Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
2 results
Search Results
Item Aналогова нейронна схема ідентифікації найбільших за величиною з множини сигналів з невідомого діапазону(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Тимощук, П.Пропонується аналогова нейронна схема неперервного часу, придатна для ідентифікації K найбільших серед N невідомих сигналів, де 1 £ K < N , які можна розрізнити, із скінченними значеннями, розміщених у невідомому діапазоні. Модель схеми описано рівнянням стану і вихідним рівнянням. Відповідну структурно-функціональну схему наведено у вигляді N жорсткообмежувальних нейронів прямого поширення і двох нейронів зворотного поширення, що використовуються для визначення динамічного зсуву входів. Схема поєднує такі властивості, як висока точність і швидкодія, низька складність схемотехнічної реалізації і незалежність від початкових умов. Представлено приклад моделювання, який демонструє, що траєкторії змінної стану схеми є глобально стійкими і глобально збіжними до KWTA-режиму з довільних початкових умов. A continuous-time analogue neural circuit which is capable of identifying the K largest of unknown finite value N distinct inputs, where 1 £ K < N , located in an unknown range is proposed. The circuit model is described by a state equation and by an output equation. A corresponding functional block diagram of the circuit is presented as N feed-forward hardlimiting neurons and two feedback neurons, which are used to determine the dynamic shift of inputs. The circuit combines such properties as high accuracy and speed, low hardware implementation complexity, and independency of initial conditions. Simulation example demonstrates that the circuit state variable trajectories are globally stable and globally convergent to the KWTA operation from each initial value.Item Фільтрування рангу на базі аналогової нейронної схеми визначення максимальних за величинами з множини сигналів(Видавництво Львівської політехніки, 2013) Тимощук, П.Розв’язується задача фільтрування рангу на базі аналогової нейронної схеми, що визначає максимальні за величинами з множини сигналів. Фільтр описується системою алгебро-диференційних рівнянь і поєднує в собі такі властивості, як високу точність і швидкодію, низькі обчислювальну складність і складність апаратної реалізації, а також незалежність від початкових умов. Фільтр може використовуватись для обробки постійних, змінних, а також рівних за значеннями сигналів. Наведено приклади комп’ютерного моделювання фільтра, які підтверджують теоретичні положення. The problem of rank-order filtering is solved on the base of analogue neural circuit which determines maximal value signals among signal set. The filter is described by system of algebra-differential equations and combines such properties as high accuracy and speed, low computational and hardware implementation complexity, and independency on initial conditions. The filter can be used for processing of constant signals, variable signals, and also equal signals. The filter simulation examples confirming theoretical statements are provided.