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, Российская Федерация
  • Koltsov Yu.V. Kuban State University, Krasnodar, Российская Федерация
  • Polupanov A.A. Kuban State University, Krasnodar, Российская Федерация
  • Prodan Yu.M. Kuban State University, Krasnodar, Российская Федерация

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

Acknowledgement

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

Author Infos

Valeriy V. Garnaga

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

e-mail: Valeriy.Garnaga@gmail.com

Yuriy V. Koltsov

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

e-mail: yurikoltsov@mail.ru

Aleksey A. Polupanov

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

e-mail: polualex@mail.ru

Yuriy M. Prodan

преподаватель кафедры информационных технологий Кубанского государственного университета

e-mail: y.prodan@gmail.com

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

2013. No. 3

Pages

26-31

Submitted

2013-06-14

Published

2013-09-23

How to Cite

Garnaga V.V., Koltsov Yu.V., Polupanov A.A., Prodan Yu.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, no. 3, pp. 26-31. (In Russian)

Copyright (c) 2013 Garnaga V.V., Koltsov Yu.V., Polupanov A.A., Prodan Yu.M.

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.