паралельне сортування

Запропоновано модель паралельної сортувальної нейронної мережі дискретного часу. Модель описується системою різницевих рівнянь і ступінчастими функціями. Модель базується на спрощеній нейронній схемі дискретного часу, призначеній для ідентифікації максимальних/minimal за значеннями вхідних даних, яка описується різницевим рівнянням і ступінчастими функціями. Визначається обмеження згори на кількість ітерацій, необхідних для досягнення пошуковим процесом збіжності до встановленого стану. Модель не потребує знання діапазону зміни вхідних даних.

Представлено модель паралельної сортувальної нейронної мережі дискретного часу. Модель описується системою різницевих і вихідних рівнянь. Мережа відзначається високою швидкодією, довільною скінченною роздільною здатністю вхідних даних і придатна для обробки невідомих вхідних даних зі скінченними значеннями, розміщених у довільному відомому скінченному діапазоні. Мережа характеризується незначною обчислювальною складністю і складністю схемотехнічної реалізації. Наведено результати комп’ютерного моделювання, які ілюструють ефективність мережі.

Запропоновано проект математичних моделей і відповідних функціональних блок- схем нейронних мереж видобування інформації з Інтернет, паралельного сортування і фільтрування рангу, призначених для обробки дискретизованих сигналів. Мережі конструюються на основі динамічних нейронних схем типу ”K-winners-take-all” (KWTAсхем), призначених для обробки дискретизованих сигналів, які здатні ідентифікувати К найбільших серед N вхідних сигналів, де 1£ < K N – позитивне ціле число. Окреслено перспективу реалізації мереж у сучасному цифровому апаратному забезпеченні і їх можливі застосування.

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.