* Данный текст распознан в автоматическом режиме, поэтому может содержать ошибки

Системы с главным экстремальным регулятором (Макросистемы) . 139 Экстраполяционные экстремальные системы 140 Метод эвристической программы 141 Системы биологического типа . . 1 4 2 Однородные и неоднородные «биологические системы» 143 Бионика . . 144 Входные отборочные фильтры (датчики) с адапта­ цией . 146 Кодирование и селекция сигналов 147 Свойства нейрона 148 Модели нейрона . . 148 Выращивание кристаллов (эволюционирующие си­ стемы) . . 150 Метод «черного ящика» — единственный до сих пор метод исследования систем управления живых существ . 151 Вопросы организации систем, имеющих миллиард эле­ ментов 152 Концепция детерминизма 153 Концепция самоорганизации . 154 Объединение концепций в комбинированных систе­ мах . . 155 Обучающаяся система — перцептрон Фрэнка Розенблатта 155 Детерминированные и статистические ассоциирующие для перцептронов . 158 Система с положительной обратной связью (перцептрон) 162 Обучение системы 165 Самообучение системы . .167 Вариант системы с неполной входной информацией (вероятностные входы) 168 Вариант системы с неравным участием элементов 169 Аналогия между процессом самообучения и процессом опро­ кидывания статически неустойчивой системы 169 Отличие структуры мозга от структуры перцептрона без адап­ тации . . . . 172 О надежных системах из ненадежных элементов 173 Принципиальное значение сложности системы 177 Выводы 178 Глава Самообучающиеся связями системы с III обратными 182 положительными Обучающиеся системы разомкнутые и с отрицательными об­ ратными связями, не обладающие способностью к само­ произвольной организации (самообучению) Опыты Доила . . Самоорганизация (самообучение) — свойство систем со ста­ тистическим поиском и систем с положительными обрат­ ными связями . . . . Определение и примеры положительных обратных связей распознающих систем 326 182 184 184 185