аналогова нейронна схема

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.

Представлено модель аналогової нейронної схеми, призначеної для ідентифікації К найбільших серед N довільних скінченних невідомих вхідних дій, які можна розрізнити. Модель описується одним рівнянням стану зі змінною структурою правої частини, яка містить ступінчату функцію, і вихідним рівнянням. Проаналізовано і порівняно з іншими аналогами обчислювальну складність моделі. Модель має такі властивості, як висока точність і швидкодія, а також низька обчислювальна складність.

Для отримання розв’язку задачі паралельного сортування запропоновано використовувати аналогову нейронну схему знаходження найбільших за значеннями з множини сигналів. Схема є швидкісною, має просту структуру і може бути реалізована у сучасному апаратному забезпеченні. Роздільна здатність схеми є теоретично нескінчен- ною і не залежить від значення її параметра. Середній час, необхідний для збіжності траєкторії змінної стану схеми до встановленого режиму, не залежить від розмірності вхідних даних. Наведено результати комп’ютерного моделювання схеми, які підтвер- джують теоретичні положення.