Введение к работе
Актуальность т. е м н. Нейроподобные структуры DEpejieHHHX нейрокомпьютеров представляют собой совокупность вязанных мевду собой простых моделей нейронов. Такие структу -і выполняют ассоциативные преобразования одного множества обь -ттов в другое, достигая устойчивой конечной конфигурации для іходянх значений нейропроцессоров из некоторого множества пат -;рнов. Современные подхода к моделировании нейронных структур ізирувтся на принципах коннекционизма, утвервдавдих, что специ-іка нейровычислений достигается не за счет тех или иных свойств >статочно простых нейроподобнкх элементов, а за-счет наличия )лыпого числа нестких синалтических связей между ними. Исследс— шия нейроподобных структур с такими "замороженными" связями ізволили отыскать нейронные сети, имеющие прикладное зкаченне и :кмерческое применение. Однако, конненционизм подвергается кризе из-за ограниченности присущих ему принципов.
Дальнейшее развитие нейронаук неразрывно связано с развити-[ способов нейровычислений. В настоящее время стоит задача раз-.богки моделирующих нейроподобных систем, с помощью которых ото провести эксперименты на моделях нейронов и нейронных руктур, не синтезированных природой. Разработка таких систем . .к инструмента исследований имеет глобальную значимость, так .и полагают, что с их помощью мояно будет создать новую матсма-ческую теорию и способы анализа сложных биологических систем; . оведение на их основе исследований долгвь привести к появлв. -d новых научных и технологических разработок, в частности,оти зультата исследований будут являться базой развития биовычис -тельной го::т5олог7.и и теории создания обучаемых интеллектуал» -. у. роботов. Принйїне во многих странах к разработке програглы збитня нейронауки и мошная финансовая поддержка этих програмі азывают, что наступил момент перехода от вариантов реализации решенных моделей нейронов и нейронных структур к построении бо-е слоешх инструментов - зе'йрокстшьптеров, учитывающих НОВЫЙ г лее широкий спектр сведений о нейронных структурах мозга.
Современное представление о системной организации мозга со-оит в том, что нейронные структуры являются распределенныма
-ч -
системами, сосгояпшми из мнояесгва разнообразншс функцкснакяж единиц обработки информации. Организация такой информационной структуры мозга достигается с помощью не только аксоннкх, по в других типов связей втих функциональных единиц нзйровьтаюлений, В настоящее время стал очевидным фапт оззраагтазаозм елоссячз -ского представления нейронных структур с ноотсяннаж "s&Mopo -женшми" связями. Процессы формирования и функционирования нейронов и нейронных структур нельзя разделять, так как »ти про" -цессы идут параллельно; нейронные структуры формируются в про цессе функционирования, поскольку функционирование нейронных струвтур фактически является процессом их обучения путем игчо нения свойств отдельных нейронов и межненроннах связей. Соври менные нейрофизиологические исследования показала, ч.'о ко.шупп кационные ^ношения нейронов характеризуются болызэ; разнообразием нежели нервный импульс. Большинство нейронов центральной
НерВНОЙ СИСТеМЫ ИСПОЛЬЗУЮТ ВНУТРККЛЄТОЧНЕО II МеЩІ-йрОНЕІіе КОІ'.
мунпкационнне отношения не'только па урззые спайков» но и Н уровне Потенциалов, не только на уровне длинных аксоягшх цепей но и на уровне дендритных (внутринейронкых) и локальних цепеії -: помощью дендро-дендритных, ссмо-дендриганх и сомс-соматичеозиг связей. Все это говорит о том, что при построении нейроподобва; структур и нейрокомпьютеров важно уделять внимание созданию ко: мутационных систем, моделирующих комвдникационяые процессы пей ровных структур мозга.
Опыт вычислительной техники показал насколько сложна проб лема создания коммутационных систем, особенно с техаологическо: точки зрения. Показатель связности является обобщающим; он onps деляет производительность, степень интеграции, падегаосуь, про цент выхода годных изделий, потребляемуа мощность системы и шм roe другое. Если к этюду учесть, что идеи нейрокоїзіЕстсрпоЯ те: ники основаны на использовании чрезвычайно большого чист нейрі процессоров и сильносвязных (е пределе полносвяыпяс) архитекту] то становится ясно, что проблема синтеза коммуникационных скс тем нейроподобкых структур и нейрокомпьютеров явлдется одной и: центральных проблем. Таких! образом, моеяо сделать кпзод о tow, что в настоящее время назрела необходимость решения научной ар б лама, имекнзЁ важное народи ог-гоа&Ёствеаяое аиачзлгз, a именно проблемы разработки основ георнн построения нового типа нгйро
- 5,-
омльютеров, отличающихся от известных на сегодня подходов сле-уготми факторами: наличием иерархических коммутационных систем. . озвслякцих организацию множества различных по функциональным зойствам распределенных структур нейровычислений, как это име-ї место в нейронных структурах мозга, а также возможностью ре-лизапни нейрокомпьютеров, которые содержат мойные коммутационно системы, соединяющие десятки и сотни тысяч нейроподобных дементов, удовлетворяя при этом жестким ограничениям.СБИС-тех-олсгии на связность параллельных систем.
