Пороговый элемент

Кибернетическая система, реализующая алгоритм обучения (2.17), соответствует персептрону. В отличие от классических схем персептронов, основанных на пороговых элементах, здесь использованы элементы, описываемые произвольными линейно независимыми функциями (х) [4]. Блок-схема персептрона с алгоритмом обучения (2.17) показана на рис. 2.3. [c.89]

Примером решения задачи указанным методом может служить работа [48], где описывается самонастраивающаяся система управления распределением температуры воды в технологическом аппарате, главным элементом которой служит обучающийся дискретный автомат. Обучающийся автомат, построенный на пороговых элементах, распознает состояние процесса по данным теку- [c.118]

Предположим, что появился набор импульсов, соответствующий вновь вырабатываемому понятию. Если при его появлении нужный реагирующий нейрон не возбудился (пришедший сигнал не отнесен к данному понятию), то реагирующий нейрон поощряется коэффициенты усиления тех его входов, по которым проходили импульсы, увеличиваются на некоторое значение. Если нейрон правильно реагировал на пришедшие импульсы, то коэффициенты усиления не меняются. Если же окажется, что некоторый набор сигналов будет ошибочно отнесен к данному понятию, то нейрон штрафуется в этом случае коэффициенты усиления тех входов, по которым пришел импульс, уменьшаются. Данная модель восприятия проста и может быть реализована на так называемых пороговых элементах. [c.91]

В приборах автоматики часто необходимо преобразовать плавное перемещение в резкое замыкание или размыкание электрических контактов (двухпозиционное изменение. сопротивления). Устройство, которое преобразует плавное изменение входного параметра при достижении им определенной величины в резкое ступенчатое изменение выходного параметра, называют пороговым элементом (ПЭ). Это элемент, который имеет только два устойчивых положения и при определенных значениях входного сигнала резко. переходит из одного положения в другое. Примером такого устройства может служить обычный выключатель, в котором пружина резко изменяет свое положе- [c.69]

В схемах автоматики ЛЭ в последнее время также находят все более широкое применение. Рассмотрим, например, структурную схему аварийной сигнализации на элементе ИЛИ (рис. 36,(3). Сигналы от датчиков поступают на входы пороговых элементов (ПЭ), на выходе которых при превышении входным сигналом определенной величины (высокое давление, температура и т. д.) появляется сигнал, соответствующий логической единице 1. Тогда, если хотя бы один из параметров превысит заданный уровень, на выходе схемы ИЛИ (ЛЭ1) появится сигнал 1, который после усиления вызовет загорание лампы Л1. [c.77]

При сопротивлении изоляции ниже заданного уровня пороговый элемент усилителя, подключенного к измерительному преобразователю, включит указатель, который определит поврежденный участок. Устройство подключают к сети через разделительный конденсатор С1, что позволяет исключить снижение сопротивления изоляции сети постоянного тока. Устройство надежно и просто в эксплуатации. [c.130]

Простой и полезный метод обучения состоит в том, чтобы на каждом этапе обходиться минимально необходимым числом коррекций через обратную связь. Если в процессе обучения дается неправильная классификация, то веса пороговых элементов, допускающих небольшие ошибки, подправляют по обычному уравнению обратной связи. Делать это нужно для как можно меньшего числа пороговых элементов, пока не будет обеспечена правильная классификация. [c.72]

Другой метод использования нескольких пороговых элементов для принятия бинарного решения изложен в работе [10]. В этом исследовании набор одновременно действующих линейных пороговых элементов образовывал кусочно линейный классификатор. [c.80]

Один цикл обучения отдельного порогового элемента проходит следующим образом. Полный массив данных из 377 структур кодируют в 55-мерные векторы и случайным образом подразделяют на две выборки обучающую — из 200 соединений и контроль- [c.209]

В табл. 7.11 приведены результаты обучения пороговых логических элементов для разных значений пороговой интенсивности по каждому из 25 положений т/е. В первой колонке перечислены положения т/е, на которых проводилось их обучение. По каждому положению обучали три пороговых логических элемента с такими порогами интенсивности, которые делили обучающую выборку на подмножества со следующими отношениями числа входящих в них объектов 1 3, 1 1 и 3 1. Для каждого порогового логического элемента регистрировали данные трех типов 1) интенсивность, соответствующую выбранному порогу 2) название обучающей выборки 3) прогнозирующую способность. Исследование проводилось на трех произвольно составленных обучающих выборках, условно обозначенных А, Б vi В. Если обучение на каждой такой обучающей выборке не завершалось за 2500 коррекций (предел экономичности), то из обучающей выборки исключали пять объектов, которые чаще всего отвергались обучающейся машиной, и предпринималась попытка повторить курс обучения. В случае необходимости цикл обучения можно было повторять. Так, обозначение -10 для выборки, на которой обучали первый пороговый элемент на положении т/е 29, соответствует тому, что в процессе исключения объектов из обучающей выборки было изъято 10 структур, после чего была достигнута сходимость. [c.211]

