Керування

Розглянемо динамічну систему, задану сукупністю {u(t), y(t)}, де u(t) є вхідним керуючим впливом, а y(t) - виходом системи в момент часу t. У системах керування з еталонною моделлю метою керування є розрахунок такого вхідного впливу u(t), при якому система випливає по бажаній траєкторії, диктуемой еталонною моделлю. Прикладом є оптимальне керування двигуном. 

Машина фон Неймана в порівнянні з біологічною нейронною системою

	Машина фон Неймана	Біологічна нейрона система
Процесор	Складний	Простий
	Високошвидкісний	Низькошвидкісний
	Один або декілька	Велика кількість
Пам’ять	Відокремлена від процесора	Інтегрована в процесор
	Локалізована	Розподілена
	Адресація не за змістом	Адресація за змістом
Обчислення	Централізовані	Розподілені
	Послідовні	Паралельні
	Збережені програми	Самонавчання
Надійність	Висока пошкоджуваність	Живучість
Спеціализація	Численні і символьні oперації	Проблеми сприйняття
Середовище функціонування	Чітко визначене	Погано визначене
	Строго обмежене	Без обмежень

Основні положення теорії діяльності головного мозку і математична модель нейрона були розроблені У. Маккалоком і Ч. Піттсом у 1943 році й опубліковані в статті «Логічне обчислення ідей, що відносяться до нервової діяльності». Відповідно до запропонованої моделі мозок являє собою ансамбль нейронів, що мають однакову структуру. Кожен нейрон реалізує деяку функцію, названу граничною, над вхідними значеннями. Якщо значення функції перевищує визначену величину - поріг (що характеризує сумарну значимість отриманої нейроном інформації), нейрон збуджується і формує вихідний сигнал для передачі його іншим нейронам. Пройшовши шлях від рецепторів (слухових, зорових і інших) через нейронні структури мозку до виконавчих органів, вхідна інформація перетвориться в набір керуючих впливів, адекватних ситуації. Окремі нейрони, з'єднуючись між собою, утворюють нову якість, що, у залежності від характеру міжнейронних з'єднань, має різні рівні біологічного моделювання:

• група нейронів;

• нейронна мережа;

• нервова система;

• розумова діяльність;

• мозок.

Нейроподібна мережа

Нейроподібна мережа— це рівнобіжна зв'язна мережа простих адаптивних елементів, що взаємодіє з об'єктами реального світу аналогічно біологічній нервовій системі. З інженерної точки зору така мережа являє собою сильно розпаралелену динамічну систему з топологією спрямованого графа, що може виконувати переробку інформації за допомогою зміни свого стану у відповідь на постійний чи імпульсний вхідний сигнал. В даний час основними напрямками реалізації НПС є:

• програмна реалізація на цифрових ЕОМ традиційної архітектури;

• програмно-апаратна реалізація у вигляді співпроцесорів до ЕОМ загального призначення;

• апаратна реалізація шляхом створення нейрокомп’ютерів на базі нейроплат у вигляді рівнобіжних нейроподібних структур.