Диссертация классифицируется как теоретическое обобщение и зтпение крупной научно-технической проблегш по созданию ноеого ласе а цифровых нейрокомпьютеров с программируемой гиперкубиче-кой архитектурой, ориентированных на решение задач моделирова-ия иерархических распределенных нейронных структур мозга.
Пелью работы является разработка теоретических снов нестроения п исследование принципов функционирования ие -арунчзских коммуникационных систем нейрокомпьютеров с програм-лруетей архитектурой, состоящих из десятков и сотен тысяч ней-ол сдобных элементов и позволяйся:: осуществить распределенную бработку информации на основе множества различных функциональ-' ах структур нейровпчислений, которые соответствуют современным редставлениям нейронауки о специфике организации нейронных труктур исЕга.
Для достижения поставленной цели в диссертация решаются дедугаие основные з а д а ч. и:
разработать концепцию построения иерархических коммута -ленки:- зистем, моделирующих яомкукинацисяшо процессы в денд -итных цепях :;--"т;оное, локальных и длинных аксошшх целях ней -онных структур мозга;
разработать принципы построения физической структуры ней-(^кемпкетерев больпсй размерности, удоглетворгасщих жестким отражениям СБИС-технологии к отраяеяякх коммуникационные процессы лологических прототипов;
разработать и исследовать модели коммуникационных прочесов в распределенных нейроподобных структурах, которые поясняют собенности обработки информации, представленной спайками и по -енциалами.
Предметам исследования являются ги -перкубические интерфейсы нейрокомпьютеров с программируемой архитектурой, построенные на основе иерархии коммутаторов-маршрутизаторов и моделирующие коммуникационные процессы нейронных структур.
Методы исследования базируются нч теорип цифровых автоматов, теории графов, на .аппарате математической логики, на теории многопроцессорных вычислительных систем с прс граммируемой архитектурой, на теоретических и экспериментальных исследованиях нейронных и нейроподобных структур, натеорегиче ских положениях проектирования коммутационных сетей с топология ми двоичного полного и неполного гиперкуба, обобщенного гиперк? ба, кубически связанных циклов, самонастраивающихся однородных
КОММутаЦЕОННЫХ реГИСТрОВЫХ СТРУКТУР. ДЛЯ ПОДТВерЖКеНИЯ Д0СТ0В8І
нести теоретических результатов диссертационной работы проводи лось имитационное моделирование на ЭВМ распределенных структур нейровычислений.
Научная новизне. В результате проведенных ис следований получены теоретические обобщения и решена крупнел т учно-техническая проблема, имеющая заяяое народно-хозяйственное значение и заключающаяся в разработке теоретических основ пост роения физических и функциональных структур нейрокомпьютеров, .что позволяет проектировать и создавать параллельные интеллект} альные системы с десятками и сотнями тысяч нейроподобных элеме? тов, ориентированных на СБИС-реализацию и решение задач модзли рования иерархических распределенных нейронных структур мозга, анализа и обработки изображений, представления'и манипулирова* ния знаниями, адаптивного управления роботами, в процессе после дованпй и теоретических обобщений получены следухагие -к о в н < научные результаты:
методика синтеза иерархических кокмутациопй»: систем неї роподобных структур, что позволяет проектировать нейрокомныоте ры с программируемой архитектурой, обеспечивающих моделированиі коммуникационных процессов и реализацию функциональных свойств нейронных структур мозга в соответствии с современным;! полоне ниями нейренауїм;
алгоритмы маршрутизации и трансляции сообщений в интер
- 7, -
фейсэ нейрокомпьютеров с топологией "распределенный мультиграф гиперкуба", обеспечивающие параллельный обмен информацией мен - ' ду распределенными структурами нейропроцесооров и нейроподобных ансамблей;
автоматные и логические мсдэли коммуникационных процес -сов в распределенных структурах нейропроцесооров и локальных цепях, что позволяет разработку новых средств нейрокомпыотерной техники, отражающих непрерывный и дискретный^способы обработки спайков и потенциалов;
метод построения нейрокомпьютеров, сочетающих в себе особенности структурного и информационного подходов к созданию интеллектуальных параллельных систем, что позволяет на основе нейрокомпьютеров с программируемой архитектурой реализовать два альтернативных способа обработки информации (нейровычисление и алгоритмический способ) с целью развития новых методов решения задач искусственного интеллекта;
гиперкубические архитектуры нейрокомпьютеров, обеспечи -зающях возможность их СБИС-реализации с десятками и сотня? та -;яч нейроподобных элементов;
метод синтеза и оптимизации цифровых автоматов с п?.7-"з'',..і :меыанного типа, использование которых позволяет создавать /::'-тональные узлы нейрокомпьютеров на основе перспективной эле «витией базы в виде программируемых логических интегральных схг^.
