МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ “ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА”
ІНСТИТУТ КОМП’ЮТЕРНИХ НАУК ТА ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ
Кафедра “Системи автоматизованого проектування”
КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ
У СЕРЕДОВИЩАХ ПРОГРАМ MATLAB І MICRO-CAP
МЕТОДИЧНІ ВКАЗІВКИ
до виконання лабораторних робіт № 4,5
з дисципліни “Моделювання систем”
для студентів спеціальності 7.080402
“Інформаційні технології проектування”
Затверджено
на засіданні кафедри систем
автоматизованого проектування
Протокол № від . .2008 р.
на засіданні методичної ради ІКНІ
Протокол № від . .2008 р.
ВАК № від . .2008 р.
Львів-2008
Комп’ютерне моделювання нейронної мережі у середовищах програм Matlab і Micro-Cap. Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт № 4,5 з дисципліни “Моделювання систем” для студентів спеціальності 7.080402 “Інформаційні технології проектування” для денної та заочної форм навчання/Укл. П.В.Тимощук. - Львів: Національний університет ”Львівська політехніка”, 2008. – 16 с.
Укладач: Тимощук П.В.
Відповідальний за випуск: Лобур М. В., д-р техн. наук, професор
Рецензенти: Мичуда З. Р., д-р техн. наук, професор
Каркульовський В. І., канд. техн. наук, доцент
МЕТА РОБОТИ
Вивчити і закріпити знання та основні аспекти роботи, а також отримати практичні навички моделювання та схемотехнічної реалізації аналогової нейронної мережі у середовищах програм Matlab і Micro-Cap.
МОДЕЛЮВАННЯ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ
1. Моделювання нейронної мережі ідентифікації більшого за величиною з двох невідомих сигналів. Задача визначення максимальних сигналів є ключовою в нейронних мережах прийняття рішень, розпізнавання зображень та конкуруючого навчання. Цей тип задач природно виникає при розробці нейронних схем класифікаторів та класифікації зображень. Схеми, що розв’язують такі задачі, використовується у сортувальних мережах із застосуванням у менеджменті баз даних, при конструюванні мікросхем великої інтеграції (VLSI), у цифровій обробці сигналів та у телекомунікаціях, особливо для керування пакетними перемикачами даних.
Нехай задано дійсних чисел від до , N>1 у діапазоні [, ], як невідомих вхідних сигналів і необхідно ідентифікувати максимальне з них. Скаляри та є мінімальним та максимальним значеннями всіх можливих вхідних сигналів відповідно. Припустимо, що вхідні сигнали не рівні між собою і впорядковані у спадаючому порядку за величиною, тобто
=>>…>=, (1)
де різних індексів належать до множини . Сконструюємо нейронну мережу, яка обробляє вектор вхідних сигналів таким чином, що після певного часу збіжності отримується відповідний вектор вихідних сигналів такий, що
>0;<0, (2)
для всіх та . При заданому векторі , який задовольняє умову (1), нерівності (2) відображують властивість мережі знаходити максимальний з вхідних сигналів (так звану WTA властивість), тобто, що лише компонент буде позитивним вихідним сигналом. Іншими словами, “виграє” конкуренцію, а отже, є найбільшим компонентом вектора .
Для побудови нейронної мережі в якості будівельного блоку використаємо аналогову нейронну мережу другого порядку типу Хопфілда. Така мережа описується диференційним рівнянням виду:
...