Классификация образов и ее связь с топологией многообразий динамических систем

Представлен новый метод построения классифицирующей динамической нейронной сети. Модель образована совокупностью переменных состояния, параметров порядка, каждая из которых отвечает отдельному запомненному прототипу. Переменные связаны посредством матрицы весов, определенной в соответствии с выбранным разбиением всег о множества прототипов на подмножества (классы). Классы могут иметь ненулевые пересечения в том случае, когда один или несколько прототипов одновременно принадлежат различным подмножествам. Классификация сводится к конкуренции во времени между параметрами порядка из разных классов. Процесс рассматривается в пространстве состояний, где каждому подмножеству отвечает притягивающее многообразие определенной топологии.