Аналіз моделі швидкісної аналогової нейронної схеми ідентифікації найбільших за значеннями з множини сигналів
No Thumbnail Available
Date
2014
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Видавництво Львівської політехніки
Abstract
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.
Description
Keywords
модель неперервного часу, аналогова нейронна схема, розривна права частина, встановлений режим, час збіжності, KWTA-режим., continuous-time model, analogue neural circuit, discontinuous right-hand side, steady-state, convergence time, KWTA operation
Citation
Тимощук П. В. Аналіз моделі швидкісної аналогової нейронної схеми ідентифікації найбільших за значеннями з множини сигналів / П. В. Тимощук // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2014. – № 806 : Комп'ютерні системи та мережі. – С. 263–269. – Бібліографія: 27 назв.