СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБУЧЕНИЯ И НАСТРОЙКИ РЕКУРРЕНТНОЙ СЕТИ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННЫХ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ В КОД
Одним из направлений повышения эффективности преобразователей формы представления информации (ПФИ) аналоговой величины x (заданной в виде частоты f x или временного интервала ) в цифровой эквивалент в информационно-измерительных системах является расширение функциональных (интеллектуальных) возможностей ПФИ, в том числе с использованием математического аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС) [1].
Предложенная в [1] методика синтеза нейросетевых преобразователей содержит 4 этапа. Наиболее трудоемким из них является настройка нейросетевых ПФИ на решение задачи преобразования. Под настройкой ИНС-преобразователя понимается совокупность специальных процедур, таких как, выбор алгоритма обучения нейросети и обучающих примеров, а также собственно процедуры обучения и тестирования устройства на решение поставленной задачи преобразования [1].
При разработке аппаратно-реализуемых нейросетевых устройств преобразования существует задача разработки специализированных алгоритмов обучения нейронных сетей [1], так как универсальные нейросетевые структуры и алгоритмы их обучения рассчитаны, как правило, на программную реализацию, что не всегда приемлемо в устройствах, функционирующих независимо от вычислительного центра управления системой сбора и обработки информации.
Из работы [2] известна структура нейросетевого преобразователя частотно-временных параметров x сигналов в цифровой код на основе последовательного соединения двух компонент: однослойной ИНС и двухслойной рекуррентной сети. Последняя обладает рядом недостатков.
- Неопределенность минимального необходимого количества нейронов скрытого слоя сети для выполнения поставленной задачи преобразования.
- Структура рассчитана на обучение с помощью алгоритма обратного распространения ошибки, сходимость которого зависит от многих факторов (вид функции активации нейронов, способность алгоритма обойти «локальные минимумы» и др.), что не всегда возможно учесть заранее в аппаратно-реализуемом устройстве.
В связи с этим предлагается модификация второй компоненты структуры нейросетевого преобразователя частотно-временных параметров x сигналов в цифровой код на основе двухслойной рекуррентной сети с целью устранения выше перечисленных недостатков.
Первая компонента осуществляет преобразование аналоговой величины x, представленной в виде частоты f x или временного интервала , в число-импульсный код относительно опopной величины , представленной в виде временного интервала , частоты f 0 или периода T 0.
Математически работу нейрона первой компоненты ИНС (см. рис. 2) можно описать следующей формулой [2]:
где - значения суммы на входе порогового элемента нейрона в дискретные моменты времени (такт) , h - номер такта преобразования длительностью T 0. Аналоговая величина x задает значение переменного порога нейрона. Код на выходе первой компоненты представляется в виде последовательности импульсов α 0:
Модифицированная вторая компонента может осуществлять преобразование унитарного число-импульсного кода в двоично-позиционный код в зависимости от значений весовых коэффициентов и порогов нейронов сети. Входом для импульсов α0 является сдвиговый регистр, состоящий из элементов задержки ЭЗ1, ЭЗ2,.. и т.д. Биты элементов задержки сдвигового регистра совместно с битами элементов задержки обратных связей ЭЗБ1, ЭЗБ2,.. и т.д. являются входами двухслойной рекуррентной сети.
Условно двухслойную сеть можно разбить на группы нейронов, формирующие соответствующие им биты β1 позиционного кода , и группу нейронов формирующих сигнал сброса Clr сдвигового регистра. Каждая из этих групп образует двухслойную рекуррентную подсеть с обратной связью, которая состоит из группы нейронов первого слоя и одного нейрона второго (выходного) слоя. Нейроны имеют пороговую функцию активации:
где - взвешенная сумма значений входов нейрона x j; M - число входов нейрона; W j,i - весовые коэффициенты нейрона; θ i - порог нейрона.
Предлагаемый алгоритм содержит 3 этапа.
- Формирование обучающей выборки.
- Формирование структуры сети.
- Обучение нейронов сформированной сети.
Приведенный специализированный алгоритм обучения и настройки нейросетевых преобразователей позволяет проектировать преобразователи формы информации на основе модифицированной рекуррентной сети на задачу нелинейного преобразования «аналог-код», не прибегая к стандартным обучающим алгоритмам при настройке и (или) перенастройке функционального преобразователя на реализацию новой функции преобразования. Это исключает итеративное приближение весовых коэффициентов к искомым значениям, что существенно сокращает время настройки. Предложенные этапы обучения учитывают структурные особенности слоев рекуррентной сети, что снижает аппаратные затраты на реализацию весовых коэффициентов второго слоя, в отличие от стандартных алгоритмов обучения сетей, рассчитанных в основном на программную реализацию.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Локтюхин В.Н., Челебаев С.В. Нейросетевые преобразователи импульсно-аналоговой информации: организация, синтез, реализация / Под общей редакцией А.И. Галушкина. - М.: Горячая линия - Телеком, 2008. ‑ 144 с.
- Локтюхин В.Н., Челебаев С.В. Применение рекуррентных сетей для синтеза импульсно-цифровых преобразователей // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета, № 19, 2006. С. 94-103.
Проведены исследования в области экструдирования многокомпонентных смесей из отходов различных производств, предложена технологическая схема линии по получению ДПКТ. Экспериментальные исследования проводились в два этапа и определялись параметры процесса – производительность, мощность сил полезного сопротивления, в зависимости от угловой скорости вращения шнека пресса-экструдера, от температуры экструдируемого материала, от влажности экструдируемой смеси и процентного содержания компонентов смеси.
