государственный университет)
Моделирование сознания: генерация цели и гомеостаз
Свойства осознанных действий трудно согласовать с законами природы. Основной аппарат поддержания жизни – гомеостаз. Повреждение нейронов провоцирует в них включение гомеостаза и вызывает элементарное негативное ощущение. МВ статье аргументируется предположение, что напряжение гомеостатической компенсации может приводить к генерации целенаправленных действий. Возникает вопрос, можли организовать сознание в искусственной системе? Мы описываем путь решения проблемы.
67. КОЖУХОВ С. А.
Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, Москва
Модель динамических изменений оптимальной ориентации нейронного ответа в первичной зрительной коре (V1)
Экспериментально было показано, что за время развития ответа ориентация стимула, вызывающего оптимальную реакцию в нейроне области V1, претерпевает существенные изменения. Однако эти изменения не воспроизводятся подавляющим большинством современных биофизических моделей. В настоящей работе мы усовершенствовали частотную кольцевую модель ориентационной гиперколонки, рассмотрев в ней случай асимметричной конфигурации локальных связей. Мы покажем, что учёт этой асимметрии очень важен для описания
68. СМИРНИТСКАЯ И. А.
Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
Структура и поведенческие функции гипоталамуса
Обсуждается состав и задачи гипоталамуса. Типы задач контролируемых гипоталамусом в порядке их появления в ходе эволюции: управление глотанием, оборонительным поведением, репродуктивным. Подчеркивается, что гипоталамус управляет теми типами поведений, которые либо изменяют внутреннюю среду организма, либо должны учитывать внутреннее состояние организма при выборе поведенческого ответа. Описывается роль латерального гипоталамуса в поведенческом выборе, опосредованная действием орексина.
СЕКЦИЯ 7
Четверг, 11 октября 17:15 – 19:00
Алексеевский зал
Председатель: КАГАНОВ Юрий Тихонович, к.т.н.
Нейросетевые системы обработки данных, распознавания образов и управления
69. ИСАЕВ И. В.1, БУРИКОВ С. А.2, ДОЛЕНКО Т. А.2, ЛАПТИНСКИЙ К. А.2, ДОЛЕНКО С. А.11НИИ ядерной физики им. Д.В. Скобельцына МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва
2Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Artificial neural networks for diagnostics of water-ethanol solutions by Raman spectra
Данная работа посвящена разработке метода диагностики алкогольных напитков с использованием искусственных нейронных сетей и спектроскопии комбинационного рассеяния света. Получены следующие значения для точности определения концентраций: 0.25% об. для этанола, 0.19% об. для сивушного масла, 0.35% об. для метанола и 0.29% об. для этилацетата. Продемонстрированы перспективы для разработки экспрессного бесконтактного метода определения вредных и опасных примесей и контрафактного алкоголя.
70. ФОМИН И. С.1, ОРЛОВА С. Р.1, ГРОМОШИНСКИЙ Д. А.1, БАХШИЕВ А. В.2
1Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики, Санкт-Петербург
2Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Object detection on docking images with deep convolutional network
Рассматривается задача обнаружения визуальных ориентиров на изображениях, полученных в процессе космической стыковки. Все изображения получены в сложных условиях, с аналоговой камеры и имеют очень низкое качество. Показано, что после обучения на специально подготовленной базе изображений с камеры во время стыковки система обнаружения изображений YOLO v2 c MobileNet в качестве детектора достигает mAP до 85,1%, что лучше, чем у текущего решения.
71. ШАПОШНИКОВ Д. Г., ПОДЛАДЧИКОВА Л. Н.
Научно-исследовательский технологический центр нейротехнологий Южного федерального университета, Ростов-на-Дону
Detection of initial moment of head motion by neural network modules
The results of application of the neural network modules to detect the head motion parameters are presented. Each module has a very simple structure and consists of a pair of excitatory and inhibitory neurons that have common center, different sizes of their receptive fields and time delay. During computer simulation was shown that the initial front of membrane potential quick changes corresponding to quick motion of head was equal 12 ms.
72. БОНДАРЕВ В. Н.
