Научно-технический
«ОПТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ»
издается с 1931 года
 
   
Русский вариант сайта Английский вариант сайта
   
       
   
       
Статьи последнего выпуска

Электронные версии
выпусков начиная с 2008


Алфавитный указатель
2000-2010 гг


444
Архив оглавлений
выпусков 2002-2007 гг


Реквизиты и адреса

Вниманию авторов и рецензентов!
- Порядок публикации
- Порядок рецензирования статей
- Типовой договор
- Правила оформления
- Получение авторского вознаграждения


Контакты

Подписка

Карта сайта





Журнал с 19.02.2010 входит в новый «Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук»
Аннотации (02.2014) : РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОМ ГОЛОГРАФИИ ФУРЬЕ КОГНИТИВНЫХ МЕХАНИЗМОВ ВОСПРИЯТИЯ НОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОМ ГОЛОГРАФИИ ФУРЬЕ КОГНИТИВНЫХ МЕХАНИЗМОВ ВОСПРИЯТИЯ НОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

© 2014 г.    А. В. Павлов, канд. техн. наук

Санкт­Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, Санкт­Петербург

Е­mail: pavlov@phoi.ifmo.ru

В рамках подхода к построению методом голографии Фурье логик с исключением предложена реализация когнитивного механизма согласования новой информации с внутренней картиной мира. Показан обусловленный резонансной архитектурой голографической схемы феномен колебаний между записанными на голограмме стереотипами и новой информацией. Феномен рассмотрен как частный случай проявления характерного для обыденного мышления примата устойчивости внутренней картины мира. Определены факторы, влияющие на динамику голографической системы и характеристики устойчивого решения, аналогичного формированию толерантности. Для голографической реализации аналога научной формы мировосприятия необходим механизм, останавливающий итерационный процесс, например, саморефлексия. Приведены результаты численного моделирования.

Ключевые слова: голография, когнитивная система, искусственный интеллект, немонотонные рассуждения, оптические нейронные сети.

Коды OCIS: 090.6186, 070.6110, 100.2960, 070.4790

УДК 535.417; 004.387

Поступила в редакцию 19.06.2013

 

 

ЛИТЕРАТУРА

1.         Мирошников М.М. Предисловие выпускающего редактора // Оптический журнал. 2011. Т. 78. № 12. С. 34.

2.         Кузнецов О.П. Когнитивная семантика и искусственный интеллект // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 4. С. 3242.

3.         Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская А.А., Фомина М.В. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. Изд. 2­е. М.: Физматлит, 2008. 712 с.

4.        Reiter R. A logic for default reasoning // Artificial Intelligence. 1980. V. 13 (12). P. 81132.

5.         Астанин С.В., Калашникова Т.Г. Модель немонотонных рассуждений на основе нечеткой логики // Известия ТРТУ. Интеллектуальные САПР "Материалы международной НТК "Интеллектуальные САПР". Таганрог: Изд­во ТРТУ, 2000. № 2. С. 8184.

6.        Виньков М.М., Фоминых И.Б. Немонотонные рассуждения в динамических интеллектуальных системах // Новости искусственного интеллекта. 2005. № 4. С. 1223.

7.         Спрингер С., Дейч Г. Левый мозг, правый мозг. М.: Мир, 1983. 256 с.

8.        Алексеев А.М., Константинов А.М., Павлов А.В. Использование метода фурье­голографии для моделирования принципа образности мышления // Оптический журнал. 2006. Т. 73. № 9. С. 7782.

9.        Павлов А.В. Математические модели оптических методов обработки информации // Известия АН. Серия: Теория и системы управления. 2000. № 3. С. 111118.

10.       Павлов А.В. Об алгебраических основаниях голографической парадигмы в искусственном интеллекте: алгебра фурье­дуальных операторов // Тр. V межд. научно­практ. конф. "Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте" М.: Физматлит, 2009. Т. 1. С. 140148.

11.       Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Математика. Новое в зарубежной науке. М.: Мир, 1976. В. 3.

12.       Павлов А.В., Шевченко Я.Ю. Реализация логического вывода на лингвистических шкалах методом фурье­голографии // Оптический журнал. 2004. Т. 71. № 7. С. 4451.

13.       Борисюк Г.Н., Борисюк Р.М., Казанович Я.Б., Иваницкий Г.Р. Модели динамики нейронной активности при обработке информации мозгом – итоги "десятилетия" // УФН. 2002. Т. 172. №  10. С. 11891214.

14.       Павлов А.В. Алгебра фурье­дуальных операций: логика с исключением // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 3. С. 2638.

15.       Кузнецов О.П. Неклассические парадигмы в ИИ // Известия АН. серия: Теория и системы управления. 1995. № 5. С. 323.

16.       Кузнецов О.П. Быстрые процессы мозга и обработка образов // Новости искусственного интеллекта. 1998. № 2.

17.       Фоминых И.Б. О технологии решения творческих задач // Сб. тр. VIII нац. конф. по искусственному интеллекту "КИИ­2002". М.: Физматлит, 2002. Т. 1. С. 519526.

 

 

Полный текст