Модель нейронной сети

 

Изобретение относится к области бионики и вычислительной техники и может быть использовано в качестве элемента адаптивных нейронных сетей для моделирования биологических процессов в устройствах распознавания образов, регулирования движения, а также в качестве элемента структур, предназначенных для решения систем разностных уравнений. Цель изобретения - моделирование отказоустойчивости нервной ткани. Поставленная цель реализуется в результате введения в состав известного устройства группы управляющих входов по числу столбцов в матрице моделей нейронов. Связи между моделями нейронов в матрице выполнены двунаправленными. Поток информации, представленный в виде параллельно-последовательного единичного кода, проходя через матрицу моделей нейронов, распространяется только поперек столбцов. При этом модели нейронов в столбцах работают параллельно, асинхронно и независимо друг от друга. Объединяет их в столбце организация связей и одинаковые режимы работы, 1 ил.

СОЮЗ СОВЕТСНИХ.

СОЦИАЛИСТИЧЕСКИХ

РЕСПУБЛИК

ÄÄSUÄÄ 1504656

А1 (д11 4 С 06 С 7/60

В.ЕСОИЗЯАЯ

Рж ЬПЫ-! .й1%ЩЗ

Б, БЛ11О1 Е; А

ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ

ПО ИЗОБРЕТЕНИЯМ И ОТКРЫТИЯМ

ПРИ fHHT СССР

К ABTOPCHOMY СВИДЕТЕЛЬСТВУ (21) 4137272/28-14 (22) 15.10.86 (46) 30.08.89. Бюл. У 32 (71) Харьковский институт инженеров железнодорожного транспорта им. С.М. Кирова (72) И, Г.Филиппенко, и В.С. Понеделко (53) 681.333(088.8) (56) Авторское свидетельство СССР

В 968827, кл. G 06 G 7/60, 1982. (54) МОДЕЛЬ НЕЙРОННОЙ СЕТИ (57) Изобретение относится к бионике и вычислительной технике и может быть использовано в качестве элемента адаптивных нейронных сетей для моделирования биологических процессов в устройствах распознавания образов, регулирования движения, а также в качестве элемента структур, предИзобретение относится к бионике и вычислительной технике, может быть использовано в качестве элемента адаптивных нейронных сетей для модели рования биоЛогических процессов в устройствах распознавания образцов, в устройствах регулирования движейия, а также в качестве элемента структур, предназначенных для решения систем разностных уравнений.

Цель изобретения — моделирование отказоустойчивости нервной ткани.

Функциональная схема устройства представлена на чертеже.

Модель нейронной сети содержит матрицу моделей нейронов 1-12. При

2 назначенных для решения систем разностных уравнений. Цель изобретения — моделирование отказоустойчивости нервной ткани. Поставленная цель реализуется в результате введения в состав известного устройства группы управляющих входов по числу столбцов в матрице моделей нейронов.

Связи между моделями нейронов в матрице выполнены двунаправленными.

Поток информации, представленный в виде параллельно-последовательного единичного кода, проходя через матрицу моделей нейронов, распространяется только поперек столбцов. При этом модели .нейронов в столбцах работают параллельно, асинхронно и независимо друг.от друга. Объединяет их в столбце организация связей и одинаковые режимы работы, 1 ил, этом выделены первая 1, вторая 2 и и-я 3модели нейронов первого столбца, первая 4, вторая 5 и m-я 6 модели фф нейронов второго столбца, первая 7, (Д вторая 8 и 1-я 9 модели нейронов фф (n-1) — го столбца, первая 10, вторая

11 и r 12 модели нейронов n-ro столбца матрицы, Двунаправленные линии связи 13-21 между моделями нейронов

1-3 первого столбца и моделями нейро- 3 нов 4-6 второго столбца. Двунаправ- Й ленные линии связи 22-30 между моделями нейронов 7-9 (n-1)-го столбца и моделями нейронов 10-12 и-го столбца. Группы 31-34 управляющих входов моделей нейронов соответственно пер56

3 15046 вЬго, второго, (n-1)-го и и-го столбцов. Выделенная совокупность признаков позволяет воспроизвести отказоустойчивость нервной ткани, 5

Совокупность двунаправленных линий между моделями нейронов первого и второго столбцов обеспечивает связь каждой модели нейрона первого столбца с каждой моделью нейрона второго 10 столбца, аналогично двунаправленные линии связи между моделями нейронов (n- 1)-го и и-го столбцов обеспечивают связь каждой модели нейрона (n-I)-го столбца с каждой моделью нейрона и-ro столбца, позволяют выборочно определять состояние каждого слоя моделируемой сети, Назначение управляющих входов

° изменять режим работы моделей нейро- 20

Нов в соответствии с заданным экспериментом. Организация управляющих входов в группы по числу столбцов в матрице моделей нейронов объясняется тем, что режимы работы в целом идентичны, а от столбца к столбцу могут меняться.

Устройство работает следующим образом.

Поток информации, представленный 30 в виде параллельно-последовательно единичного кода, проходя через матрицу моделей нейронов, распространяется только поперек столбцов. При этом модели нейронов в столбцах работают 35 параллельно, асинхронно и независимо друг от друга. Объединяет их в столбце организация связей и одинаковые режимы работы.

Подача на входы моделей нейронов, 40

1-3 первого столбца набора импульсов в параллельном коде. равносильна возбуждению в первом столбце пяти моделей нейронов, каждая из которых переходит в состояние генерации и начина-45 ет генерировать сигналы возбуждения, которые поступают по двунаправленным линиям связи 13-21 на входы моделей нейронов 4-6 второго столбца.

