И.А. Мишустин – аспирант, Институт точной механики  и вычислительной техники имени С. А. Лебедева РАН (Москва)

E-mail: mishustinivan777@gmail.com

Н.Б. Преображенский – к.т.н., ст. науч. сотрудник, нач. отдела научной подготовки проектов, Институт точной механики и вычислительной техники имени С. А. Лебедева РАН (Москва)

E-mail: nbp@mail.ru

А.А. Жданов – д.ф.-м.н., профессор, гл. науч. сотрудник, отдел научной подготовки проектов, Институт точной механики и вычислительной техники имени С.А. Лебедева РАН (Москва)

E-mail: a.zhdanov@mail.ru

И.В. Степанян – д.б.н., к.т.н., вед. науч. сотрудник, лаборатория исследований биомеханических систем ИМАШ РАН им. А.А.Благонравова; Научно-исследовательский институт медицины труда имени академика Н.Ф. Измерова; Московская государственная консерватория им. П.И.Чайковского (Москва)

E-mail: neurocomp.pro@gmail.com

Рассмотрен подход к построению нейроноподобной сети на основе биологически инспирированного метода «автономного адаптивного управления» (ААУ). Представлены результаты исследования способов построения описанных в методе ААУ модели нейрона и нейроноподобной сети с учетом ряда специфических свойств.

1. Жданов А.А. Автономный искусственный интеллект. Изд. 2-е. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2009. 359 с. (Адаптивные и интеллектуальные системы). 
2. Крыжановский М.В. Принципы нейроноподобной реализации систем Автономного Адаптивного Управления: Дис. ... канд. физ.-мат. наук. М. 2004. 129 c. 
3. Zhdanov A.A. Application of Pattern Recognition Procedure to the Acquisition and Use of Data in Control // Pattern Recognition and Image Analysis. 1992. V. 2. № 2. Р. 180–194.
4. Zhdanov A.A. A principle of Pattern Formation and Recognition // Pattern Recognition and Image Analysis. 1992. V. 2.  № 3. P. 249–264.
5. Zhdanov A.A., Ryadovikov A.V. Neuron Models in the Autonomous Adaptive Control Method // Optical Memory and Neural Network, Allerton Press, Inc. 2000. V. 9. № 2. P. 115–132.
6. Жданов А.А. Метод автономного адаптивного управления // Изв. Академии Наук. Теория и системы управления. 1999. № 5. С. 127–134.
7. Жданов А.А., Преображенский Н.Б., Холопов Ю.А. Степанян И.В., Нгуен Хыу Чунг Аппаратная реализация нейронной сети в адаптивной системе управления // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. № 6. C. 55–62.
8. Dileep George, Jeff Hawkins. Towards a Mathematical Theory of Cortical Micro-circuits. October 9, 2009 PLoS Computational Biology, Edited by Karl J. Friston, vol. 5, issue 10, p. e1000532
9. http://neurox.intellect-labs.com/
10. Каршенбойм И. Краткий курс HDL Часть 5. Написание кода независимого от аппаратной платформы // Компоненты и технологии 2008. № 9.