С. 55-57. Анализ самоорганизационного процесса в однородной нейронной сети



Скачать 46.25 Kb.
Дата04.01.2013
Размер46.25 Kb.
ТипАнализ
Парапсихология и психофизика. - 1998. - №1. - С.55-57.
Анализ самоорганизационного процесса в однородной нейронной сети
М.Ф.Лагутин, А.А.Огиенко
В работе «Опыты с экранированными микрокалориметрами» рассматривался специфический эффект связанный с калориметрической методикой, которая заключалась в том, что любое изменение состояния пробного тела в той или иной мере сказывается на температуре этого тела. Поэтому от калориметра ожидалась реакция на любые воздействия. Важной, но не разрешенной проблемой оставался вопрос о механизме передачи этого воздействия.

Цель опытов с микрокалориметрами заключалась в исследовании поведения системы, максимально изолированной от внешних тепловых воздействий. Необходимо отметить, что рассматриваемая система находилась в квазитермодинамическом равновесном состоянии. Температура системы поддерживалась вблизи 0оС. Стабилизация температуры обеспечивалась в постепенном таянии льда, поэтому часть воды пребывающей в кристаллическом состоянии со временем совершала фазовый переход в жидкое состояние. Иными словами в системе был возможен переход лишь из твердого состояния в жидкое, т.к. для преодоления обратного перехода необходима слишком большая энергия.

Было отмечено, что схема в микрокалориметре не давала заметного отклика на: электростатическое поле напряженностью до 104 В/м, на магнитное поле 10-2 Тл, на значительные электромагнитные помехи, искрового разряда, не реагировала на покачивания и легкие удары.

Запись разбаланса листа показывала отсутствие эффектов, не связанных с изменением сопротивления терморезистора (вызванных, например, дрейфом и шумом усилителя, нестабильностью источника питания).

В ходе эксперимента было выявлено, что при воздействии оператора (человека) на терморезистор, разбаланс с постоянной времени меньший, чем при включении электронагрева, система не возвращается к исходному уровню после прекращения воздействия, как это всегда происходит после выключения дополнительного электронагрева.

Описанный феномен так и остался без достаточно вразумительного объяснения механизма передачи воздействия.

В связи с уникальностью феномена авторы попытались сформулировать и обосновать новое видение на природу этого явления. Мы попытаемся сделать это в рамках синергетического подхода и проиллюстрировать эффект с помощью численного эксперимента.

Самоорганизационный процесс в термостате был представлен в виде однородной нейронной сети (со связями лишь между соседними нейронами), на основе схемы, предложенной Н.Винером и А.Розенблютом. Сеть состоит из 10000 элементов, каждый из которых может находиться в одном из двух состояний. На каждый элемент подается возбуждение в виде нормального белого шума. Шум характеризуется своей интенсивностью или пропорциональной ей дисперсией. В свою очередь элемент сети характеризуется пороговым значением и коэффициентами связи с соседними элементами.


Целью данной работы является исследование возможности возникновения самоорганизационного процесса в однородной среде, в элементах которой присутствуют только случайные шумоподобные компоненты. Проверить правильность наших предположений можно лишь в результате физического натурного эксперимента. Авторы ограничились лишь численным экспериментом, результаты которого, на наш взгляд, могут указать на дальнейшее направление поиска причин и механизмов приводящих к описываемому феномену.


Рис.1. Результаты численного эксперимента
На рис.1 представлены карты самоорганизации сети на различных этапах счета при различной дисперсии шума.

В численном эксперименте на ЭВМ были выявлены некоторые оптимальные параметры, при которых в однородной нейронной сети формируются группы локальных и глобальных неоднородностей. Это явление можно определить как процесс самоорганизации. В данном случае самоорганизация принципиально отличается от ставшего классическим примером самоорганизационного процесса - реакции Белоусова-Жаботинского. Несмотря на некоторое сходство моделей, в рамках которых можно наблюдать самоорганизационные процессы, авторами используется стохастическая нейронная сеть; отличии от детерминированной в реакции Белоусова-Жаботинского, поэтому природа их существенно отличается. В численном эксперименте шум выступает в роли конструктивного фактора.

Нейронная сеть, обладая фиксированными параметрами, благодаря наличию шума в каждом ее элементе, становится стохастической. При очень больших или очень маленьких значениях дисперсии шума процесс самоорганизации не наблюдается. При приближении к оптимальной дисперсии происходят качественные изменения образуемых неоднородностей. Сеть произвольна в выборе путей только на первых этапах.

