Викладено методи та теоретичні засади цифрового опрацювання інформаційних потоків, представлених гармонічними сигналами на основі спецпроцесорних засобів з нейроподібними компонентами. Перетворення та розпізнавання вхідних сигналів виконується формальним нейроном шляхом формування імпульсних потоків в особливих точках гармонічних сигналів. Ідентифікація сигналів виконується на основі автокореляційних спецпроцесорів.
The stated methods and theoretical foundations of digital processing of data streams presented harmonious signals based specprocessors funds from neuron components. Transformation and recognition of input signals is performed by forming a formal neuron impulses at specific points of harmonic signals. Identification signals are based on autocorrelation special processor.
- Материалы XV Международной конференции по нейрокибернетике. Т. 1. Секционные доклады. – Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2009. – 372 с.
- Wang L. Adaptive Fuzzy Systems and Control. Design and Stability Analysis. – New Jersey: Prentice Hall, 1994. – 352 p.
- Jang J.-S. R., Sun C.-T., Muzutani E. Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence. – Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall, Inc., 1997. – 614 p.
- Abiyev R.H., Kaynak O. Fuzzy wavelet neural networks for identification and control of dynamic plants – A novel structure and a comparative study // IEEE Trans. on Industrial Electronics. – 2008. – 55(8). – P. 3133– 3140.
- Bodyanskiy Ye., Pliss I., Vynokurova O. Hybrid wavelet-neuro-fuzzy system using adaptive W-neurons // Wissenschaftliche Berichte, FH Zittau/Goerlitz, 2010. – 106, N 2454–2490. – S. 301–308.
- Бодянський Є.В., Винокурова О.А. Інтелектуальна обробка даних на основі гібридної вейвлет- нейро-фаззі системи на адаптивних W-нейронах // Наукові праці «Комп’ютерні технології». – Миколаїв: Вид-во ЧДУ ім. Петра Могили, 2009. – 104 (117). – C. 88–98.
- Винокурова Е.А. Гибридные адаптивные нейро-фаззи и вэйвлет-нейро-фаззи системы вычислительного интеллекта в задачах обработки сигналов при наличии помех // Адаптивные системы автоматического управления. – Днепропетровск: Системные технологии, 2009. – 15(35). – C. 113–120.
- Бодянський Є., Винокурова О., Харченко О. Адаптивний вейвлет-фаззі-нейрон типу-2 // Комп’ютерні науки та інформаційні технології: збірник наукових праць. – Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2011. – С. 175-181.
- Yamakawa T., Uchino E., Miki T., Kusanagi H. A neo-fuzzy neuron and its application to system identification and prediction of the system behavior // Proc. 2nd Int. Conf. on Fuzzy Logic and Neural Networks, IIZUKA-92, Iizuka, Japan, 1992. – vol. II. – P. 477–483.
- Mitaim S., Kosko B. Adaptive joint fuzzy sets for function approximation // Proc. Int. Conf. on Neural Networks. – 1997. – P. 537–542.
- Івахненко О.Г., В.Г. Лапа. Передбачення випадкових процесів. – К.: Наукова думка, 1969. – 420 с.
- Заведюк Т.О., Николайчук Я.М., Воронич А.Р. Самовідновлювана система передавання сигналів біонейронного волокна у базисі Крестенсона // Вісник Хмельницького нац. ун-ту. – Хмельницький, 2012. – 4 (191). – С. 137-142.
- Николайчук Я.М., Заведюк Т.О. Структура та функції рекурентного біонейрона для розпізнавання образів у Хеммінговому просторі // Поступ в науку: Збірник наукових праць Бучацького інституту менеджменту і аудиту. – Бучач, 2010. –№6 – С. 37–39.
- Николайчук Я.М. Теорія джерел інформації. – Тернопіль: ТНЕУ, 2008. – 536 с.
- Пристрій формування імпульсів. Николайчук Я.М., Заведюк Т.О МПК Н03К 5/153. Заявка № а 2010 13543 від 15.11.2010.
- Заведюк Т.О. Методи опрацювання та розпізнавання інформації в кореляційних нейропроцесорах // Матеріали міжнародної проблемно-наукової міжгалузевої конференції «Інформаційні проблеми комп’ютерних систем, юриспруденції, енергетики, економіки, моделювання та управління (ПНМК-2011)». – Бучач, 2011. – С.73–77.
- Hodgkin A.L., Huxley A.F. A quantative description of membrane current and its application conduction and excitation in nerve //J. Physiol. – London, 1952. – 117(4) – P. 500 – 544.
- Модель аксона нейрона. Патент № 70662 від 25.06.2012. Николайчук Я.М., Заведюк Т.О. МПК Н03К 5/153, G06G 7/60. Заявка № u 2011 12972 від 04.11.2011.
- Заведюк Т.О. Кореляційні моделі та їх застосування для розпізнавання образів // Поступ в науку: Збірник наукових праць Бучацького інституту менеджменту і аудиту. – Бучач, 2009. – № 5. С. 184-189.
- Багатоканальний пристрій для обчислення знакової функції. Патент № 70338 від 11.06.2012. Николайчук Я.М., Заведюк Т.О., Воронич А.Р., Албанський І.Б. МПК G06F 15/00. Заявка № u 2011 12976 від 04.11.2011.