затратах и капитальных вложений выбрать вариант с наименьшими совокупными

затратами.

Решение о выборе варианта для постановки его на производство

формируется на основе анализа экономической эффективности и

народнохозяйственного значения продукта при его использовании с учетом

расчетов, выполненных по формуле (81).

Заключение

Изложенный материал отражает один из важных подходов к проектированию

искусственных нейронов и нейронных сетей. Суть этого подхода состоит в

синтезе и аппаратной реализации разностных алгоритмов обработки информации

в нервных клетках, воспроизводящих как моделирующие, так и вычислительные

свойства нейронов. Данное обстоятельство оправдывает использование для

обозначения синтезированного цифрового динамического нейроподобного

элемента термина «цифровой нейропроцессор». Особенность такого ЦНП

заключается в том, что, помимо выполнения крупных математических операций,

он структурно настраивается на выполнение крупных моделирующих операторов

типа формального нейрона, адаптивного нейрона и т. д.

Нейронные операторы позволяют использовать ЦНП для имитационного

моделирования неформализованных нейросетевых процессов в мозге.

Математические операции позволяют создавать обучаемые сети систем

распознавания образов. Более того, эти операции позволяют строить

нейропроцессорные сети для решения таких задач вычислительной математики,

как решение систем линейных алгебраических уравнений с произвольной, в том

числе прямоугольной и квадратной особенной матрицей коэффициентов; решение

задач линейного программирования; решение систем дифференциальных уравнений

со сложными граничными условиями, решение интегральных уравнений и т. п.

В то же время следует отметить, что данный подход не является

единственным. В настоящее время многие фирмы США, Японии, Европы ведут

интенсивные исследования, направленные на создание нейрокомпьютеров и

нейроэлементов различных модификаций. Прежде всего это касается

симуляционных (моделирующих) нейрокомпьютеров, разрабатываемых в виде

пакетов прикладных программ для персональных ЭВМ и суперЭВМ.

Разрабатываются нейроЭВМ на новой технологической основе, например

оптической, оптоэлектронной, молекулярной.

Литература

1. Чернухин Ю. В. Нейропроцессоры. Таганрог, ТРТИ, 1994.

2. Чернухин Ю. В. Искусственный интеллект и нейрокомпьютеры.

Таганрог, ТРТИ, 1997.

-----------------------

(1)

[pic]

(2)

[pic]

[pic]

(3)

[pic]

(4)

[pic]

[pic]

(5)

[pic]

[pic]

(6)

(8)

[pic]

[pic]

[pic]

(10)

[pic]

(12)

1

2

V(t)

Z(t),V(t)

(13)

[pic]

[pic]

[pic]

[pic]

(14)

[pic]

[pic]

(15)

[pic]

(16)

(17)

[pic]

(18)

[pic]

(19)

[pic]

[pic]

(20)

[pic]

[pic]

(21)

[pic]

[pic]

(22)

(23)

[pic]

[pic]

(26)

[pic]

(25)

[pic]

[pic]

[pic]

x(ti)

xN(ti)

(1

.

. ПС

.

(N

–1

Sign ky(ti)

Z(ti+1)

y(ti)

(n

k

(1

.

. ПС1

.

(N

.

.

.

(

(( ПС2

–(

x(ti)

.

.

.

xN(ti)

(п

И

k ВБ

Z(t)

y’(t)

y(t0)

V(t)

(1

.

. ПС

.

(N

–1

–(

.

.

.

x(ti)

.

.

.

xN(ti)

(п

И

ВБ

Z(t)

y(t0)

y’(t)

y(t)

Пвв1

Пвв2

ПввN

ПЗУ

Программа алгоритма

ОЗУ

(1 (

. (

. k

.

