Information retrieval from data sets via analogue neural circuit of maximal value Identification from signal set

Abstract

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.