ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ Глава
ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ МНОГОУРОВНЕВОГО НЕЙРОСЕТЕВОГО ОПИСАНИЯ СТРУКТУР ФУШЩИОНАЛЬНОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ. ЭТАПЫ ЕГО СИНТЕЗА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАТЕМАТИЧЕСКИХ НЕЙРОНОВ
1.1 Особенности представленияинформации и структурной организации функциональных преобразователей частотновременных параметров сигналов
1.2 Выбор и обоснование уровней описания структур преобразователя при его синтезе на основе нейросетевых технологий. Укрупненная процедура синтеза с учетом выбранного уровня
1.3 Постановка задач и и целевая функция разработки ИНСпреобразователя с использованием операций математических нейронов
1.4 Выбор математической модели нейронов для построения аппроксимирующих ИНСпреобразователей
1.5 Этапы синтеза структурноймодели ИНСпреобразователя с использованием операций математических нейронов
1.6 Основные выводы Глава
ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ НЕЙРОНОВПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ КОД АНАЛОГ И АНАЛОГ КОД
2.1 Методика построения функциональной модели нейронапреобразователя с использованием операций нейросетсвого базиса
2.2 Функциональные модели элементарных нейроновпреобразователей код аналог
2.3 Оценка характеристик нейроновпреобразователей У5
2.4 Построение моделей нейроновпреобразователей аналог код
прямого принципа действия
2.5 Нейроныпреобразователи аналог код замкнутого типа
2.6 Оценка точности и быстродействия преобразователей 5Ч
2.7 Нейронысумматоры и вычитатели импульсноаналотвых сигналов
2.8 Основные выводы Глава
СТРУКТУРНЫЙ СИНТЕЗ ИНСПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ ОПЕРАЦИОННЫХ УЗЛОВ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ 1СРУПНОЗЕРНИС ГЫЙ УРОВЕНЬ
3.1 Постановка задачи структурного синтеза и уровни описания схемы ИНСпреобразователя на основе операционных узлов ВТ
3.2 Укрупненная процедура синтеза схемы ИНСпреобразователя
V
3.3 Выбор подхода к получению структуры ИНСпреобразователя на основе классификации сетей по способу решения задачи этап 1
3.4 Получение математической модели структуры ИНСпреобразователя на основе исходной нейросети этап 2
3.5 Выбор структурноалгоритмической организации ИНСпреобразователя этап 3
3.6 Формирование структурной модели ИНСпреобразователя в виде аналогоцифровой нейросети на основе нейроновпреобразователей этап 4
3.6.1 Структура ИНСпреобразователякод частота непрерывного принципа действия с использованием упрощенной сигмоиды
3.6.2 Структура многотактного ИНСпреобразователя
код временной интервал
3.6.3Структура многотактного ИНСпреобразователя.
частота код, реализующегополином поформуле Горнера
3.6.4 Структура многотактного ИНСпреобразователя
частота код, реализующего сумму простых дробей
37 Оценка аппаратных затрат на реализацию ИНСпреобразователя в соответствии с целевой функцией его синтеза этап 5
3.8 Методика структурного синтеза элементарного НП как операционного устройства этап 6
3.8.1 Основное содержание методики структурного синтеза
3.8.2 Типовой набор операционных узлов цифровой ВТ, возможности его использования для выполнения операций ИНС
3.8.3 Возможности примененияпредложенной методики для построенияФП с использованием других видов элементнойбазы
38.4 Стадии структурного синтеза ИНСиреобразователей на основе операционных узлов ВТ
3.9 Построение логической схемы ИНСпреобразователя на основе операционных узлов ВТ этап 7
3. Анализ технических характеристикИНСпреобразователей этап 8
31 Анализ инструменталыюй погрешности многотактного функционального преобразователя г с приближением функций суммой простых дробей
32 Анализ инструментальной погрешности многотактного ИНСпреобразователя Т
3. Основные выводы
6 5
Глава 4.
СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЕ АЛГОРИТМЫ НАСТРОЙКИ
СТРУКТУР ИНСПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ
4.1 Обоснование включения настройки структур ИНСпреобразователя в процедуру его синтеза
4.2 Процедуры настройки ИНСпреобразователей частоты в код на основе двухслойного персептрона при реализации на ПЛИС
4.2.1 Получение синтез базовой структуры ИНСпреобразователя частоты в код на основе двухслойного персептрона
4.2.2 Алгоритмы коррекции весовых коэффициентов и порогов нейронов преобразователя частоты в код на основе двухслойного персептрона
4.3 Специализированный алгоритм настройки персептронных сетей для задачи преобразования частотновременных параметров сигналов в позиционный код
4.3.1 Алгоритм обучения трехслойной персептронной сети требуемой задаче преобразования
4.3.2 Пример обучения трехслойного персептрона на решение заданной задачи преобразования
4.4 Применение радиальнобазисной сети для построения ИНСинтерполягора код частота
4.4.1 Интерполятор на основе радиальнобазисной сети
4.4.2 Пример обучения радиальнобазисной сети на задачу интерполированияхарактеристики преобразования, заданной в табличном виде
4.4.3 Специализированный алгоритмобучения настройки ИНСпреобразователя на основе радиальнобазисной сети
4.4.4 Пример обучения радиальнобазисной сети на задачу преобразования позиционного кода в.частоту
4.5 Специализированный алгоритм настройки рекуррентной сети для преобразованиячастотновременных параметров сигналов в код
4.5.1 Структура нейросетевого преобразователя на основе рекуррентной сети
4.5.2 Специализированный алгоритм настройки рекуррентной сети
4.6 Пример настройки и реализации на ПЛИС ИНСпреобразователя для уровнемера электропроводных сред
4.7 Основные выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