Задача проекта -  отработка системы автоматического управления и регулирования использующее принципы биологических объектов. Да да это набившие всем уже оскомину нейронные сети. Но дело вот в чем. При высоком уровне интересе гомосапиенсов к этому вопросу я не видел реально действующих механизмов САУиР которых была организована на нейроном (назовем так) принципе. До этого использовал большое количество литературы по вопросам строения и работы нервных систем но продвижения в практической разработке они не приносили. С недавнего времени читаю серию книг С.В. Савельева которые проясняют принципы работы нервной сети. Наверное пришло время для попытки реализации.

Первый этап это освоение разработки и проектирования сети для управления определенными устройствами. Учитывая то, что нет физических элементов (нейронов) для построения нервной системы не биологического вида начнем с эмуляции работы данной сети на фон Неймановских машинах ( в простонародии ЭВМ).

Возможно когда нибудь появится идея как можно оформить нейрон допустим из полимеров или других материалов. Задачи первого этапа - выдать конкретные рекомендации по физическому воспроизведению элементов сети. Это выбор материалов, организация процесса передачи и обработки сигналов, создание морфологически ориентированных узлов сети с определенными задачами управления и т.д. Пока все трудно охватить. Думаю процесс моделирования позволит продвинутся в вправлении создания САУиР на данных принципах.

Виды элементов сети

Элементы сети (нейроны) размещаются в памяти вычислительной машины. Нейроны однотипны и описываются одним объектом или классом. Однотипность нейронов распространяется на различные типы:

• сенсорные (афферентные) - являются первыми элементами из устройств ввода. Класс NSensor.
• моторные (эфферентные) - передают воздействия на устройства вывода. Класс NEffector.
• вставочные (ассоциативные) - образуют соединения вышеуказанных типов элементов и организуют передачу и обработку сигналов по линии сенсор - мотор. Класс NSpacer.
• нейросекреторные - работают с механизмом гормональной регуляции нервной сети. Массив HR[0...N] - где i-й это код гормона( допкстим 1 - адреналин, 2 -дофамин и тд.)

Взаимодействие элементов сети

Ключевой вопрос - что будет передаваться в сети?  Чтобы ответить на этот вопрос рассмотрим физическую суть сенсоров и эффекторов (в принципе те элементы которые поставляют в сеть возмущения и реализующие результат их обработки в сети). Они подразделяются на механические, химические и электромагнитные.  Они вызывают потенциал действия и градуальный сигнал. Природа обоих сигналов электрическая - распространение изменения заряда на мембране. При этом в ассоциативные отделы передается потенциал действия. Возникающий градуиальный сигнал вторичночувствующих клеток преобразуется в потенциал действия следующим уровнем. В физике различают дав вида значений амплитудные (передают мощность воздействия) или частотные (передают изменение во времени воздействия)

страница 272

Группировка элементов сети

С целью оптимизации вычислительного процесса элементы сети образуют центры переработки сигналов - ганглий, или в простонародии нервный узел. Сигналы передаются между узлами. Узлы своим строением и организацией передачи сигналов имеют специализацию по управлению конкретным устройством или получения данных от конкретного сенсора. Отсюда сделаем ввод что для организации модели НС необходима база данных узлов, допустим узел получения сигнала от датчика DHT11 и так далее.

Общая синхронизация элементов сети

осуществляется через массив гормонального состояния. Допустим HR[1]=255. Уровень адреналина 255 единиц - тормозящие функции отключаются. ))) .