(N (

Пв

МПУ

Z(ti+1)

x1(ti)

x2(ti)

xN(ti)

[pic]

[pic]

[pic]

(Wi+1

(m)

( yq(i+1)

(m)

См

Мн

Кв

Рг yi-1

(n)

yi=yi-1+( yi

(Wi

(n+m)

( yi

(m)

ЦИ

См

&1

&2

Рг Oi

(n)

(Wi+Oi-1

(Wi+1

(m)

Кв1

(Wi

(n+m)

Ио Ип

&

Кв2

(Wi+1

Ип

(Wi

ЦИ

yi-1

(Wi+1

(yq(i+1)

(yi

ЦИ

yi-1

(Wi+1

(yq(i+1)

(yi

Кв

(Wi+1

(Wi+1

ЦИ

yi-1

(Wi+1

(yq(i+1)

(yi

(yi

(yq(i+1)

Э

(yqi

(yq(i+1)= (y эqi

[pic]

[pic]

ЦИ

(1

ЦИ

(N

См1

...

Vi(t

ЦИ

(

(Vi(t

См1

См2

-((t

ЦИ

yi-1

(yi

ЦИ

k

(

Zi+1(t

-(yi(t

(

ЦИ

-

(

(

ЦИ

-

yi(t

X1(t

XN(t

(t

ЦИ

(1

ЦИ

(N

...

См

ЦИ

yi-1

(

ЦИ

-

(

X1(t

ЦИ

k

(

Zi+1(t

(

ЦИ

-

XN(t

(t

t

t

t

t

Vi

yi

Zi+1(t (k=1)

Zi+1(t (k=0.5)

[pic]

(27)

[pic]

(30)

(29)

(28)

[pic]

[pic]

[pic]

(31)

[pic]

[pic]

[pic]

(32)

[pic]

(34)

(36)

(35)

(33)

[pic]

[pic]

[pic]

[pic]

[pic]

(34)

(35)

(36)

[pic]

(37)

(38)

(39)

Пространственный сумматор

[pic]

Временной

сумматор

[pic]

Пространственный сумматор

[pic]

Vi(t

yi(t

. . .

((1 ((N

(t (( (( (( (k

Zi+1(t

X1(i-1)(t

XN(i-1)(t

.

.

.

[pic]

(40)

[pic]

(41)

[pic]

(42)

[pic]

[pic]

(43)

(44)

[pic]

(45)

[pic]

(46)

ЦИ1

(1

ЦИN

(N

См1

Кв

Кв

Кв

ЦИ(N+1)

(

(x1

(xN

.

.

.

.

.

.

См2

ЦИ(N+2)

y

Кв

Кв

ЦИ(N+5)

+

k

ЦИ(N+3)

-(

(Z

ЦИ(N+4)

-(

Кв

(t

Рис.15.ЦНП с ЦИ с квантователями на входах

Рис.16.ЦНП с ЦИ с квантователями на входах с переменными значениями

параметров

(t

Кв

ЦИ(N+4)

-(

(Z

ЦИ(N+3)

-(

ЦИ(N+5)

+

k

(k

Кв

ЦИ(N+2)

y

См2

.

.

.

.

.

.

(x1

ЦИ(N+1)

(

((N

Кв

Кв

См1

ЦИN

(N

ЦИ1

(1

Кв

((1

Кв

((

(x1

Кв

(xN

Кв

(xN

Кв

Кв

Кв

-((

Кв

-((

Рис.17.ЦНП с ЦИ с квантователями на выходах

(t

Кв

ЦИ(N+4)

-(

(Z

ЦИ(N+3)

-(

ЦИ(N+5)

k

Кв

Кв

ЦИ(N+2)

y

См2

.

.

.

.

.

.

(x1

ЦИ(N+1)

(

((N

Кв

Кв

См1

(xN

ЦИ1

(1

((1

Кв

ЦИN

(N

((

-((

Кв

(k

-((

Рис.18.ЦНП, промежуточный вариант

(t

((1 ((N -(( -((

(( (k

ЦИ(N+4)

-(

(t

ЦИ(N+3)

-(

ЦИ(N+2)

y

y(t

Кв

ЦИ(N+5)

k

См2

.

.

.

.

.

.

