Подякувати Студентському архіву довільною сумою
Admin
26.02.2023 12:38
Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!
КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ У СЕРЕДОВИЩАХ ПРОГРАМ MATLAB І MICRO-CAP.
Інформація про навчальний заклад
ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
Не вказано
Факультет:
Не вказано
Кафедра:
Системи автоматизованого проектуваня
Інформація про роботу
Рік:
2008
Тип роботи:
Лабораторна робота
Предмет:
Моделювання систем
Група:
КН-3
Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):
Міністерство освіти і науки України
Національний університет «Львівська політехніка»
кафедра САПР
Звіт
до лабораторних робіт №4,5
на тему:
«КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ
У СЕРЕДОВИЩАХ ПРОГРАМ MATLAB І MICRO-CAP»
Виконав: cт. гр. КН-3
Львів-2008
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.
ТЕОРИТИЧНІ ВІДОМОСТІ
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.
EMBED Equation.3=EMBED Equation.3>EMBED Equation.3>…>EMBED Equation.3=EMBED Equation.3, (1)
EMBED Equation.3>0;EMBED Equation.3<0, (2)
EMBED Equation.3 (3)
де EMBED Equation.3,EMBED Equation.3)EMBED Equation.3, EMBED Equation.3,EMBED Equation.3)EMBED Equation.3- постійні вхідні сигнали та стани мережі відповідно; EMBED Equation.3 - скаляр, що відповідає вхідній провідності нейрона EMBED Equation.3; EMBED Equation.3 - скаляр, який відповідає вхідній ємності нейрона EMBED Equation.3; EMBED Equation.3- коефіцієнт підсилення активаційної функціїEMBED Equation.3; матрицю взаємозв’язків
EMBED Equation.3 (4)
виберемо діагонально-стабільною симетричною матрицею з EMBED Equation.3.
Зробимо додаткові припущення:
EMBED Equation.3EMBED Equation.3EMBED Equation.3EMBED Equation.3EMBED Equation.3),g(EMBED Equation.3))EMBED Equation.3;EMBED Equation.3→EMBED Equation.3. EMBED Equation.3(5)
Нехай функція EMBED Equation.3 - локально неперервна за Ліпшицем та нелінійно діагональна. Припустимо, що активаційні функції задовольняють умову EMBED Equation.3 та умову
EMBED Equation.3 (6)
для кожного EMBED Equation.3, EMBED Equation.3EMBED Equation.3EMBED Equation.3EMBED Equation.3EMBED Equation.3. Відмітімо, що умова (6) гарантує існування неспадаючого характеру активаційної функції.
Рис. 1. Функціональна схема нейронної мережі, що описується моделлю (3).
Завдання.
Ознайомитися з теоретичними відомостями
Увімкнути комп'ютер. Переконатись у наявності встановлених програм Matlab і Micro-Cap. Запустити Matlab і Micro-Cap.
Написати на мові Matlab програму моделювання аналогової нейронної мережі, яка описується диференційним рівнянням (3). Отримати графіки часових залежностей станів моделі з прикладу (n-м), де n - № прізвища студента у списку групи, EMBED Equation.3
Сформувати в середовищі Simulink програми Matlab модель нейронної мережі за функціональною схемою з рис. 1. Отримати графіки часових залежностей станів моделі за даними з прикладу (n-м) і завдання 5.
Сформувати за допомогою програми Micro-Cap модель нейронної мережі, функціональна схема якої подана на рис. 1. Отримати графіки динаміки станів моделі за даними з прикладу (n-м) і завдання 5.
За функціональною схемою з рис. 1 реалізувати схему нейронної мережі в елементній базі Micro-Cap. Побудувати графіки часових залежностей станів моделі за даними з прикладу (n-м) і завдання 5.
Порівняти результати моделювання нейронної мережі за допомогою мови Matlab, тулбоксу Simulink програми Matlab, програми Micro-Cap, а також результати схемної реалізації мережі в елементній базі Micro-Cap.
Проінформувати викладача про завершення роботи.
Продемонструвати на комп’ютері та пояснити результати виконання отриманих завдань.
Оформити звіт.
Оскільки n=8, то приклад з якого отримаємо графік часових залежностей станів моделі = №3
Приклад 3. Задамо у прикладі 1 наступні вхідні сигнали: EMBED Equation.3 , EMBED Equation.3 =-2.1. Динаміка станів EMBED Equation.3 буде мати форму, представлену на рис. 1. Згі-
дно з рис. 5 компоненти EMBED Equation.3 у встановленому режимі мають негативні значення, тобто є переможеними відповідно до розподілу з рис. 2.
Рис. 2. Динаміка станів моделі при EMBED Equation.3 - приклад 3.
Хід роботи.
Модель нейронної мережі за функціональною схемою з рис. 1. сформована в середовищі Simulink програми Matlab.
Модель нейронної мережі за функціональною схемою з рис. 1. сформована за допомогою програми Micro-Cap.
Отримані результати.
1. Графіки часових залежностей станів моделі за даними з прикладу №3 сформованої в середовищі Simulink програми Matlab.
2. Графіки часових залежностей станів моделі за даними з прикладу №3 сформованої за допомогою програми Micro-Cap.
Висновки
На цій лабораторній роботі ми вивчили і закріпили знання та основні аспекти роботи, а також отримали практичні навички моделювання та схемотехнічної реалізації аналогової нейронної мережі у середовищах програм Matlab і Micro-Cap.
Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!
0%
Оголошення від адміністратора