...
02 07 2026 13:48:48
Статья в формате PDF 415 KB...
01 07 2026 17:53:57
Статья в формате PDF
150 KB...
30 06 2026 16:22:38
Статья в формате PDF
110 KB...
29 06 2026 10:40:22
Поскольку средняя температура Земли очень медленно уменьшается из-за удаления от Солнца вследствие расширения Вселенной, то достаточно резкие изменения температуры в пределах нескольких градусов могут происходить только в результате прострaнcтвенных и временных колебаний на самой планете. Такие колебания происходят чередованием ледниковых периодов на северных побережьях Атлантического и Тихого океанов. Анализ длительности ледниковых периодов и межледниковий Атлантического побережья позволяет утверждать, что такие качели действительно существуют, и в настоящее время происходит смена Тихоокеанского оледенения Атлантическим. Данная гипотеза позволит объяснить гибель динозавров, эволюцию лошади, расселение человека и прогнозировать глобальные изменения климата.
...
26 06 2026 2:52:39
Статья в формате PDF
106 KB...
25 06 2026 5:35:23
Статья в формате PDF
250 KB...
24 06 2026 5:52:42
Статья в формате PDF
147 KB...
22 06 2026 14:38:23
Статья в формате PDF
143 KB...
21 06 2026 4:30:26
Статья в формате PDF
253 KB...
20 06 2026 15:24:46
Статья в формате PDF
284 KB...
19 06 2026 17:16:35
Рассматривается возможность использования термопластических полимеров в качестве материала для конструирования лечебного аппарата с регуляторами дозированного давления. Проведен сравнительный анализ клинических наблюдений по применению лечебных аппаратов в клинике с использованием термопластических полимеров с памятью формы.
...
18 06 2026 1:19:35
Статья в формате PDF
112 KB...
17 06 2026 18:50:58
Статья в формате PDF
236 KB...
16 06 2026 19:35:45
Статья в формате PDF
114 KB...
15 06 2026 12:37:22
Статья в формате PDF
115 KB...
14 06 2026 17:34:20
Статья в формате PDF
88 KB...
13 06 2026 18:51:27
Статья в формате PDF
115 KB...
12 06 2026 16:24:25
Статья в формате PDF
223 KB...
10 06 2026 23:53:58
На основе построения тренд-сезонных моделей исследуется динамика цен на первичном и вторичном рынках жилья Ивановской области в период 2000-2007 гг. В статье освещаются основные этапы построения моделей, приводятся количественные оценки их параметров. Особое внимание уделяется присутствию S – образной кривой роста в динамике цен на жилье. В результате использования методики с учетом индексов сезонности получены средние прогнозные значения цен на жилье Ивановской области.
...
09 06 2026 23:54:24
В работе рассматривается русский религиозный раскол, отраженный в творчестве Владимира Личутина, исследуются причины, истоки и последствия этой трагедии, разьявшей общество на две непримиримые стороны в XVII веке, который, по мнению автора, продолжается и поныне. Показано развитие национального самосознания нации, на которое влияют этнические приоритеты. Они обусловлены коллективной идентичностью на базе общности «крови и почвы», его едином историческом прошлом, территории, религиозными воззрениями этнос. Повествователь является посредником между изображенным и читателем, нередко выступая в роли свидетеля и истолкователя показанных лиц и событий.
Ключевые слова: раскол, православие, Никон, царь Алексей Михайлович, Беловодье
...
08 06 2026 0:24:31
Статья в формате PDF
123 KB...
07 06 2026 15:17:36
Статья в формате PDF
144 KB...
06 06 2026 1:32:36
Статья в формате PDF
104 KB...
05 06 2026 7:56:19
Разработан способ производства хлеба из целого зерна. Снижение микробиологической обсеменненности зерна осуществляется с помощью природных консервантов, которые можно вносить на стадии замачивания зерна или приготовления теста. Для повышения качества хлеба, сокращения продолжительности замачивания зерна, повышения степени его дисперсности при получении теста целесообразно использовать цитолитические ферментные препараты. ...
04 06 2026 4:39:21
Статья в формате PDF
150 KB...
03 06 2026 2:57:12
Статья в формате PDF
105 KB...
02 06 2026 20:26:40
Статья в формате PDF
138 KB...
01 06 2026 9:35:56
В работе представлены результаты по гидрированию аллилового спирта на 1 % Pd/Nd2O3 катализаторе. Найдено увеличение скорости гидрирования в 3,3 раза на 1 %Pd/Nd2O3 катализаторе по сравнению с 1 %Pd/Al2O3.. Показана возможность «мягкого» жидкофазного гидрирования двойной связи в аллиловом спирте, не осложненное конкурирующим гидрированием гидроксильной группы. Побочной реакцией является образование пропаналя.
...
31 05 2026 23:48:32
Статья в формате PDF
106 KB...
30 05 2026 13:58:36
Статья в формате PDF
133 KB...
29 05 2026 14:12:44
Статья в формате PDF
132 KB...
28 05 2026 8:35:13
Статья в формате PDF
288 KB...
27 05 2026 9:42:47
Статья в формате PDF
178 KB...
25 05 2026 17:33:27
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
