УСТРОЙСТВО для МОДЕЛИРОВАНИЯ ОПОЗНАЮЩЕЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ Советский патент 1970 года по МПК G06G7/60 

Описание патента на изобретение SU268759A1

Изобретение относится к области распознавания образов и может быть применено для опознания формы некоторого набора непрерывных параметров.

Известно устройство для моделирования опознающей нейронной сети, опознающее форму совокупностей п непрерывных параметров, содержащее переключатели, нейроноподобные элементы, одни из которых с возбуждающим и тормозящим входами, а другие - спонтанно генерирующие с тормозящим входом.

Недостатком такого устройства является то, что оно соверщает опознание на грубом уровне, не позволяет производить опознание с заранее выбранной точностью и перестраивать модель на опознание любой формы.

Предлагаемое устройство выполнено из п-1 слоев, каждый из которых содержит п-i пар последовательно соединенных нейроноподобных элементов с двумя входами, где t 1, 2,.. ., л-1, и одного спонтанно генерирующ,его элемента, причем каждый возбуждающий вход элемента пары соединен с тормозящим входом другого элемента этой пары, выходы нечетных элементов всех пар слоя соединены со входом спонтанно генерирующего элемента, а выходы всех четных элементов связаны через переключатели со входами следующего слоя. Такая конструкция упрощает устройство и повыщает надежность его работы.

На фиг. 1 показан нейроноподобный элемент (нейрон) с возбуждающим и тормозным входами и его статическая характеристика; на фиг. 2 - сравнивающее звено из двух иейро5 нов; на фиг. 3 - нейронный слой, опознающий упорядоченную совокупность параметров; на фиг. 4 - нейронный слой, опознающий форму совокупностей из четырех параметров {.Vi, Xs, 3, , удовлетворяющих условию х х х-2; на фиг. 5 - многослойная нейронная сеть, опознающая форму совокупностей из четырех параметров {х, ла, х-з, , удовлетворяющих условию

.Xi .ДСГ, 4 а

AXj - Алз . А;с, ,

На чертежах обозначено: / - спонтанно генерирующий нейроноподобный элемент, 2 -

нейроноподобный элемент с двумя входами - тормозным и разрешающим, 3 - разрещающий вход, 4 - тормозной вход, 5 - переключатели, 6 - первый слой нейроноподобных элементов, 7 - второй слой нейроноподобных

элементов, 5 - третий слой.

Входные X и выходные у сигналы нейрона являются однородными по физической природе (например, напрялсение). Величины л: и г/ изменяются в пределах О (л:, t/) 1. Нейс весовыми коэффициентами 5. Возбуждающие входы обозначены стрелками, тормозные - кружочками. Особое значение имеют тормозные входы с очень большим весом (обозначены зачерненными кружочками). Такие входы будут выполнять функции «занрета, т. е. разрешать прохождение сигнала через нейрон или его спонтанную генерацию только цри отсутствии сигналов на тормозных .входах.

Предлагаемая модель нейронной сети осуществляет опознавание формы совокупностей непрерывных параметров, используя соотношения между самими параметрами и между конечными разностями всех порядков от этих параметров, выраженных в качественных терминах «больше или равно, «меньше или равно.

На фиг. 2 нриведена схема из двух нейронов, имеющая входы Xi и Xi+i и два выхода У1 и у{+1 , для которой при одинаковых весовых коэффициентах возбуждающих и тормозных входов( например, ) справедливо

f ЛГг -ЛГгИ, при + i

О, при , О, при Xi Xf+i

yi+i

Xi + l - X, при

Если за выходной сигнал принять отсутствие возбул-сдения на У, то такая схема способна производить пространственное различение большей или равной величины из двух сравниваемых, а с выхода ji можно снимать сигнал, равный разности между ними A.t л;;+1 - KI. Эта схема является основным звеном при построении опознаюшей нейронной структуры.

На фиг. 3 показан нейронный слой, построенный из звеньев сравнения, опознающий совокупность параметров, которые образуют неубывающую последовательность. Если входные сигналы подчинены условию , то только в этом случае на выходах всех нечетных нейронов слоя будет отсутствовать возбуждение, а на выходе незаторможенного спонтанно генерирующего нейрона образуется сигнал г/ 1, констатирующий выполнение условия упорядоченности параметров в опознаваемой совокупности.

Так как любая совокупность параметров с произвольной формой однозначно преобразуется соответствующей перестановкой этих параметров в совокупность с упорядоченным расположением параметров, то с помощью такого нейронного слоя можно опознавать совокупность параметров произвольной формы. Преобразование совокупностей произвольной формы в совокупности с упорядоченным расположением параметров на языке построения схем означает перекоммутацию входов л-.

