В качестве модели обонятельной системы предложена нейронная сеть (НС), представляющая собой n–мерное отображение, зависящее от параметра λ. При больших λ НС эквивалентна сети Хопфилда. При малых λ НС обладает множеством хаотических и регулярных аттракторов. Каждому запомненному образу (знакомому запаху) соответствует свой аттрактор. В отсутствии внешнего воздействия НС находится в хаотическом режиме. При вдохе знакомого пахучего вещества аттрактор, соответствующий этому запаху, становится устойчивым. После некоторого переходного режима, который мы называем «размышлением», НС сходится к данному аттрактору. При вдохе незнакомого запаха сеть остаётся в хаотическом режиме, что соответствует состоянию «не знаю» (“I don’t know”).
При распознавании смеси знакомых запахов соответствующие им аттракторы становятся устойчивыми так, что НС способна распознать даже очень слабый запах на фоне очень сильного.
При распознавании неадекватных стимулов наблюдается смена хаотического аттрактора большой размерности, характерного для состояния покоя, на хаотический аттрактор малой размерности, свой для каждого стимула.
Данная модель иллюстрирует переходы «хаос–порядок» и «хаос–хаос», наблюдаемые в обонятельной системе млекопитающих.
Ключевые слова:
нейронная сеть, распознавание образов, хаос, обонятельная система
Язык публикации: русский, страниц:32
Направление исследований:
Математическое моделирование в актуальных проблемах науки и техники
