МОДЕЛЬ НЕЙРОНА Российский патент 1995 года по МПК G06G7/60 

Описание патента на изобретение RU2034332C1

Изобретение относится к моделированию нейронных структур и может найти применение при разработке технических систем на основе нейронных адаптивных сетей для распознавания образов и анализа и обработки изображений.

Известна модель нейрона, в рамках которой нейрон рассматривается как триггерное устройство с пороговым уровнем входных сигналов, при превышении которого генерируется некоторый дискретный выходной сигнал [1,2]
Недостатками модели являются ограничение динамического диапазона выходного сигнала и недостаточная гибкость при создании систем обработки информации на их основе вследствие ограничения использования свойств адаптации и обучения.

Наиболее близким техническим решением к заявляемой модели является модель нейрона, рассматриваемого как устройство с суммированием входных положительных (возбуждающих) и отрицательных (тормозящих) сигналов, поступающих с синаптических входных терминалей, и с генерацией выходного сигнала в некотором динамическом диапазоне [3]
Однако использование таких моделей при построении систем активной переработки информации ограничено вследствие недостаточной гибкости при их организации в нейронные сети.

Целью изобретения является расширение области применения за счет возможности использования синаптических терминалей как для входных, так и для выходных сигналов в модели с независимым заданием коэффициентов суммирования входных синаптических воздействий и коэффициентов передачи выходных синаптических воздействий.

Поставленная цель достигается тем, что в модель нейрона, содержащую устройство пространственно-временного суммирования входных положительных (возбуждающих) и отрицательных (тормозящих) синаптических воздействий, синаптические терминалы, введены приемопередающие устройства, информационный вывод каждого из которых является синаптической терминалью входа-выхода, а информационный выход через устройство задания коэффициента суммирования подключен к соответствующему входу устройства суммирования, выход которого через устройства задания коэффициентов передачи присоединен к информационным входам соответствующих приемопередающих устройств, управляющие входы которых являются входами задания направления передачи данных.

На чертеже представлена схема модели нейрона.

Модель состоит из устройства 1 пространственно-временного суммирования входных положительных (возбуждающих) и отрицательных (тормозящих) синаптических воздействий, приемопередающих устройств 2, информационный вывод 3 каждого из которых является синаптической терминалью входа-выхода, а информационный выход через устройство 4 задания коэффициента суммирования подключен к соответствующему входу устройства суммирования 1, выход которого через устройства 5 задания коэффициентов передачи присоединен к информационным входам соответствующих приемопередающих устройств 2, управляющие входы которых являются входами 6 задания направления передачи данных.

В качестве суммирующего устройства 1 могут быть использованы, например, схемы на основе операционных усилителей или иные элементы, обеспечивающие пространственно-временное суммирование, фиксацию и вывод сигналов различной физической природы.

В качестве устройств 4 задания коэффициентов суммирования и устройств 5 задания коэффициентов передачи могут быть рассмотрены различные делители, фильтры или иного рода элементы.

В качестве приемопередающих устройств 2 могут быть взяты, например, аналоговые коммутаторы [4] с управляющим входом 6 задания направления распространения входных и выходных воздействий.

Вход 6: лог. "0" данные поступают с вывода 3 устройства 2 на его информационный выход; лог. "1" данные поступают с информационного входа устройства 2 на вывод 3.

Перед началом работы необходимо выполнить настройку модели, заключающуюся в задании коэффициентов суммирования и коэффициентов передачи, а также в задании сигналами на входах 6 устройств 2 конфигурации направлений распространения входных и выходных синаптических воздействий.

При работе модели происходит суммирование блоком 1 входных воздействий с выбранных синаптических терминалей 3 с заданными коэффициентами суммирования, фиксация и вывод выходного воздействия на настроенные на вывод результата синаптические терминалы 3 с заданными коэффициентами передачи.

Изменяя коэффициенты суммирования и передачи в заданных диапазонах и задавая направления распространения синаптических воздействий сигналами 6, можно осуществлять оперативную перенастройку модели при ее использовании в нейронных адаптивных сетях.

