Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
6 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 Аналіз моделі швидкісної аналогової нейронної схеми ідентифікації найбільших за значеннями з множини сигналів(Видавництво Львівської політехніки, 2014) Тимощук, П. В.Проаналізовано моделі неперервного часу швидкісної аналогової нейронної схеми, придатної для ідентифікації K найбільших серед N невідомих сигналів, де 1≤ K < N , які можна розрізняти, із скінченними значеннями. Модель описується рівнянням стану з розривною правою частиною і вихідним рівнянням. Аналізуються існування та єдиність встановлених режимів, збіжність траєкторій змінної станів і час збіжності до KWTA- режиму. Порівняно модель з іншими близькими аналогами. Згідно з отриманими резуль- татами, модель володіє вищою швидкістю збіжності до KWTA-режиму, ніж інші аналоги. An analysis of continuous-time model of high speed analogue K-winners-take-all (KWTA) neural circuit which is capable of identifying the K largest of unknown finite value N distinct inputs, where 1≤ K < N is presented. The model is described by a state equation with discontinuous righthand side and by an output equation. Existence and uniqueness of the steady-states, convergence of state-variable trajectories and convergence time to the KWTA operation are analyzed. The model comparison with other close analogs is given. According to obtained results, the model possesses a higher convergence speed to the KWTA operation than other comparable analogs.Item Паралельне сортування на основі аналогової нейронної схеми знаходження найбільших за значеннями з множини сигналів(Видавництво Львівської політехніки, 2013) Тимощук, П. В.Для отримання розв’язку задачі паралельного сортування запропоновано використовувати аналогову нейронну схему знаходження найбільших за значеннями з множини сигналів. Схема є швидкісною, має просту структуру і може бути реалізована у сучасному апаратному забезпеченні. Роздільна здатність схеми є теоретично нескінчен- ною і не залежить від значення її параметра. Середній час, необхідний для збіжності траєкторії змінної стану схеми до встановленого режиму, не залежить від розмірності вхідних даних. Наведено результати комп’ютерного моделювання схеми, які підтвер- джують теоретичні положення. Отримані результати свідчать про доцільність викорис- тання схеми для паралельного сортування. Using the analogue neural circuit of searching signals with largest values among signal set is proposed for problem solving of parallel sorting. The circuit is fast, it has simple structure and can be implemented in a modern hardware. A resolution of the circuit is theoretically infinite and it is not dependent on a value of its parameter. An average time necessary for trajectory convergence of the circuit state variable to a steady state is not dependent on a dimension of input data. The results of the circuit computer simulations confirming theoretical statements are given. These results indicate about expediency of the circuit using for parallel sorting.Item Information retrieval from data sets via analogue neural circuit of maximal value Identification from signal set(Видавництво Львівської політехніки, 2013) Tymoshchuk, P.Using the analogue neural circuit of maximal value signals from signal set identification is proposed for information retrieval in data sets. The circuit is fast, it has simple structure and can be implemented in a modern hardware. A resolution of the circuit is theoretically infinite and it is not dependent on a value of its parameter. An average time necessary for trajectory convergence of the circuit state variable to a steady state is not dependent on a dimension of input data. The results of numerical experiments obtained on the base of the data set provided by PageRank algorithm are presented. These results give witness of the circuit using for information search in data sets. Для інформаційного пошуку у наборах даних запропоновано використання аналогової нейронної схеми максимального значення сигналів з набору сигналів ідентифікації. Схема є доволі швидкою, має просту структуру і її можна застосовувати у сучасному технічному забезпеченні. Розширення схеми є теоретично нескінченним і не залежить від значення її параметрів. У середньому час для траєкторії зближення змінної стану схеми до стаціонарного стану не залежить від величини введених даних. Наведено результати численних експериментів, які отримали на основі набору даних, наданих алгоритмом PageRank. Ці результати свідчать про використання схеми для інформаційного пошуку у наборах даних.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.Item Модель аналогової нейронної схеми ідентифікації найбільших сигналів(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Тимощук, П. В.Представлено модель аналогової нейронної схеми, призначеної для ідентифікації К найбільших серед N довільних скінченних невідомих вхідних дій, які можна розрізнити. Модель описується одним рівнянням стану зі змінною структурою правої частини, яка містить ступінчату функцію, і вихідним рівнянням. Проаналізовано і порівняно з іншими аналогами обчислювальну складність моделі. Модель має такі властивості, як висока точність і швидкодія, а також низька обчислювальна складність. Подаються результати комп’ютерного моделювання, які демонструють ефективність моделі і дозволяють порівняти її з іншими аналогами. A model of analogue neural circuit which is capable to identification the K largest from arbitrary finite value N unknown distinct inputs, where 1 K N , is presented. The model is described by one state equation with variable structure right-hand side which contains a step function and by output equation. A computational complexity of the model is analyzed and compared with that of other analogs. The model possesses such properties as high accuracy and convergence speed, and low computational complexity. Computer simulation results demonstrating the model performance and comparing it with that of other comparable models are provided.