Пороговые элементы (предварительные условия) а) компетентность пациента (в смысле понимания и принятия решения), б) добровольность принятия решения. [c.188]

С кибернетической точки зрения, которая не рассматривает нейрофизиологические и биохимические процессы функционирования мозга, нейрон представляет собой сложный дискретнонепрерывный преобразователь дискретной частотно-модулирован-ной информации. Кибернетическая модель нейрона, имитирующая биологический нейрон, представляет собой пороговый элемент в виде у-го узла, имеющего ряд активных и неактивных входов (рис. 2.14). Каждый /-й вход, отображаемый входной направленной ветвью с весовым коэффициентом И , имитирует синапс биологи- [c.85]

Моделью преобразующего нейрона может служить пороговый элемент, у которого А, = 1, а моделью реагирующего нейрона служит пороговый элемент, у которого коэффициенты А — некоторые настраиваемые переменные величины. [c.91]

Разработана техническая модель зрительного анализатора на основе использования НС, названная персептроном (от слова пер-сепция — восприятие). Первый — рецепторный слой S модели состоял из 400 фотоэлементов, которые образовали поле рецепторов (20x20). Сигнал с фотоэлементов поступал на входы пороговых элементов — нейронов преобразующего слоя (элементов ). Всего в модели было 512 элементов. Каждый элемент Л имел 10 входов, которые случайным образом были соединены с рецепторами-фотоэлементами. Половина входов считалась тормозящими и имела [c.91]

Рассмотрим методику построения математической модели персептрона. В рецепторном поле образуется сигнал, соответствующий внешнему раздражителю, который описывается некоторым вектором д . Разработчик полагал, что каждое нервное окончание передает достаточно простой сигнал — либо посылает импульс, либо не посылает его. Это означает, что вектор л — бинарный, т. е. его координаты могут принимать только два значения О и 1. Система импульсов (так называемый пакет) распространяется до тех пор, пока с помощью нейронов второго слоя не будет преобразована в новый пакет импульсов. При этом бинарный вектор д преобразуется в бинарный вектор у. Преобразование у =/(л) имеет следующие особенности а) осуществляется пороговыми элементами б) входы преобразующих пороговых элементов соединяются с рецепторами случайно. [c.92]

Известны даже методы, в которых контролируемые параметры определяются при нулевом напряжении на ОК. При реализации одного из таких методов контролируемое трибосонряжение, в частности подшипник качения, подключают в измерительную диагональ уравновешенного моста постоянного тока, выполняющего в данном случае роль порогового элемента. При жидкостной смазке трибосопряжение имеет эквивалентную схему замещения, включающую наряду с активным сопротивлением также элемент емкости. При периодическом микроконтактировании в ОК в контурах мостовой схемы, содержащей и реактивные элементы, а также в усилителе, подключенном к этой цепи, возникают переходные процессы. Следствием этих процессов являются соответствующие импульсы напряжения на выходе измерительной схемы, свидетельствующие о микроконтактировании в подшипнике. Эти импульсы подвергаются последующей обработке для измерения требуемых контролируемых параметров. [c.549]

Проверку электронной части можно осуществить электрическими методами комплексным путем. Дня этого необходимо на вход усилительного тракта сразу же после mo toboi o преобразователя через малую емкостную связь подать высокочастотный сигнал ( в нашем случав с частотой в 100 кП1), промодулированный импульсами определенной амплитудн и частотой повторения. Меняя аншли-туду импульсов, можно проверить значение напряжений начала и конца срабатывания каждого порогового элемента. [c.69]

В табл. 7.12 приведены результаты отбора признаков для четырех положений mie. В среднем сохранялось 34 дескриптора. В шестой колонке указано, сколько дескрипторов оставалось для каждого порогового элемента, в седьмой — число оставшихся фрагментов и субструктурных дескрипторов. Сопоставление данных, приведенных в четвертой и восьмой колонках, показывает, что при сокращении числа дескрипторов на обучение потребовалось либо столько же, либо меньше времени, чем при сохранении всей совокупности из 55 дескрипторов. Прогнозирующая способность (последняя колонка таблицы) почти во всех случаях стала выше средняя прогнозирующая способность для всех 12 классификаций повысилась на 1,1% при сохранении всего 60% дескрипторов. [c.214]

ИС. оУ. Схема связей рецептора (внутренней волосковой клетки — ВК) с нейронами спирального ганглия — пороговыми элементами (iij), образующими преобразователь интенсивность — место , и пейроиами aav — детекторами (/ ), максимума скорости перемещения возбуя1денип (максимальной крутизны фронта). (Механиз.ч работы такого детектора изложен в гл. III.) Элементом сравнения является нейрон верхних медиальных о. шв. [c.127]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология