Обработка сигналов и образов в нейронных системах

Основную роль в организации целенаправленного поведения нейросетевых интеллектуальных систем (ИС) играют анализаторы сигналов и образов. Механизмы управления (эффекторы) лишь реализуют программу действий (схему деятельности) и формируют управляющие воздействия, соответствующие подготовленные анализаторами и принятому системой решению.

Анализаторы сигналов и образов составляют основу множества нейросистем ИС, которые подобно функциональным системам мозга нацелены на получение определенного полезного результата. Рассмотрим структуру нейросистемы

Анализатор A_x отбирает и уточняет актуальные информационные модели (образы) объектов среды (производят афферентный синтез, решая задачи идентификации и классификации). Суть афферентного синтеза – перебор разномодальных информационных моделей объектов и результатов взаимодействия системы с ними в прошлом, а также сопоставление их с потребностью данного момента.

Анализатор Инт. А формирует решение о смене ожидаемого конечного результата (решает задачу распознавания образов).

Анализатор A_y осуществляет контроль процесса реализации принятого решения (выступает в качестве акцептора результатов действия, решая задачи фильтрации на фоне шумов).

1 – первичная обратная связь, 2 – вторичная обратная связь.

В итоге деятельность всех анализаторов оказывается согласованной, подчиненной глобальной цели, состоящей в получении всего спектра полезных для ИС результатов, в расширении области её устойчивости в среде, что возможно тоько при взаимном содействии всех анализаторов, включенных в отдельные нейросистемы в составе ИС, на пути достижения её глобальной цели.

В частном случае отдельная нейросистема может быть локализована в рамках одного анализатора ИС, модель которого приведена ниже

Нейронная сеть анализатора разделяется на два крупных функциональных блока: блок предварительного анализа и блок последующего анализа сигналов и образов, между которыми существуют специфические (сигнальные) и неспецифические (управляющие) связи, так что блок последующего анализа занимает доминирующее положение в обработке информации всем анализатором.

Нейросетевые анализаторы ИС имеют многослойную структуру. Верхний слой, принимающий параметры объектов внешней среды (сигналы и данные), соединен с выходным слоем, формирующим обработанные сигналы и данные, посредством множества промежуточных («скрытых») слоев нейронов, связанных как между собой, так и с входными и выходными слоями анализатора прямыми и обратными связями.