Практическая ценность диссертационной :аботы заключается в разработке методики построения физических ітруктур параллельны^, интеллектуально-вычислительных систем, ог-іажающих механизм»-: обработки информации в нейронных структурах юзга и ориентированных на СБИС-реализацию. Осноеннє результати ісследоганий, проводимых лично автором, получены при выполнен:;!: :аучно-исследовательских работ в соответствии с приказами ГН ССР по НО И 701 от БО.08.89 "Об утверждении научнс-техн:!чс":о;! рограммы "интеллектуальные системы" и № 482 от 10.07.0 "Птнн -;ипы создания универсального сверхпроизводительного суперчакро -ейроксмпыотера с программируемой самоорганизующейся архитекту -ой и элементами искусственного интеллекта", а также решением ЕПК ИЛ СССР-от 23.04.91 согласно постановлению СМ СССР от 0.12.88 И 1474 "Перспективные информационные технологии".
Разработанные'автором теоретические основы листролікл vr;,-рокомпьютеров с программируемой гиперкубической архитекторе''; внедрены и использованы на предприятия:;:
- метод синтеза иерархических коммутац.югичх систем веро
подобных структур, алгоритмы маршрутизации к тга>'сляц:;: соосде-
НИЙ В Интерфейсе С ТОПОЛОГИеЙ "раСПредеЛеНга,! лСуЛЬЇЇЛдаї ГЛГ:С:р-
куба", автоматные модели коммуникационных процессов в кеїіроьр:.і-цессорах с локальными цепями обработки информации'.при разработке экспериментального образца устройства обработки инфор.'.'аці"'. с интерактивной системой изменения структуры нейронной сетя 7. со параметров, в/ч 42261;
метод построения нейрокомпьютеров, оочетаїж: е себе особенности структурного и информационного подходов у создание интеллектуальных систем, а также гиперкубическая архитектура нейрокомпьютера, позволяющая моделировать различные конфигурация нейронных сетей, включая полносвязные акссаіиіі цепи и локальш-:е взаимодействия между нейронами при разработке технического проекта системы по обработке больших потоков иигрормацаи в реалъа:,;: масштабе времени, в/ч 25714;
принципы построения различных їЧііоз интерфейсов нейро -компьютеров с гиперкубической архитектурой при выполнении фун -даментальной НИР по разработке комплекса ададтиьных апдарагно-программных средств обработки информации на основе вычислительных систем с программируемой архитектурой и нейроподебных сие -тем, б/ч 7S6I0;
алгоритмы синтеза и оптимизации автоматов с памятью смешанного типа использованы в качестве подсистемы САПР цчфроБнх устройств на основе программируемых логических интегргльшлс схем, ЦЭНДИСИ АН СССР "Автотеис", г.МоскЕа;
модель нейронного анса"0ля с учетом локальных дендритных и аксональных цепей, метод синтеза обучаемых саметастраь'заххцих-ся однородных коммутационных регистровых структур для моделирования автоматных и логических процессов обработки информации в дендритных и аноонн;:х цепях нейроподобнкх ансамблей, метод синтеза толерантных коммутационных систем для моделирования функ -ций самовосстановления каналов связи нейроподобных ансамблей, принципы построения нейрокомпьютеров с гиперкуои^ской архитек-
- 9 , ~
гурой для моделирования иерархии функциональных структур нейрс— зачислений в соответствии с современными представлениями о сие- ' темной организации нейронных структур мозга,нейроподобные структуры с локальными дендритными цепями для построения интеллектуальной системы планирования и управления движением транспортного робота при выполнении КИР № 215070, 5.10,.02, 58II04, НИИ таогопроцессорнчх вычислительных систем, г.Таганрог, а такяе ;сгользованы в учебном процессе кафедры "Вычислительной' техни -га" Таганрогского радиотехнического института им.З.Д.Калмыкова і кафедры ЭБ'Л Таллинского политехнического института при чтении ;урсов лекций: "Прикладная теория цифровых автоматов", "Элек -'ровные вычислительные устройства".
