Объект исследования – хаотическая осцилляторная нейронная сеть. Цель работы – разработка и исследование модели хаотической осцилляторной нейронной сети. В результате исследования были получены модели блоков, необходимые для построения аппаратной реализации хаотической осцилляторной нейронной сети в интегральном исполнении. Были определены ключевые параметры этих моделей блоков, для сравнения с параметрами аналогичных блоков из использованных источников. Из полученных моделей была создана модель хаотической осцилляторной нейронной сети. Вместе с этим были созданы программные инструменты для обеспечения её работы. Модель была протестирована на примере решения задач кластеризации. Полученные результаты могут быть применены для создания аппаратной реализации хаотической осцилляторной нейронной сети в интегральном исполнении для дальнейшего применения в составе вычислительных устройств как отдельным блоком интегральной схемы, так и в виде самостоятельной отдельной интегральной схемы. Данное решение может привести к потенциальному повышению энергоэффективности и скорости работы устройств, где необходимо решение задач кластеризации. На настоящее время в мировой практике имеется обширный запрос на устройства, способные решать такие задачи.

The subject of the graduate qualification work is “chaotic oscillator for neural networks”. The given work is devoted to development and research of a chaotic oscillatory neural network model. As a result of the study, the block models necessary for building a hardware implementation of a chaotic oscillatory neural network in an integrated design were obtained. The key parameters of these block models were determined for comparison with the parameters of similar blocks from the used references. From the obtained models, a model of a chaotic oscillatory neural network was created. Along with this, software tools were created to ensure its operation. The model was tested on the clustering problem examples. The obtained results can be used to create a hardware implementation of a chaotic oscillatory neural network in an integrated design for further use as part of computing devices as a block inside integrated circuit, or as an independent separate integrated circuit. This solution can lead to a potential increase in energy efficiency and working speed of devices where it is necessary to solve clustering problems. At present, in world practice there is an extensive request for devices capable of solving such problems.