Севастопольский государственный университет
Linear filtering based on a pulsed neuron model with an orthogonal filter bank
В работе рассматривается модель и правила обучения импульсного нейрона (ИН), которые обеспечивают линейную фильтрацию сигналов, представляемых импульсными последовательностями. Для сокращения количества обучаемых параметров импульсного нейрона предлагается использовать банк ортогональных фильтров, который моделирует динамику синаптических соединений. Правила минимизируют средний квадрат ошибки между желаемым и действительным выходным сигналом линейного фильтра, реализованного на основе ИН.
73. ГЛУЩЕНКО А. И., ПЕТРОВ В. А.
Старооскольский технологический институт им. А.А. Угарова (филиал) НИТУ "МИСиС"
On comparative evaluation of effectiveness of neural network and fuzzy logic based adjusters of speed controller for rolling mill drive
The article deals with a problem of speed control of a DC electric drive of a rolling mill under the conditions of its mechanics parameters drift and influence of disturbances. Two intelligent methods are chosen – the neural network (proposed by the author) and the fuzzy logic based tuners of linear controllers to solve this problem. The efficiency of them is to be compared. The obtained results show that the neural tuner, contrary to the fuzzy one, keeps the speed overshoot within the limits.
74. ЯКОВЕНКО А. А., СИДОРЕНКО Е. В., МАЛЫХИНА Г. Ф.
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Semi-supervised classifying of modeled auditory nerve patterns for vowel stimuli with additive noise
В работе предложен подход к анализу статических образов модели слуховой нейрональной активности с позиции полуавтоматического обучения самоорганизующихся карт (СОК). Предложено назначение классов, методом распространения меток, на основе триангуляции Делоне, полученной с помощью СОК. Рассмотрена проблема мёртвых нейронов в контексте СОК с эмерджентными свойствами. Подход позволил осуществить робастную классификацию и идентификацию сложных звуковых стимулов, на примере гласных фонем.
75. МУРОДЬЯНЦ Д. В.1, ЛИТВИНОВ О. С.2
1Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований РАН, Москва
2Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Исследование спектральных характеристик подавления помех в адаптивных антенных решетках на нейросетевом управлении
В данной работе проводился анализ различных характеристик подавления широкополосных шумов в адаптивных антенных решетках (ААР) с нейросетевым алгоритмом управления фазовращателями в сравнении с известным результатом подавления данных шумовых помех в ААР с традиционным алгоритмом управления фазовращателями и аттенюаторами. Показана успешность работы нейронной сети в задаче фазового управления ААР, а также ее преимущество в отношении потерь мощности полезного сигнала.
СЕКЦИЯ 8
Пятница, 12 октября 14:00 – 15:00
Алексеевский зал
Председатель: УШАКОВ Вадим Леонидович, к.б.н.
Нейронные сети и когнитивные науки
76. УШАКОВ В. Л.1, ОРЛОВ В. А.2, КАРТАШОВ С. И.2, ВАРТАНОВ А. В.31Институт перспективных исследований мозга МГУ им. М.В. Ломоносова
2Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
3Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
FMRI and tractographic studies of cognitive systems in the human brain at the norm and the paranoid schizophrenia
This study is aimed at a systematic study of the work of neural networks of the human brain and their architecture in norm and in schizophrenia. To obtain the neurophysiological data, a unique complex of experimental equipment for world-class neurocognitive studies was used. The data obtained showed a significant decrease in the structural connectivity relationships for the rich club coefficient for a group of schizophrenic patients compared with the norm. Perception of emotionally negative visual and audio stimuli related to delusions in patients with schizophrenia does not lead to a significant decrease in BOLD signal as compared with the norm in Calcarine_L, Cerebelum_4_5_R, ParaHippocampal_LR, Precuneus_L, Temporal_Sup_R areas. The differences found in the structural and functional patterns of cognitive-affective disorders can serve as prognostic biomarkers in patients with schizophrenia and will make a significant contribution to the development of high-tech diagnostics in the early stages of mental illness
77. КРЫЛОВ А. К.
Институт психологии РАН, Москва
Модель активации специализированных нейронов в поисковом поведении
Предлагается модель поискового поведения на основе системной психофизиологии, учитывающая системную структуру опыта. Результаты работы модели сопоставляются с известными феноменами процесса мышления человека при решении логических задач и особенностями поискового поведения животных.
