vestnik Экологический вестник научных центров Черноморского экономического сотрудничества Ecological Bulletin of Research Centers of the Black Sea Economic Cooperation 1729-5459 Кубанский государственный университет RU 490 Научная статья Original article Статьи Article Архитектура распределенной интеллектуальной поисковой системы, использующей файловые нейро-индексы в условиях неопределенности и недостаточности априорной информации о динамике развития Architecture of distributed intelligent search system using file neuro-indexes in the conditions of uncertainty and the lack of a priori information about the dynamics of the system Гарнага В.В. Гарнага Валерий Владимирович Garnaga Valeriy V. Valeriy.Garnaga@gmail.com

канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры информационных технологий Кубанского государственного университета

 Кольцов Ю.В. Кольцов Юрий Владимирович Koltsov Yuriy V. yurikoltsov@mail.ru

канд. физ.-мат. наук, заведующий кафедрой информационных технологий Кубанского государственного университета

 Полупанов А.А. Полупанов Алексей Александрович Polupanov Aleksey A. polualex@mail.ru

канд. техн. наук, доцент кафедры информационных технологий Кубанского государственного университета

 Продан Ю.М. Продан Юрий Михайлович Prodan Yuriy M. y.prodan@gmail.com

преподаватель кафедры информационных технологий Кубанского государственного университета

 Кубанский государственный университет, КраснодарKuban State University, Krasnodar 23 09 2013 3 26 31 14 06 2013 22 06 2013 23 09 2013 Copyright (c) 2013 Гарнага В.В., Кольцов Ю.В., Полупанов А.А., Продан Ю.М. 2013 Гарнага В.В., Кольцов Ю.В., Полупанов А.А., Продан Ю.М. Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

The article describes the architecture of distributed intelligent search system (DISS) and methods of presentation search indexes in the form of neural network weights. The proposed system allows you to track the dynamics of the DISS in the conditions of uncertainty and the lack of a priori information.

Описываются архитектура распределенной интеллектуальной поисковой системы (РИПС) и методика представления файловых поисковых индексов в виде весов нейронных сетей. Предлагаемая система позволяет отслеживать динамику развития РИПС в условиях неопределенности и недостаточности априорной информации.

 неопределенность нейронная сеть поиск индекс uncertainty neural network search index Работа выполнена при поддержке РФФИ (13-01-00807). Борисов С. Конкурентоспособность и малое предпринимательство // Вопросы экономики. 2005. №1. С. 65-70. Сундеев П.В. Разработка научно-методического аппарата анализа функциональной стабильности критичных информационных систем: Автореф. дис. … канд. тех. наук, Краснодар, 2007. Zilberstein S. Using anytime algorithms in intelligent systems // In Proc. of the Eighteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence, 1996. P. 528-544. Левенштейн В.И. Двоичные коды с исправлением выпадений, вставок и замещений символов // ДАН СССР. 1965. Т. 163. Вып. 4. С. 845-848. Каяшева Г.А. Дискретно-логические регуляторы с минимизацией продолжительности отработки системы продукционных правил и повышенной точностью: Дисc.… канд. техн. наук. Уфа, 2009. 153 с. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. М.: Мир, 1992. 240 с. DLVQ Fundamentals. Aberdeen D., Baxter J., Edwards R. 92c/Mflops, Ultra-large-scale neural-network training on a PIII cluster // In: Proceedings of Supercomputing 2000. Гарнага В.В. Распределенная система прогнозирования FOREGRID // Студенческая научная весна-2009: Матер. Межрегиональной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых Южного федерального округа. Новочеркасск, 2009. С. 20-21.