Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
6 results
Search Results
Item Аналіз функціонування моделі нейронної схеми “К-winners-take-all” обробки дискретизованих сигналів(Видавництво Львівської політехніки, 2010) Тимощук, П.Описано модель нейронної схеми типу “K-winners-take-all” (KWTA), призначеної для ідентифікації К максимальних серед N дискретизованих сигналів, де 1 £ K < N . Здійснюється порівняльний аналіз функціонування моделі і найвідоміших аналогів. Наведено відповідні результати комп’ютерного моделювання. The model of K-winners-take-all (KWTA) neural circuit of discrete-time that can identify K maximal from N signals, where 1 £ K < N is described. A functioning comparative analysis of the model and most known analogs is fulfilled. Corresponding computer simulation results are given.Item Iснування та єдинiсть KWTA-розв’язкiв математичної моделi нейронної схеми обробки дискретизованих сигналiв(Видавництво Львівської політехніки, 2010) Тимощук, П. В.Доводиться iснування та єдинiсть розв’язкiв математичної моделi нейронної схеми типу “K-winners-take-all” (KWTA) обробки дискретизованих сигналiв. Схема призначена для iдентифiкацiї К серед N нейронiв, де 1 ≤ K < N , значення вхiдних сигналiв яких є бiльшими, нiж у решти N − K нейронiв. Наведено вiдповiднi результати комп’ютерного моделювання, якi пiдтверджують наведенi теоретичнi положення. Доказывается существование и единственность решений математической модели нейронной схемы типа "K-winners-take-all"(KWTA) обработки дискретизированных сигналов. Схема предназначена для идентификации К среди N нейронов, где 1 ≤ K < N , значения входных сигналов которых являются большими, чем в остальных нейронов. Приведены соответствующие результаты компьютерного моделирования, которые подтверждают представленные теоретические положения. Existence and uniqueness of mathematical model solutions of discrete-time K-winners-take-all (KWTA) neural circuit. The circuit identifies K among N neurons, where 1 ≤ K < N , which have input signal values greater than in the remaining N − K neurons. Corresponding computer modeling results which confirm presented theoretical statements are given.Item Моделювання нейронної схеми ідентифікації найбільших значень серед низки змінних у часі дискретизованих сигналів(Видавництво Львівської політехніки, 2011) Тимощук, П. В.; Тимощук, М. П.Описана математична модель KWTA-нейронної схеми (“K-winners-take-all”), призначеної для ідентифікації К найбільших серед N змінних у часі дискретизованих сигналів, де 1≤ K < N . Встановлюється, що для забезпечення коректного функціонування моделі динамічний зсув вхідних сигналів протягом перехідних процесів повинен змінюватись набагато швидше ніж вхідні сигнали. Наведено відповідні результати комп’ютерного моделювання. Mathematical model of discrete-time KWTA-neural circuit (K-winners-take-all) that can identify K largest among N variable in time sampled signals, where 1≤ K < N is described. It is stated that in order to guarantee correct model functioning a dynamic shift of input signals should be changed much faster than input signals during transients. Corresponding computer simulation results are provided.Item Моделювання обробки KWTA-нейронною схемою змінних дискретизованих сигналів(Видавництво Львівської політехніки, 2011) Тимощук, П.Описується математична модель KWTA-нейронної схеми (“K-winners-take-all”), призначеної для ідентифікації К максимальних серед N невідомих, змінних у часі дискретизованих сигналів, де 1 ≤ K < N . Для коректного функціонування моделі динамічний зсув вхідних сигналів протягом перехідних процесів повинен змінюватись набагато швидше, ніж вхідні сигнали. Представлено відповідні результати комп’ютерного моделювання. Mathematical model of discrete-time KWTA-neural circuit (K-winners-take-all) that can identify K maximal among N unknown, variable in time sampled signals, where 1 ≤ K < N is described. In order to have correct model functioning a dynamic shift of input signals should be changed much faster than input signals during transients. Corresponding computer modeling results are given.Item Стійкість і збіжність до встановлених режимів дискретизованих сигналів KWTA-нейронної схеми(Видавництво Львівської політехніки, 2011) Тимощук, П. В.Досліджується стійкість і збіжність до встановлених режимів вихідних сигналів нейронної схеми типу “K-winners-take-all” (KWTA), призначеної для ідентифікації K максимальних серед N невідомих дескретизованих сигналів, де 1 < K < N. Аналіз стійкості і збіжності виконується на основі методу Ляпунова з використанням числового ряду. Розглядається функціонування схеми за незначних збурень її параметрів. Наведено результати комп'ютерного моделювання функціонування схеми. Stability and convergence to steady states of signals of discrete-time K-winners-take-all (KWTA) neural circuit that identifies K maximal among N unknown signals, where 1 · K < N, are investigated. The stability and convergence analysis is fulfilled on the base of direct Lyapunov method with using numerical row. The circuit functioning in the presence of small variations of its parameters is considered. Computer simulation results of the circuit functioning are given.Item Модель обробки RWTA-нейронною схемою постійних дезкритизованих сигналів(Видавництво Львівської політехніки, 2010) Тимощук, П.Описується математична модель нейронної схеми типу “K-winners-take-all” (KWTA), призначеної для ідентифікації К максимальних серед N невідомих сигналів, де 1 £ K < N. Аналізується обробка моделлю постійних дискретизованих вхідних сигналів. Розглядається випадок рівних між собою вхідних сигналів. Наводяться відповідні результати комп’ютерного моделювання. Mathematical model of discrete-time K-winners-take-all (KWTA) neural circuit that can identify K maximal from N unknown signals, where 1 £ K < N is described. A processing of constant sampled signals is analyzed. The case of equal input signals is considered. Corresponding computer simulation results are given.