(x1

ЦИ(N+1)

(

(xN

Vi(t

Кв

См1

ЦИN

(N

ЦИ1

(1

(

[pic]

(47)

[pic]

(48)

(49)

[pic]

(50)

[pic]

[pic]

(51)

[pic]

(52)

[pic]

(53)

[pic]

(54)

[pic]

(55)

[pic]

(56)

[pic]

(57)

[pic]

(58)

[pic]

(59)

[pic]

(60)

[pic]

(61)

[pic]

(62)

[pic]

(63)

[pic]

[pic]

(64)

[pic]

(65)

[pic]

(66)

[pic]

(67)

[pic]

(68)

ЦИ1

(1

ЦИN

(N

.

.

.

См

Кв

x1(t

.

.

.

xN(t

r1

rN

V(t

V(t

((1 ( ((N

БИС1

Рис. 19. БИС1, структурная схема

Рис. 20. БИС2, структурная схема

ЦИ5

k

(( -((

-(( (k

(y

(y

(t

V(t

r

Кв

См

ЦИ4

y

ЦИ2

–(

ЦИ1

(

.

.

.

ЦИ3

–(

(z

БИС2

[pic]

[pic]

[pic]

(69)

[pic]

(70)

[pic]

(71)

[pic]

[pic]

[pic]

(72)

[pic]

(73)

[pic]

(74)

(75)

[pic]

[pic]

(76)

[pic]

(77)

[pic]

(79)

Рг (1

См1

Мн1

См(N+1)

?

?

?

Мнj

Рг (j

Смj

.

.

.

.

.

.

МнN

Рг (N

СмN

.

.

.

(?1

x1(t

(?j

xj(t

(?N

xN(t

r1

rN

?

V

ВБ F1

F2

Кв

БН

V(t

V(t

Z(t

Sign Z

Рис. 21. Базовый нейропроцессорный модуль, структурная схема

[pic]

(78)

?

V

F1

F2

БНМ

?

?

?

?1

?

?N

(?1

?

(?N

r1

?

rm

Рис. 22. Базовый нейропроцессорный модуль, условное обозначение

?

?

(t

x1(t

x(N-2)(t

-(?

-((

?i

?M

V2j(t

V1j(t

g

рV

f

gF1

g

dF2

ББНМ

2

?1=?( i-1)

?

?N

(?1

?

(?N

r1

?

rm

V

БНМ

1

?1

?

?N-2

?N-1=-?

?N =-(

(?1

(?N-2

(?N-1

(?N

r1

?

rM

Рис. 23. Цифровой нейроподобный процессор

Рис. 24а. Коммутируемый БНМ

г1

гМ

( (1 ( (N + 2

(1 (N + 2

(1

(N+2

Vi(t

Vi(t

Zi(t

Sign Vi(t

КБНМ

?

? ?

(

V

ВБ

Z

S

См

(N+2

(N+2

(1

(1

(1

?

(N+2 (

((1 V

?

((N+2 Z

r1 S

?

rM

(1 (1

? ?

(N+2 (N+2

? ?

БИС

КБНМ

Рис. 24б. КБНМ, условное обозначение

БНМ ПС

(t

(t

(t

((1

(’

ВБ2

V’

Рг А

?

(N+3

?

См2

Рис. 25а. БНМ с перестраиваемой структурой

г1

гМ

( (2 ( (N + 3

(

(2

(N+3

?

(

V

ВБ1

Z

S

См1

К

(2

(

(1

Рис. 25б. БНМ ПС, условное обозначение

БИС

КБНМ

ПС

(1 (’

((1 V’

(2

?

(N+3

((2

?

((N+3

r1

?

rM

(

А (N+2

? ?

(1

?

(N+2

(

V

Z

S

(

V

Z

S

(1

?

(N+2

Рис. 26. БНМ ПС, выполняющий функции ЦНП

БИС

КБНМ

ПС

(1=y i-1 (’

((1 V’

(2=-(

(3=-(

(4

?

(N+3

((2

((3

?

((N+3

r1

?

rM

(

А

(t

x1(t

xN-2(t

–((

–((

“0”

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5