Аналіз моделі швидкісної аналогової нейронної схеми ідентифікації найбільших за значеннями з множини сигналів

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.