350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №7 за 2010 г.
Статья в номере:
Нейронная сеть с ассоциативной и наследственной памятью как модель вязкоупругих сред
Ключевые слова: вязкоупругая среда вязкоупругие элементы Максвелла Фогта-Кельвина Джеффриса вязкоупругий элемент с ассоциативной памятью релаксационный спектр релаксационная матрица модель с ассоциативной памятью нелинейное интегро-дифференциальное уравнение нелинейная динамическая нейронная сеть синаптические связи долговременная память кратковременная память обучение «с учителем»
Авторы:
Ю.А. Басистов - к.ф.-м.н., вед. научн. сотрудник, Институт прикладной механики РАН. E-mail baker_007@mail.ru. Ю.Г. Яновский - д.т.н., проф., директор, Институт прикладной механики РАН. E-mail: iam@ipsun.ras.ru.
Аннотация:
Предложена динамическая модель нелинейного вязкоупругого элемента, обладающего ассоциативной и наследственной памятью. Модель обобщает известные вязкоупругие элементы Максвелла, Джеффриса и Фойгта-Кельвина. Синтезирована нелинейная математическая модель для моделирования вязкоупругого поведения сложных гетерогенных сред. Модель состоит из нелинейных вязкоупругих элементов с наследственной и ассоциативной памятью, и синаптических связей между ними в виде интегральных операторов Вольтера. Установлено, что предложенная модель может быть реализована на нелинейной динамической нейронной сети с ассоциативной и наследственной памятью. Показано, что известная нейронная сеть Хопфилда является частным случаем предложенной модели.
Страницы: 29-39
Список источников
  1. Басистов Ю.А., Яновский Ю.Г. Нейродинамическая модель вязкоупругих сред с ассоциативной памятью // Доклады Академии наук (РАН). 2010. Т. 430. №4.С.494-497.
  2. Solowey D., Haley P.J. Neural Generalized Predictive Control. Proceedings of the 1996 // IEEE International Symposium on Intelligent Control. 1996. P.277 - 281.
  3. Joseph D.D. Fluid Dynamics of Viscoelastic Liquids. Spinger-Verlag. New York Inc. 1990. P.755.
  4. Bernstein B., Kearsley E.A., Zapas I.J. A Study of Stress Relaxation with Finite Strain // Trans. Soc. Rheol. 1963. V. 7. P. 397 - 410.
  5. Wagner M.H. A Constitutive Analysis of Uniaxial Elongation Flow Data of a Low Density Polyethilene Melt. // J. Non-Newtonian Fluid Mech. 1978. N. 4. P. 39 - 55.
  6. Yanovsky Yu.G., Basistov Yu.A. and Siginer D.A.Linear Inverse Problems in Viscoelastic Continua and a Minimax Method for Fredholm Equation of the First Kind // Int. J. Engng Sci. 1996. V.34. N.11. P. 1221 - 1245.
  7. Basistov Yu.A., Yanovsky Yu.G. Ill-Posed Problems under Identification of Non-Linear Rheological Models of State // Proceedings of the 6th European Conference on Rheology. Erlangen.  2002. September 1-6.
  8. Yanovsky Yu.G., Basistov Yu.A., Filipenkov P.A.Problem of Identification of Rheological Behavior of Heterogeneous Polymeric Media under Finite Deformation // Proceeding of the XIV International Congress on Rheology. TheKoreanSocietyofRheology. 2004. SO18-1 - SO18-3.
  9. Басистов Ю.А., Яновский Ю.Г. Нелинейные модели вязкоупругих сред и их идентификация. Механика композиционных материалов и конструкций. 2005. Т. 11. №2.С.306 - 320.
  10. Яновский Ю.Г., Басистов Ю.А. Линейная динамическая нейросетевая модель вязкоупругой среды и ее идентификация // Механика композиционных материалов и конструкций. 2005. Т. 11. № 4. С. 589 - 615.
  11. Cohen M.A., Grossberg S. Absolute Stability of Global Pattern Formation and Parallel Memory Storage by Competitive Neural Networks // IEEE Transaction on System. Man and Cybernetics. 1983. V.SMC-13. P.815 - 826.
  12. ХайкинС.Нейронныесети. Москва-С.Петербург-Киев: «Вильямс». 2006.
  13. Li J., Michel A.N., Porod W. Analysis and Synthesis of a Class of Neural Networks: Linear Systems Operating on a Closed Hypercube // IEEE Transactions on Circuits and Systems. 1989. V.36. N. 11. P.1405 - 1422.