Для объяснения описанного выше феномена авторы предположили, что столь резкие и продолжительные изменения сопротивления обусловлены структурными изменениями воды, окружающей терморезистор. Можно предложить достаточно правдоподобный, механизм воздействия на измерительное сопротивление.

Идея основывается на предположении, что вода, находящаяся в квазитермодинамическом равновесии, может структурироваться и поэтому особенно чувствительна, к воздействию биополя человека [1], что может привести к переструктурированию воды, что повлечет за собой всплеск шумоподобной энергии фликкер-спектра, которая может привести к разбалансу цепи в микрокалориметре. В этом случае вода выступает в роли усилителя воздействия биологического объекта.

В любом случае какой бы в действительными не была причина такого рода воздействия, неоспоримым остается тот факт, что самоорганизационный процесс чрезвычайно чувствителен к слабым воздействиям на первых этапах, и что он может быть инициирован случайными шумоподобными факторами.

Литература

1. М.Ф.Лагутин, В.Л.Басецкий. К вопросу о КВЧ биоэлектродинамике и терапии. Тезис доклада на конференции “Теория и техника передачи, приема и обработки информации”. Туапсе 1997, с. 310.
Лагутин Михаил Федорович - доктор технических наук, профессор; зав. кафедрой ГФС Харьковского государственного технического университета радиоэлектроники;

310166, г. Харьков, пр. Ленина, 14, кафедра ГФС;

тел. (0572) 40-94-44 факс (0572) 40-91-13

Огиенко Александр Александрович - аспирант; Харьковский государственный технический университет радиоэлектроники;

310166, г. Харьков, пр. Ленина, 14, кафедра ГФС;

тел. (0572) 40-94-44 факс (0572) 40-91-13

Похожие:

С. 55-57. Анализ самоорганизационного процесса в однородной нейронной сети iconПластичность многослойных нейронных сетей
В работе выполнен анализ пластичности многослойных нейронных сетей. Получены точные формулы расчета степени пластичности по структурным...
С. 55-57. Анализ самоорганизационного процесса в однородной нейронной сети iconТема: Реализация нейронной сети Хопфилда на примере распознавания образов
Одним из решений этой проблемы является создание искусственных нейронных сетей. Искусственная нейронная сеть( далее инс) – аппаратная...
С. 55-57. Анализ самоорганизационного процесса в однородной нейронной сети iconСистема памяти на основе нейронной сети с обратными связями
Таким образом, в системе может быть сформирован кластер периодической нейронной активности произвольного вида, что соответствует...
С. 55-57. Анализ самоорганизационного процесса в однородной нейронной сети iconПрименение дискретизации для решения задач бинарной оптимизации с помощью нейронной сети Хопфилда 05. 13. 01 Системный анализ, управление и обработка информации (по математическим отраслям и информатике)
Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном учреждении науки Научно-исследовательском институте системных исследований...
С. 55-57. Анализ самоорганизационного процесса в однородной нейронной сети iconРадиально-базисные нейронные сети для решения краевых задач бессеточными
Разработаны градиентные алгоритмы обучения весов радиально-базисной нейронной сети. Проведено экспериментальное исследование разработанных...
С. 55-57. Анализ самоорганизационного процесса в однородной нейронной сети iconСамоорганизация в полносвязной однородной сети нейронных клеточных автоматов возбудительного типа
На основе модели нейронного клеточного автомата формируется полносвязная однородная сеть. Аналитическими методами исследуется механизм...
С. 55-57. Анализ самоорганизационного процесса в однородной нейронной сети iconОписана архитектура и функционирование искусственной нейронной сети для поиска оптимального варианта компоновки производственных систем
В вычислительном эксперименте показана способность синтезированной сети без переобучения верно идентифицировать оптимальный вариант...
С. 55-57. Анализ самоорганизационного процесса в однородной нейронной сети iconОпределение параметров ориентации плоской грани с применением нейронных сетей
Продемонстрировано применение этого подхода к поиску параметров нормали плоской грани и калибровке камеры. Предложена модель обучения...
С. 55-57. Анализ самоорганизационного процесса в однородной нейронной сети iconДоменная модель нейронной сети и ее применение в задачах оптимизации
Работа выполнена в Вычислительном Центре им. А. А. Дородницына ран и в Институте оптико-нейронных технологий ран
С. 55-57. Анализ самоорганизационного процесса в однородной нейронной сети iconОпределение числа кластеров в задаче кластеризации объектов с помощью нейронной сети кохонена
Ключевые слова: автоматическая кластеризация текстов, нейронная сеть Кохонена, эвристический алгоритм
Разместите кнопку на своём сайте:
ru.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©ru.convdocs.org 2016
обратиться к администрации
ru.convdocs.org