Таким образом, достигается цель расширение области применения модели за счет возможности использования синаптических терминалей как для входных, так и для выходных сигналов в модели с независимым заданием коэффициентов суммирования входных синаптических воздействий и коэффициентов передачи выходных синаптических воздействий.

Похожие патенты RU2034332C1

название год авторы номер документа
ОПТОЭЛЕКТРОННАЯ МОДЕЛЬ НЕЙРОННОЙ СЕТИ 1992
  • Лавренюк Александр Федорович
RU2070334C1
Устройство для моделирования нейрона 1980
  • Байрамов Ханбаба Таджир Оглы
  • Тагиев Рауф Мургуз Оглы
  • Поляруш Василий Андреевич
SU879608A1
Устройство для моделирования адаптивного нейроно-глиального комплекса 1979
  • Ефимов Виктор Николаевич
  • Рыбак Илья Александрович
SU773649A1
ИМПУЛЬСНЫЙ НЕЙРОН, БЛИЗКИЙ К РЕАЛЬНОМУ 2015
  • Мазуров Михаил Ефимович
RU2598298C2
УСТРОЙСТВО ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕЙРОНА 1991
  • Жуков А.Г.
  • Лаврова Т.С.
  • Савельев А.В.
RU2028669C1
Устройство для моделирования нейрона 1987
  • Савельева Нина Андреевна
  • Савельев Александр Викторович
  • Колесников Андрей Александрович
  • Жуков Анатолий Гералевич
SU1501101A1
ИСКУССТВЕННЫЙ НЕЙРОН (ВАРИАНТЫ) 2014
  • Алексеев Айыысхан Иванович
  • Филиппов Иван Михайлович
RU2604331C2
НЕЙРОПОДОБНАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ 1992
  • Борисов Вадим Владимирович
RU2028670C1
Устройство для моделирования нейрона 1978
  • Каляев Анатолий Васильевич
  • Чернухин Юрий Викторович
  • Галуев Геннадий Анатольевич
SU767788A1
УСТРОЙСТВО ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ АДАПТИВНЫХ СВЯЗЕЙ 1991
  • Петрийчук Николай Дмитриевич
RU2027223C1

Реферат патента 1995 года МОДЕЛЬ НЕЙРОНА

Изобретение относится к моделированию нейронных структур и может найти применение при разработке технических систем на основе нейронных адаптивных сетей для распознания образов и анализа и обработки изображений. Целью изобретения является расширение области применения за счет возможности использования синаптических терминалей как для входных, так и для выходных сигналов в модели с независимым заданием коэффициентов суммирования входных синаптических воздействий и коэффициентов передачи выходных синаптических воздействий. Модель состоит из устройства 1 пространственно - временного суммирования входных положительных (возбуждающих) и отрицательных (тормозящих) синаптических воздействий, приемнопередающих устройств 2, синаптических терминалей 3 входа - выхода, устройств 4 задания коэффициентов суммирования, устройств 5 задания коэффициентов передачи. 1 ил.

Формула изобретения RU 2 034 332 C1

МОДЕЛЬ НЕЙРОНА, содержащая устройство пространственно-временного суммирования входных положительных (возбуждающих) и отрицательных (тормозящих) синаптических воздействий, синаптические терминали, отличающаяся тем, что в нее введены приемопередающие устройства, информационный вывод каждого из которых является синаптической терминалью входа-выхода, а информационный выход через устройство задания коэффициента суммирования подключен к соответствующему входу устройства суммирования, выход которого через устройства задания коэффициентов передачи присоединен к информационным входам соответствующих приемопередающих устройств, управляющие входы которых являются входами задания направления передачи данных.

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 1995 года RU2034332C1

Очаг для массовой варки пищи, выпечки хлеба и кипячения воды 1921
  • Богач Б.И.
SU4A1
Аналоговые и цифровые интегральные микросхемы
/Под ред
С.В.Якубовского
М.: Радио и связь, 1985, с.375, рис.6.106.

RU 2 034 332 C1

Авторы

Борисов Вадим Владимирович

Даты

1995-04-30Публикация

1992-12-11Подача