Акты внедрения и использования результатов диссертационной >аботы прилагаются.
Апробація работы. Основные положения прове -енных автором исследований докладывались, обсуждались и нашли добрение на: П Всесоюзной семинаре "Синтез управляющих уст -ойств на основе микропроцессоров и однородных сред" (Рязань, 979); У Международном семинаре "Прикладные аспекты теории автоматов" (Болгария, Варна, 1979); УШ Всесоюзном совещании по проб-емам управления (Таллин, Москва, 1980); Ш Международной конфе -знции "Толерантные системы и діагностика" (Польша, Катовицы, 980); региональном научно-техническом семинаре по вопросу пост-эения электронных коммутационных систем (Ставрополь, 1980); ре-юнальном семинаре СКЕЦ ВШ "Теоретические и прикладные вопросы зхнической кибернетики (Таганрог, 1981, 1984); Всесоюзной науч-з-те>"Г'ческоп конференции "Программные и аппаратные средства '.шинного мод-'j.'i':.сования (Москва, 1987); региональном научно-тех-іческсм семинаре СКЕЦ ВШ "Нейроподобные вычислительные структу-і и проблемы робототехники" (Таганрог, 1988, 1939); И научно-іхничєской конференции с международным участием по моделирова -!Я систем памяти (Болгария, Варна, 1989); Республиканском семи-іре по однородным вычислительным средам и систолическим струк -ра'л (Львов, IS90, 1991); Международном симпозиуме по нейрон -:м сетям и кейроЕычисленяям (Чехословакия, Прага, 1990); I Все-іизной конференции "Однородные вычислительные среды и систоли -ские структуры (Львов, 1990); Международной конференции по ней-иным сетям (Франция, Пария, 1990); ХШ военно-научной конферен-
ции по анализу изображений и распознаванию образов (Львов, 1990), Всесоюзном семинаре "Распределенная обработка пифоргла - ции-17" (Новосибирск, 1991); научной сессии АН СССР (Ростов/ Дон, 1990).
Публикации. Результаты, подученные з дессертацн -онной работе, нашли отражение в 57 печатных работах, средл -~о -торых 9 опубликованы за'рубежом, 19 -.в центральной печати.
Структура и объем дкссертацкон-J о 8 работы. Диссертация состоит из 7 разделов, включая .введение и заключение; изложена на 296 страницах машинописного текста и иллюстрируется рисунками и таблицами на ІІЇ страницах. Имеется список литературы (213 найменований) ка 22 страницах а приложение (50 страниц). Общий объем диссертации 47? с.
-Б первом разделе (введение) обоснована актуальность гемы, сформулирована цель работы, приводятся осгювдиз положения, ш --носимые на защиту, показаны практическая значимость к научная повизна проведанных исследований.
Во втором разделе проведен анализ подходов к разработке со- временных средств нейрономпьютерной техники. Рассмотрела проблема, определения понятия нейровнчислзк/ля. Стмзчены достоинства Е недостатки коннекциояистскзх моделей нейронных структур. Сформулирован принцип совмещения неалгорятшческого и алгоритмкчеоко -го способов обработки информации для. пейрокоіліштеров с прогрс?;-мируемой архитектурой. Показано, что для построения та?::х нейрокомпьютеров требгется решение сложной проблема синтеза коммутл -ционных-систем нейроподобных структур, учитывающих более лира -
КИЙ СПеКТр СВОЙСТВ бИОЛОГИЧеСКЕХ ПРОТОТИПОВ, НЄЖЄЛї: ЭТО ПЬіЄСЗЇ
место 'при коннекционистском подходе к моделированию нейронных структур мозга. ,,
Третий раздел посЕящен разработке концепции построения иє -рархических коммутационных систем нейроподобных структур. Приводятся биологические предпосыл:»: к построении ком.гутацисшшх систем нейроподобных структур. "Отмечается, что такие структуры яв -ляются распределенными структурний^ которые характеризуются on ~ редеяенной иерархией коммуникационных процессов, протекавших в них. Првдлагазаск три уровня рассмотрения коммуникационных отношений" мезду неироподобнымн элементами в виде функциональных бло~
- II -
ков-локусов (ФБЛ) и - сомы (ФБС): для дендритных, локальных и аксонпых цепей. Анализируются функции дендритов: омическая, re- нерирующая спайк, нейросекреции и обобщающая функция /V -дендрита. Определяются требования к коммутационным системам нейро -подобных структур в зависимости от функции дендритов. Приводятся автоматные и логические модели коммуникационных процессов пересилки и обработки потенциалов и спайков в дендритных и ло -кальках цепях нейроподобных структур. Анализируются свойства нейропроцессороз с дендритными цепями, представленных совокуп -постью нейроподобных элементов в виде функциональных блоков ло-кусов дендритов и сомы. Предлагается концепция построения ие -рархических коммутационных систем нейроподобных структур, отражающих особенности системной организации нейронных структур мозга.