78. МИГАЛЕВ А. С.
Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
Модель синаптической пластичности на импульсных нейронных сетях
Вычисления в импульсных нейронных сетях рассматриваются с позиции формирования требуемой подпороговой функции мембранного потенциала или определение параметров фильтра. Синаптическая пластичность представляется как инструмент формирования этих параметров. В работе предлагается произвольная модель изменения весовых коэффициентов модели нейрона.
79. ПАРИН С. Б.1, МАНСУРОВА Ю. О.1, ПОЛЕВАЯ С. А.1, ФЕДОТЧЕВ А. И.2, ВЕТЮГОВ В. В.3
1Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
2Институт биофизики клетки РАН, Пущино, Московская обл.
3Нижегородская государственная медицинская академия
Особенности когнитивных функций и их вегетативного обеспечения при нарушениях эндогенной опиоидной системы
Рассматриваются особенности когнитивных функций и их вегетативного обеспечения у людей с нарушениями работы эндогенной опиоидной системы. Исследование проводилось с использованием информационной технологии событийно-связанной телеметрии ритма сердца, обеспечивающей получение объективных данных о функциональном состоянии субъекта.
СЕКЦИЯ 9
Пятница, 12 октября 15:30 – 16:30
Алексеевский зал
Председатель: УШАКОВ Вадим Леонидович, к.б.н.
Нейронные сети и когнитивные науки
80. ВОЗНЕНКО Т. И., САМСОНОВИЧ А. В., ГРИДНЕВ А. А., ПЕТРОВА А. И.Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва
The principle of implementing an assistant composer
The task of developing an assistant composer is a very interesting task, as the composer's work is complex and creative. Lately there has been done a lot of research, devoted both to systems that help composers to write melodies and systems that generate melodies. In the case of melody generating, the system o ers a composition based on some rules embedded in it according to the musical theory, or obtained by analyzing a large number of compositions with the help of neural networks, while the assistant's task is to other its ideas that can help composer with creating the work of music. In this article the basic interaction between the composer and the assistant, who helps with writing the melody, is considered. The melody itself can be conditionally divided into two com- ponents: the main melody (the main theme, the main idea of the work), and its accompaniment (the decoration of the main melody). Accordingly, the composer's assistant can help with composing both the main melody and its accompaniment. In this article we consider possible problems that the composer may encounter with while composing melodies,as well as possible ways of implementing an assistant which will be able to solve them.
81. * БУКЛИН С. В., ЯКУБОВ А. Р., ТЕРЕХОВ В. И., ЧЕРНЕНЬКИЙ И. М.
Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Когнитивная визуализация в задачах поддержки принятия управленческих решений
В качестве перспективного метода в области поддержки принятия управленческих решений рассмотрен метод динамической метаанаморфозы, который позволяет активизировать механизмы наглядно-образного мышления лица, принимающего решение в сложной обстановке. В статье приведены сущность метода, алгоритм и примеры построенных метаанаморфоз с использованием интегрального показателя, объединяющего по-показатели различной физической природы. Определены направления дальнейших исследований.
82. ВВЕДЕНСКИЙ В. Л., ГУРТОВОЙ К. Г.
Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
Начало и конец восприятия слова
С целью выработки новых подходов к исследованию мозга рассмотрено влияние искажений звукового потока на восприятие речи. Обнаружен ряд характерных явлений, которые могут стать основой индивидуализированных экспериментов без использования процедур усреднения и накопления.
83. МЕЙЛИХОВ Е. З., ФАРЗЕТДИНОВА Р. М.
Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
Long- and short-term memories as distinct states of the brain neuronal network
Энграммы кратко- и долговременной памяти имеют различные времена жизни. Цель работы – понять, чем соответствующие нейрональные сети отличаются друг от друга. Речь идет не о биохимической структуре отдельных нейронов или синапсов, а об общих топологических свойствах тех участков нейронной сети мозга, которые связаны с запомненным об-разом. Показано, что консолидации памяти может происходить в резуль-тате топологической перестройки этой сети.
