Основні структури даних на базі асоціативних нейронних мереж

Abstract

Without basic data structures: lists, stores, queues, trees, etc., the development of efficient algorithms is impossible. However, when modeling a number of technological processes (for example, blade metal processing), ordinary data structures do not correspond to these processes sufficiently and therefore become ineffective. In this regard, a new data structure based on associative neural networks, which makes it possible to more effectively model technological processes of blade metal processing, is proposed. Figs.: 6. Refs.: 11 titles.Keywords: data structure; technological process; associative neural networks; blade metal processing.Без основных структур данных: списков, магазинов, очередей, деревьев и т.д., невозможна разработка эффективных алгоритмов. Однако при моделировании ряда технологических процессов (например, при лезвийной обработке металлов) обычные структуры данных недостаточно соответствуют этим процессам и поэтому становятся неэффективными. В связи с этим предлагается новая структура данных на основе ассоциативных нейронных сетей, позволяющая более эффективно моделировать технологические процессы лезвийной обработки металлов. Ил.: 6. Библиогр.: 11.Ключевые слова: структура данных; технологический процесс; ассоциативные нейронные сети; лезвийная обработка металлов.Без основних структур даних: списків, магазинів, черг, дерев і т.п., неможлива розробка ефективних алгоритмів. Однак при моделюванні ряду технологічних процесів (наприклад, при лезвійній обробці металів) звичайні структури даних недостатньо відповідають цим процесам і тому стають неефективними. У зв'язку з цим пропонується нова структура даних на основі асоціативних нейронних мереж, що дозволяє більш ефективно моделювати технологічні процеси лезвійної обробки металів. Іл.: 6. Бібліогр.: 11 назв.Ключові слова: структура даних; технологічний процес; асоціативні нейронні мережі; лезвійна обробка металів