Прогнозирование решений на основе математической модели когнитивных цифровых автоматов

Предлагается подход к решению проблемы прогнозирования решений на основе математической модели когнитивных цифровых автоматов (КЦА). Особое преимущество предлагаемой математической модели КЦА заключается в том, что процедура обучения может выполняться на ограниченном (минимальном) множестве обучающих наборов. Прогнозирование, или генерация решений, в свою очередь, выполняется на основе, полученной в процессе обучения математической модели КЦА. Математическая модель КЦА апробирована на примере моделирования n-разрядного параллельного сумматора. В результате обучения на ограниченном (минимальном) множестве обучающих наборов была сформирована математическая модель n-разрядного параллельного сумматора, которая позволила с заданной точностью воспроизводить все множество наборов таблицы истинности n-разрядного параллельного сумматора.