© О.С. Басаргин
Аннотация
В статье представлен новый тип нейронной архитектуры — фрактальный сфиральный искусственный нейрон (ФСИН), сочетающий фрактальное построение, зеркальную антисимметрию и S-образную интеграцию. Эти принципы направлены на решение задач высокой сложности, связанных с анализом данных, прогнозированием и обработкой временных последовательностей. Рассматриваются теоретические основы, конструкция устройства, примеры применения и преимущества предлагаемой архитектуры.
Введение
Современные методы анализа данных требуют высокой точности, адаптивности и способности к масштабированию. Стандартные архитектуры нейронных сетей, включая многослойные перцептроны и сверточные сети, часто сталкиваются с ограничениями в устойчивости к шуму и обработке сложных структур данных. Фрактальный сфиральный искусственный нейрон (ФСИН) предлагает подход, объединяющий три ключевых элемента: зеркальную антисимметрию, фрактальное построение и интеграцию на основе S-образной конструкции. Эти особенности делают его универсальным инструментом для анализа данных.
Теоретическая основа
Зеркальная антисимметрия.
Зеркальная антисимметрия обеспечивает устойчивую обработку данных с противоположными характеристиками. Два канала обработки данных (первый и второй) функционируют как зеркально антисимметричные структуры, что минимизирует потери информации и устраняет помехи, вызванные отражёнными сигналами.
Фрактальная структура.
ФСИН использует фрактальное построение, где каждый уровень рекурсивно повторяет базовую структуру. Это обеспечивает высокую степень адаптивности и масштабируемости, позволяя использовать нейрон для анализа данных с различными уровнями детализации.
S-образная интеграция.
S-образный модуль интеграции объединяет результаты обработки данных из двух каналов. Его конструкция позволяет учитывать временные и пространственные зависимости сигналов, улучшая качество интеграции.
Конструкция устройства
ФСИН включает следующие элементы:
1. Входные данные поступают через распределитель, направляющий сигнал в два канала обработки данных.
2. Первый канал, выполненный в виде витка, использует весовые коэффициенты и функцию активации для преобразования сигнала.
3. Второй канал, выполненный в виде витка, является зеркально антисимметричным относительно первого канала и включает весовые коэффициенты и функцию активации.
4. Модуль интеграции, выполненный в виде S-образной петли, объединяет результаты обработки двух каналов, формируя результирующий сигнал.
5. Фрактальная структура поддерживает многослойное построение, где каждый уровень уменьшает масштабы витков и S-образной конструкции, сохраняя зеркальную антисимметрию.
Преимущества ФСИН
1. Высокая точность обработки данных.
Зеркальная антисимметрия обеспечивает балансировку сигналов с противоположными характеристиками.
2. Адаптивность.
Настройка функций активации и весовых коэффициентов позволяет динамически адаптироваться к различным задачам.
3. Масштабируемость.
Фрактальная структура позволяет распределять нагрузку между уровнями, улучшая энергетическую эффективность.
4. Универсальность.
ФСИН применим для анализа временных последовательностей, распознавания образов и оптимизации сложных процессов.
Примеры применения
1. Мониторинг инфраструктуры.
ФСИН используется для анализа данных с датчиков на мостах или высотных зданиях. Это позволяет точно выявлять отклонения в работе конструкций и предотвращать аварии.
2. Управление энергетическими системами.
В системах управления энергосетями ФСИН анализирует распределение нагрузки и прогнозирует изменения, оптимизируя использование ресурсов.
3. Искусственный интеллект.
ФСИН служит основой для создания адаптивных нейронных сетей, используемых в задачах машинного обучения и анализа данных.
Заключение
Фрактальный сфиральный искусственный нейрон представляет собой перспективную архитектуру для работы с данными высокой сложности. Уникальное сочетание зеркальной антисимметрии, фрактальной структуры и S-образной интеграции обеспечивает устойчивость, точность и адаптивность обработки данных. В дальнейшем планируется расширение исследований, связанных с обучением и оптимизацией ФСИН, а также его внедрение в различные отрасли, включая энергетику, транспорт и искусственный интеллект.
Литература
1. Hornik, K., Stinchcombe, M., White, H. (1989). Multilayer Feedforward Networks are Universal Approximators. Neural Networks, 2(5), 359–366.
2. Mandelbrot, B. B. (1982). The Fractal Geometry of Nature. W.H. Freeman and Company.
3. Zhang, Z., Yang, P., Xu, L. (2020). A Study on Adaptive Neural Networks in Dynamic Environments. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 31(9), 3982–3995.
4. Васильев, В.И., Морозов, А.С. (2018). Методы обработки временных последовательностей в нейронных сетях. Вестник вычислительных технологий, 25(3), 45–56.
5. Алексеев, С.Н. (2019). Антисимметричные структуры в адаптивных нейронных сетях. Труды Российской академии наук, 11(2), 129–138.
Басаргин, О. С. (2025). Фрактальный Сфиральный Искусственный Нейрон: Новый Подход в Архитектуре Нейронных Сетей. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15475630