В четвертом разделе рассматриваются вопросы разработки интерфейса нейроподобных структур с топологией "гиперкуба". Обо -сновывается введение новых понятий - физическая и функциональные структуры нейроподобных архитектур. Определяются требования к ' интерфейсу нейроподобных структур, учитывающему особенности иерархии коммуникационных процессов биологических прототипов. От-' ггечается, что выбор такого интерфейса связан с решением противоречивых требований. Компромиссным решением является выбор вари -анта і:араллельной процессорной структуры с топологией "гиперку -ба", позволяющей строить нейрсподобше структуры о большим чис -г.см яейрещюцессоров. Предлагаются правила маршрутизации и па — раллелъной трансляции сообщений мезду нсйропрсцессорами, поме -. ".?тп;ьмї в узлах гиперкуба, связанных менду собой интерфейсом в
виде і^:мутатрра-марпругіізатора. Показано, что процессы парал -дельного сон":-" 'чнфогмапией между неЗропроцёссорами на уровне длинных аксонных цепей могут быть описаны в виде известной гар -монип чисел - треугольника Паскаля. Отроится обобщенная таблица приема н выдачи сообщений каждым узлом нейрсподобной структуры с гиперкубическим интерфейсом. Предлагается принцип построения интерфейса типа "мультиграф гиперкуба", на основании-которого можно целенаправленно еєсти проектирование гиперкубическ'ого интер - ' фсйса с заданными ограничениями на производительность и связность..
Пятый раздел посвящен разработке нейроподобных структур с интерфейсом "распределенный мультиграф гиперкуба". Рассматрива-
ются два способе, отображения дендритных и локальных цепей в га-пернубический интерфейс: при первом способе каждый нейропроцос-сор с дендритными цепями расположен в отдельном узле, а обиея информацией на уровне локальных це^ей происходит через иктер -фейс "мультиграф гиперкуба"; при втором способа гади.-г!! узел яв~ ляегся отдельным функциональным блоком-лозусоії или оомоії, а распределенная древовидная структура каядого нсйроароцеосстд отображается на нейроподобную структуру с гкперкубичесним ки - N терфейсом. Отмечается, что анализ этих способов позволяет определить направление дальнейших исследований с цеяьы построения: нейроподобных структур с топологией "гиперкуба", объединяющих в
себе достоинства указанных выше(двух спосибов отображения. Предлагается новый принцип построения интерфейса "распределенный мультиграф гиперкуба". Показано, что взаимосвязь тункциопальні:'.: единиц распределенной нейроподобной структуры отражает особей -ности системной организации биологических кейронкьх структур. Предлагается методика синтеза нейрокомпьютеров с з'Лїерфейсом "распределенный мультиграф гиперкуба", представленным в виде иерархических коммутационных систем для выполнения обмана информацией меязду нейроподобными элементами і'а уровнях дзндаїтшх, ак -сонных и локальных цепей. Обсуждаются вопросы реализации виргу -альных узлов преобразования инфорглац»: с целью снижения аппара - турных затрат на построение нейроко/пьвтеров с десятками и ест -нями тысяч нейроподобных элементов. Приводятся сравнителыж оценки связности и произЕодительности гиперкубических пвтерФей -сов различных типов. Показано, что связность распределениях нейроподобных структур будет существенно нике в сравнении с пптёр -фейсом типа "мультиграф гиперкуса". Предлагаются два понятия: производительности нейрокомпьютера (вневдяя и внутренняя прокз -водительность) с учетом обработки информации в дендритных, ло -кальных и аксонпіп: цепях, внутренних коммуникационных процессов .моделей нейронов, всзмоеносги выполнения различных микро- и ма -кроопераций нэйровычисления. Отмечается, что такой новы?, подход изменяет современное понимание структурного программирования нейройомпьютеров и позволяет расширить их обдасть применения, а . также позволяет рассматривать параллельную архитектуру как ней -рономпьвтер, так и многопроцессорную вычислительную систему с программируемой архитектурой и получить модное к гибкое средство
- ІЗ -
по обработке информации в виде супер-нейрокомпьютера. Предлагаются методы синтеза блоков маршрутизаторов, представлении* мо -делыо цифрового автомата с памятью смешанного типа. Отметается, что перспективной элементной базой для синтеза коммутатороЕ-маріирути заторов и функциональных узлов - нейроподобных элсмз:: -тоз являются программируемые логические интегральные схемы; . разработанные методы синтеза и оптимизации цифровых автоматов
большой размерности ориентированы на указанную элементную базу.
