інтелектуальний аналіз даних, ІАД, интеллектуальный анализ данных, ИАД ; аналого-цифрові системи, аналого-цифровые системы ; гібридні системи, гибридные системы ; кластеризація, кластеризация ; методи самонавчання, методы самообучения ; рецепторні нейрони, рецепторные нейроны ; самонавчання, самообучение ; спайк-нейронні мережі, спайк-нейронные сети

В дисертаційній роботі розроблені на основі самонавчанної спайк-нейронної мережі методи кластерування даних за умов попередньої та поточної невизначеності, які забезпечують підвищення швидкості обробляння даних. Запропоновано гібридну самонавчанну спайк-нейронну мережу; нечіткий рецепторний нейрон; аналого-цифрову архітектуру базової самонавчанної спайк-нейронну мережу на основі Лапласового перетворювання, що дозволило викласти функціювання біоподібних нейромереж у термінах класичної теорії автоматичного керування. Удосконалено самонавчанну багатошарову спайк-нейронну мережу та метод самонавчання спайк-нейронної мережі.

• Праці співробітників ХНУРЕ // Долотов Артем Ігорович, Долотов Артем Игоревич, Dolotov Artem I.
• УДК // Нейронні мережі
• УДК // Штучний інтелект