Дехтяренко O.K. Неповнозв'язні асоціативні нейронні мережі. -Рукопис. Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.23 - Системи і засоби штучного інтелекту. - Інститут проблем математичних машині систем Н АН України, Київ, 2006. Дисертаційна робота присвячена розробці методів-; побудови асоціативної пам'яті на базі неповнозв'язних нейронних мереж Хопфилда. В роботі розглядаються методи навчання, які максимізують асоціативні якості мереж за умови певних архітектурних обмежень. Запропоновано і досліджено вдосконалення псевдоінверсного методу навчання мереж із заданою архітектурою, яке дозволило позбутися нестабільності обчислень та підвищити ємність пам'яті. Отримані теоретичні оцінки атракторних якостей і характеристик вагових матриць для неповнозв'язних мереж. Запропоновано метод побудови мереж з адаптивною архітектурою, що залежить від даних, які зберігаються в мережі. Виявлено і піддано теоретичному і експериментальному аналізу явище фазового переходу в асоціативний стан для мереж з адаптивною архітектурою. Запропоновано новий спосіб побудови асоціативної нейронної мережі з архітектурою "тісного світу", який покращив асоціативні якості мережі при збереженні відомих переваг цієї моделі. Створено алгоритмічне та програмне забезпечення, що реалізує розроблені в роботі методи побудови неповнозв'язних асоціативних нейронних мереж. Ефективність розроблених моделей продемонстровано на прикладі задачі розпізнавання хімічних образів. Ключові слова: неповнозв'язна нейронна мережа, асоціативна пам'ять, кліткова архітектура, архітектура "тісного світу", неітеративні алгоритми навчання, псевдоінверсний алгоритм.