В шестом раздело предлагаются гяперкубические архитектуры нейрокомпьютеров для различных вариантов семейства .кубических топологий, которые имеют наилучшие обобщенные оценочные харак -теристики, отражающие вычислительный и физический аспекты, а также аспект цены. Рассматривается обобщенный метод, позволяющий разработку иерархических коммутационных систем для организации набора различных функциональных единиц обработки информации -нейровычислений. Данный метод позволяет распространить полученные ранее результаты для топологии "двоичный гиперкуб" на слу -чай разработки архитектуры нейрокомпьютера с топологией "обоб -ценный гиперкуб". Рассматриваются особенности маршрутизации и . трансляции сообщений в коммутаторах-маршрутизаторах с такой топологией. Отмечается, что в этом случае физическая структура нейрокоглпьютера характеризуется большей связностью и сильнее подвержена ограничениям СБИС-технология с точки зрения построения нейрокомпьютеров с большим числом узлов. С этой целью предлагается модификация топологии "распределенный обобщенный ги -перкуб" путем замены клик на полные пли неполные двоичные ги -пзркубы. Рассматриваются особенности оргапипацли- пересылок со -збщений М9ЯДУ нггйроподобзыми элементами, связанных интерфейсом : такой модифицированной топологией. Показано, что распределенную . архитектуру нейрокомпьютера можно представить в виде ней -эоподобных ансамблей, связанных мезду собой интерфейсом с топологией "мультиграф того или иного варианта кубического семейст-за". Такой подход позволяет строить кубические архитектуры, со-іетающие различные варианты интерфейсов. В частности,:рассмат -деваются вопросы построения интерфейса нейроподобных ансамблей ;а основе топологии "гипершина", как наиболее простого ингер -рейса для СБИС-реализации* Предлагаются архитектуры нейроподоб-
них ансамблей, моделирующих локальные цепи пересылки и обработки информации. Анализируются функциональные возможности нейро -компьютеров о гиперкубической программируемой архитектурой для решения задач моделирования нейровычислений, а также прикладных задач, учитывающих структурно-функциональные особенности нейро-подобных структур. Показано, что модифицированные самокастраи -ваюшиеся однородные коммутационные регистровые структуры, ис -пользуемые в узлах нейрокомпьютера, позволяют синтез на их ос -нове нейроподобных модулей, которые могут быть настроены и пе -рестроены в процессе их функционирования, учитывая возможность синаптического и структурного обучения.
Седьмой раздел (заключение,) обобщает полученные в диссер -тации результаты.
В Приложение включены: документы, подтверждающие внедрение и использование результатов диссертационной работы, описание блока маршрутизатора коммутационной системы экспериментального образца нейрокомпьютера с архи^ктуройпгиперкуба"; программные имитационные модели локальных дендритных и аксонных цепей.
На защиту выносятся следующие основные науч -ные положения:
-
концепция построения иерархических коммутационных сие. -тем нейроподобных структур и нейрокомпьютеров;
-
методика синтеза гиперкубических интерфейсов нейроком -пьютеров с программируемой архитектурой;
-
автоматные И'логические модели коммуникационных процессов в распределенных нейроподобных структурах;
-
алгоритмы маршрутизации и трансляции сообщений в комму-таторах-маршрутизаторах гиперкубических интерфейсов нейрокомпьютеров.