При этом те модели нейронов 4-6, которые приняли сигнал возбуждения выдают в ответ сигнал подтверждения приема, Так как порог активности моделей нейрона 1-3 первого столбца Равен единице, модели нейрона 1-3, получившие сигналы подтверждения на сгенерированные сигналы, перейдут в состояние латентности, а модели нейро4 нов 1-3, не получившие сигналов подтверждения приема на сгенерированные сигналы, продолжают генерировать сигналы возбуждения моделям нейрона 4-6 второго столбца, меняя с каждой новой генерацией адрес приемника, которому адресуется сгенерированный сигнал, до тех пор пока, либо будет получен сигнал подтверждения приема, либо закончится время жизни состояния генерации моделей нейрона 1-3.

Через некоторое время Г ц„ во втором столбце будет возбуждено пять моделей нейронов, Последние, перейдя в состояние генерации, начинают посылать сигналы возбуждения в двунаправленные линии 22-30, Порог активности всех моделей нейрона 4-6 второго столбца равен двум, Это значит, что в результате генерации сигналов возбуждения моделями нейронов

4-6 в третьем столбце должно быть возбуждено десять моделей нейронов, Перейдя в состояние генерации, модели нейронов 10- 12 третьего столбца выдадут на выходную разрядную шину восемь сигналов возбуждения, это и будет. ответ в первом приближении.

Чтобы получить более точный результат необходимы дополнительные условия.

Время жизни состояния генерации моделей нейрона 4-6 второго столбца должно быть больше суммарного времени состояния генерации и латентности моделей нейрона 10-12 третьего столбца с тем, чтобы последние могли успеть вернуться в исходное состояние и обработать оставшиеся два сигнала возбуждения °

Формула и з о б р е т е н и я

Иодель нейронной сети, состоящая из моделей нейронов, образующих

n.m матрицу, где m — количество столбцов, n — количество строк, соединенные входной и выходной шиной, о т л и ч а ю щ а я с я тем, что, с целью моделирования отказоустойчивости нервной ткани, в модели нейронов введены группы управляющих входов по числу столбцов в матрице моделей нейронов, а связи между моделями нейронов в матрице выполнены двунаправ— лениыми,,входы моделей нейронов первого столбца в совокупности являются

1504656

Составитель А. Сапко

Редактор И, Сегляник Техред М.Ходанич Корректор И. Муска

Заказ 5253/49 Тираж 668 Подписное

ВНИИПИ Государственного комитета по изобретениям и открытиям при ГКНТ СССР

113035, Москва, Ж-35, Раушская наб., д. 4/5

Производственно-издательский комбинат "Патент". г.ужгород, ул. Гагарина, 1Î! входной разрядной шиной, каждая модель нейрона первого столбца соединена с каждой моделью нейрона второго столбца, аналогично каждая модель, нейрона (n-1)-ro столбца соединена с каждой моделью нейрона и-го столбца, выходы моделей нейронов и-го столбца в совокупности являются выходной разрядной шиной, управляющие

5 входы моделей каждого столбца матрицы объединены и являются управляющими входами модели.

Модель нейронной сети Модель нейронной сети Модель нейронной сети 

 

Похожие патенты:

Изобретение относится к устройствам аналогового моделирования нервной системы и может быть использовано в экспериментах при исследовании нейронов и нейронных структур

Изобретение относится к области моделирования нейронных структур, осуществляющих анализ изображений в зрительной системе, и может найти применение при разработке технических систем автоматического анализа изобретений и в системах технического зрения

Изобретение относится к медицинской технике и может быть использовано при исследования деятельности мозга методами аналогового моделирования

Изобретение относится к области бионики и вычислительной техники и может быть использовано в качестве элемента нейроноподобных сетей для моделирования биологических процессов в устройствах обработки, анализа и распознования образов, а также в качестве элемента параллельных вычислительных структур для решения задач цифровой обработки сигналов, систем алгебраических уравнений, краевых задач теории поля

Изобретение относится к облас1 медицинской техники и может быть использовано при исследовании механизмов мозга методами аналогового моделирования, а также в нейрофизиологических зкспериментах

Изобретение относится к области моделирования функциональных свойств нервной системы и может быть использовано в нейрофизиологических экспериментах , а также для создания систем искусственного интеллекта

Изобретение относится к устройствам моделирования нервной системы и может быть использовано в вычислительной технике, нейробионике и нейрокибернетике

Изобретение относится к бионике и биокибернетике и может быть использовано при исследовании процессов нервной системы

Изобретение относится к медтехнике и может быть использовано в бионике и при исследовании механизмов памяти

Изобретение относится к устройствам аналогового моделирования нервной системы и процессов нервной деятельности и может быть использовано, в частности, при изучении адаптивных процессов памяти в нейрофизиологических экспериментах, а также как функциональный элемент в системах искусственного интеллекта

Изобретение относится к области бионики и вычислительной техники и может быть использовано при построении систем распознавания образов

Изобретение относится к области автоматики и может быть использовано для управления роботами, станками и др

Изобретение относится к оптоэлектронным нейроподобным модулям для нейросетевых вычислительных структур и предназначено для применения в качестве операционных элементов у нейрокомпьютерах

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано для воспроизведения искусственного интеллекта

Изобретение относится к области элементов автоматики и вычислительной техники, в частности к магнитным тонкопленочным элементам

Изобретение относится к программным вычислительным системам, основанным на коробах

Изобретение относится к нейроподобным вычислительным структурам и может быть использовано в качестве процессора вычислительных систем с высоким быстродействием

Изобретение относится к области моделирования функциональных аспектов человека

Изобретение относится к бионике и вычислительной технике и может быть использовано в качестве элемента нейроноподобных сетей для моделирования биологических процессов, а также для построения параллельных нейрокомпьютерных и вычислительных систем для решения задач распознавания образов, обработки изображений, систем алгебраических уравнений, матричных и векторных операций
Наверх