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

Authors

  • Garnaga V.V. Kuban State University, Krasnodar, Russian Federation
  • Koltsov Yu.V. Kuban State University, Krasnodar, Russian Federation
  • Polupanov A.A. Kuban State University, Krasnodar, Russian Federation
  • Prodan Yu.M. Kuban State University, Krasnodar, Russian Federation

UDC

004.03, 004.04, 004.09

Abstract

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.

Keywords:

uncertainty, neural network, search, index

Funding information

Работа выполнена при поддержке РФФИ (13-01-00807).

Author info

  • Valeriy V. Garnaga

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

  • Yuriy V. Koltsov

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

  • Aleksey A. Polupanov

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

  • Yuriy M. Prodan

    преподаватель кафедры информационных технологий Кубанского государственного университета

References

  1. Борисов С. Конкурентоспособность и малое предпринимательство // Вопросы экономики. 2005. №1. С. 65-70.
  2. Сундеев П.В. Разработка научно-методического аппарата анализа функциональной стабильности критичных информационных систем: Автореф. дис. … канд. тех. наук, Краснодар, 2007.
  3. Zilberstein S. Using anytime algorithms in intelligent systems // In Proc. of the Eighteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence, 1996. P. 528-544.
  4. Левенштейн В.И. Двоичные коды с исправлением выпадений, вставок и замещений символов // ДАН СССР. 1965. Т. 163. Вып. 4. С. 845-848.
  5. Каяшева Г.А. Дискретно-логические регуляторы с минимизацией продолжительности отработки системы продукционных правил и повышенной точностью: Дисc.… канд. техн. наук. Уфа, 2009. 153 с.
  6. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. М.: Мир, 1992. 240 с.
  7. DLVQ Fundamentals. [URL: http://www.ra.cs.uni-tuebingen.de/SNNS/UserManual/node160.html]
  8. Aberdeen D., Baxter J., Edwards R. 92c/Mflops, Ultra-large-scale neural-network training on a PIII cluster // In: Proceedings of Supercomputing 2000.
  9. 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.

Downloads

Issue

Pages

26-31

Section

Article

Dates

Submitted

June 14, 2013

Accepted

June 22, 2013

Published

September 23, 2013

How to Cite

[1]
Garnaga, V.V., Koltsov, Y.V., Polupanov, A.A., Prodan, Y.M., 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. Ecological Bulletin of Research Centers of the Black Sea Economic Cooperation, 2013, № 3, pp. 26–31.

Similar Articles

1-10 of 23

You may also start an advanced similarity search for this article.