На фиг. 4 показан нейронный слой, опознающий форму совокупностей из четырех параметров {.TI, ;с2, Хз, AJ}, удовлетворяющих условию Al С S i ZНа выходах всех четных нейронов, в случае совпадения формы опознаваемой совокупности с эталонной, образуются разности между

соседними по величине параметрами - разности первого порядка, которые несут количественную оценку о более тонких особенностях формы опознавае мой совокупности параметров, поступающей на вход. Совокупность, состоящая из разностей, поступает на следующий слой, который в случае совпадения ее формы с ожидаемой, констатирует этот факт и вычисляет разности второго порядка, которые ноступают на следующий слой и т. д. пока не будет получена достаточная точность опознавания или пока процесс не сойдется изза истощения разностей высших порядков. Для полного опознавания формы совокупности из л параметров требуется нейронная сеть,

состоящая из п-1 слоев.

На фиг. 5 показана многослойная нейронная сеть, опознающая форму совокупностей из четырех параметров {.TI, ,t2, л;з, к, удовлетворяющих условию

ДЛГг - ЛЛГ,

и пример опознавания совокупности

{xi 2, Ха 16, Хз б, Х4 8}.

Предмет изобретения

Устройство для моделирования опознающей

нейронной сети, опознающее форму совокупностей п непрерывных параметров, содержащее переключатели, нейрононодобные элементы, одни из которых с возбуждающим и тормозящим входами, а другие - спонтанно генерирующие с тормозящим входом, отличающееся тем, что, с целью упрощения устройства и повышения надежности его работы, оно выполнено из п-1 слоев, каждЕзШ из которых содержит л-I пар последовательно соединенных

нейроноподобных элементов с двумя входами, где ( 1,2,..., п-1, и одного спонтанно генерирующего элемента, причем каждый возбуждающий вход элемента пары соединен с тормозящим входом другого элемента этой пары,

выходы нечетных элементов всех пар слоя соединены со входом спонтанно генерирующего элемента, а выходы всех четных элементов .связаны через переключатели со входами следующего слоя.

,-х

i -

V у 4 V.

о Фиг I

., .,

I f

Похожие патенты SU268759A1

название год авторы номер документа
УСТРОЙСТВО ДЛЯ АНАЛИЗА ОБЪЕКТОВ ПО ОПТИЧЕСКОМУ ИЗОБРАЖЕНИЮ 1971
SU294145A1
Способ опознавания целей (варианты) 2016
  • Валеев Георгий Галиуллович
RU2622888C1
Устройство для моделирования нейронной сети 1978
  • Кузьменко Владимир Леонидович
  • Кузнецова Валентина Львовна
  • Цыгельный Игорь Михайлович
SU765824A1
УСТРОЙСТВО для РАСПОЗНАВАНИЯ L^jMj почтовых ЗНАКОВ"---sati 1973
  • Иностранцы Лео Мори, Изаму Ниикура, Туеси Исида, Хироси Арита Хироси Тамури Япони
SU361601A1
Устройство для моделирования нейронных ансамблей 1980
  • Каляев Анатолий Васильевич
  • Чернухин Юрий Викторович
  • Галуев Геннадий Анатольевич
  • Божич Владимир Иванович
SU903910A1
Устройство для моделирования нейронной сети 1974
  • Файзуллин Фарид Хазиевич
  • Костылева Евгения Константиновна
SU528579A1
Устройство для моделирования нейроннойСЕТи пРОСТРАНСТВЕННОгО РАСпОзНАВАНияОбРАзОВ 1979
  • Кузьменко Владимир Леонидович
SU796870A1
ПРИЕМНИК СОСТАВНЫХ СИГНАЛОВ 1971
SU311409A1
ИМПУЛЬСНЫЙ НЕЙРОН, БЛИЗКИЙ К РЕАЛЬНОМУ 2015
  • Мазуров Михаил Ефимович
RU2598298C2
УСТРОЙСТВО ДЛЯ ВЫДЕЛЕНИЯ ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ ОБРАЗОВ 1973
  • А. М. Шквар, М. А. Попов, А. Д. Бинин, Н. Чумаков А. И. Шевченко
SU383077A1

Иллюстрации к изобретению SU 268 759 A1

Реферат патента 1970 года УСТРОЙСТВО для МОДЕЛИРОВАНИЯ ОПОЗНАЮЩЕЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Формула изобретения SU 268 759 A1

х,--Л2-х, zix

SU 268 759 A1

Авторы

С. В. Пол Нский, Н. В. Позин Д. И. Кирвелис Институт Автоматики Телемеханики Техиической Кибернетики

Даты

1970-01-01Публикация