Для эволюционного подхода к обучению нейрочипов, применяемых для восстановления повреждений нервной ткани, разработан алгоритм оптимизации, в основе которого лежит метод биологической изоляции в популяции. Предложено использовать понятие "изолята" — множества дочерних искусственных нейронных сетей (ИНС) одного поколения, имеющих одну и ту же родительскую ИНС. Представлены теоретические обоснования применения "изолятов" на основе модели линейного города. Они могут быть использованы в большинстве алгоритмов обучения ИНС без учителя, основывающихся на эволюции ИНС путем скрещивания их весовых коэффициентов. Разработанный алгоритм может быть применен при конструировании нейрочипов, используемых для восстановления поврежденной нервной ткани. Он позволяет в большинстве случаев определить правильное направление изменения весовых коэффициентов связей ИНС для уменьшения числа ошибок классификации и достигнуть лучших показателей обучения нейрочипа по сравнению с применением эволюционного алгоритма без "изолятов", что в конечном итоге приводит к улучшению результата восстановления поврежденной нервной ткани. Ключевые слова: нейрочип, нервная ткань, искусственная нейронная сеть, эволюционный алгоритм, моделирование обучения.
