Оптимізація нейронної схеми ідентифікації максимальних дискретизованих сигналів

Abstract

Пропонується оптимізована структурно-функціональна динамічна нейронна схема типу “K-winners-take-all” (KWTA), призначена для ідентифікації К максимальних серед N невідомих дискретизованих сигналів, де 1 ≤ K < N. Для N сигналів така схема містить N жорсткообмежувальних нейронів прямого і один - зворотного поширення, який використовується для визначення динамічного зсуву вхідних сигналів. Від існуючих аналогів схема відрізняється простотою схемотехнічної реалізації, високою швидкістю обробки сигналів, здатністю обробляти сигнали з довільного скінченного діапазону, властивістю збереження впорядкованості сигналів, а також відсутністю потреби скидання і необхідної для цього схеми, що додатково підвищує швидкість обробки сигналів. Запропонована нейронна схема може використовуватись для оптимізації виробництва обчислювальних і керуючих систем. Optimized structure-functional K-winners-take-all (KWTA) dynamic neural circuit of discrete-time that can identify K maximal from N unknown signals, where 1 ≤ K < N is pro¬posed. For N signals, such circuit contains N feedforward hardlimiting neurons and one feedback neuron that is used to determine a dynamic shift of input signals. In contrast to existing analogs the circuit has simplehardware, high speed of signal processing, ability to process signals of finite range, signal ordering preserving property and absence of necessity of resetting and vorresponding circuit that additionally increases a speed of signal processing. Proposed neural circuit can be used for producing optimization of computing and control systems.