RU2342702C2 - Associative identification device - Google Patents

Associative identification device Download PDF

Info

Publication number
RU2342702C2
RU2342702C2 RU2006145346/09A RU2006145346A RU2342702C2 RU 2342702 C2 RU2342702 C2 RU 2342702C2 RU 2006145346/09 A RU2006145346/09 A RU 2006145346/09A RU 2006145346 A RU2006145346 A RU 2006145346A RU 2342702 C2 RU2342702 C2 RU 2342702C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
blocks
values
inputs
groups
membership functions
Prior art date
Application number
RU2006145346/09A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2006145346A (en
Inventor
Владимир Юрьевич Анисимов (RU)
Владимир Юрьевич Анисимов
Эдуард Васильевич Борисов (RU)
Эдуард Васильевич Борисов
Руслан Сергеевич Явтушенко (RU)
Руслан Сергеевич Явтушенко
Original Assignee
Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого filed Critical Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого
Priority to RU2006145346/09A priority Critical patent/RU2342702C2/en
Publication of RU2006145346A publication Critical patent/RU2006145346A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2342702C2 publication Critical patent/RU2342702C2/en

Links

Images

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)
  • Character Discrimination (AREA)

Abstract

FIELD: physics; computer technology.
SUBSTANCE: present invention pertains to associative identification devices. The device contains P parallel adders and P units for calculating the activation function, P groups of units for generating membership function values.
EFFECT: increased accuracy and wider functional capabilities.
2 dwg

Description

Изобретение относится к области обработки данных для специальных применений, в частности для преобразования сигналов и изображений, задаваемых невзвешенными цифровыми кодами во взвешенные коды, и может быть использовано для обработки и распознавания сигналов и изображений.The invention relates to the field of data processing for special applications, in particular for converting signals and images specified by unweighted digital codes into weighted codes, and can be used for processing and recognition of signals and images.

Известно устройство, содержащее генераторы пилообразного напряжения, аналого-цифровые и цифроаналоговые преобразователи, элементы ИЛИ, блоки памяти функций принадлежности, блоки определения минимума, блоки сравнения, блоки вычитания из единицы, регистры, счетчик и элементы задержки с соответствующими связями [SU 1791815, G06F 7/58, 1990].A device is known that contains sawtooth generators, analog-to-digital and digital-to-analog converters, OR elements, memory blocks of membership functions, minimum determination blocks, comparison blocks, units of subtraction from unity, registers, counter and delay elements with corresponding connections [SU 1791815, G06F 7 / 58, 1990].

Недостатком устройства являются относительно узкие функциональные возможности.The disadvantage of this device is the relatively narrow functionality.

Известно также устройство, содержащее n параллельных сумматоров, входы и выходы которых являются соответственно группой входов и группой выходов устройства, а также n блоков умножения на весовые коэффициенты, при этом вход i-го блока умножения на весовые коэффициенты (i=1...N) соединен с выходом i-го параллельного сумматора, а каждый из выходов j-го блока умножения на весовые коэффициенты (j=1...N) соединен с соответствующим ему входом взвешенного сигнала i-го сумматора (i не = j) [А.В.Назаров, А.И.Лоскутов. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем. - Санкт-Петербург, "Наука и Техника", 2003 г., стр.231].A device is also known that contains n parallel adders, the inputs and outputs of which are, respectively, the group of inputs and the group of outputs of the device, as well as n blocks of multiplication by weight coefficients, while the input of the ith block of multiplication by weight coefficients (i = 1 ... N ) is connected to the output of the i-th parallel adder, and each of the outputs of the j-th block of multiplication by weighting factors (j = 1 ... N) is connected to the corresponding input of the weighted signal of the i-th adder (i not = j) [A .V. Nazarov, A.I. Loskutov. Neural network forecasting and system optimization algorithms. - St. Petersburg, "Science and Technology", 2003, p.231].

Недостатком устройства являются относительно узкие функциональные возможности.The disadvantage of this device is the relatively narrow functionality.

Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому является устройство, содержащее группу умножителей на весовые коэффициенты, входы которых являются входами устройства, параллельный сумматор, входы которого соединены к выходами умножителей на весовые коэффициенты, и блок вычисления активационной функции, вход которого соединен с выходом параллельного сумматора, а выход является выходом устройства [Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики. - М.: КомКнига, 2006, стр.5.1.].The closest in technical essence to the proposed one is a device containing a group of multipliers by weights, the inputs of which are the inputs of the device, a parallel adder, the inputs of which are connected to the outputs of the multipliers by weights, and an activation function calculation unit, the input of which is connected to the output of the parallel adder, and the output is the output of the device [Redko V.G. Evolution, Neural Networks, Intelligence: Models and Concepts of Evolutionary Cybernetics. - M .: KomKniga, 2006, p. 5.1.].

Недостатком наиболее близкого технического решения является относительно узкие функциональные возможности, обусловленные тем, что устройство позволяет распознавать сигналы и изображения с использованием моделирования работы нейрона в допущении, что весовые коэффициенты для входных сигналов могут быть определены точно, что позволяет использовать их в умножителях на весовые коэффициенты. На практике значения весовых коэффициентов не всегда могут быть определены точно и в большинстве случаев их значения являются нечеткими, «размытыми», что снижает точность устройства и сужает функциональные возможности известного устройства.The disadvantage of the closest technical solution is the relatively narrow functionality, due to the fact that the device allows you to recognize signals and images using simulation of the neuron in the assumption that the weights for the input signals can be determined exactly, which allows them to be used in weighting factors. In practice, the values of the weight coefficients can not always be determined accurately and in most cases their values are fuzzy, “blurry”, which reduces the accuracy of the device and reduces the functionality of the known device.

Требуемый технический результат заключается в расширении функциональных возможностей и повышении точности.The required technical result is to expand the functionality and increase accuracy.

Требуемый технический результат достигается тем, что в устройство, содержащее первый параллельный сумматор и первый блок вычисления активационной функции, вход которого соединен с выходом первого параллельного сумматора, а выход является первым выходом устройства, введены Р-1 параллельных сумматоров со второго по Р-й, Р-1 блоков вычисления активационной функции со второго по Р-й, входы каждого из которых соединены с выходами одноименных параллельных сумматоров, а выходы являются одноименными выходами устройства, а также Р групп с первой по Р-ю блоков формирования значений функций принадлежности, выходы каждой из которых соединены с входами одноименных параллельных сумматоров, при этом каждая из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит К блоков формирования значений функций принадлежности с первого по К-й, входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности.The required technical result is achieved in that in a device containing a first parallel adder and a first activation function calculation unit, the input of which is connected to the output of the first parallel adder, and the output is the first output of the device, P-1 parallel adders from the second to the Pth are introduced, P-1 blocks of the calculation of the activation function from the second to the Pth, the inputs of each of which are connected to the outputs of the parallel parallel adders, and the outputs are the outputs of the same name, as well as P groups from the first according to the P-th blocks of forming values of membership functions, the outputs of each of which are connected to the inputs of the parallel adders of the same name, while each of the P groups of blocks of forming values of membership functions contains K blocks of forming values of membership functions from the first to the Kth, the inputs of each of which connected to the inputs of the same blocks of values of membership functions of each of the other groups of P groups of blocks of formation of values of membership functions.

Анализ научно-технической и патентной литературы показал, что до даты подачи заявки отсутствовали устройства с указанной совокупностью признаков. Следовательно, оно отвечает критерию новизны.The analysis of scientific, technical and patent literature showed that prior to the filing date of the application, there were no devices with the indicated set of features. Therefore, it meets the criterion of novelty.

Кроме того, требуемый технический результат достигается тем, что для достижения требуемого технического результата введены Р-1 параллельных сумматоров со второго по Р-й, Р-1 блоков вычисления активационной функции со второго по Р-й, входы каждого из которых соединены с выходами одноименных параллельных сумматоров, а выходы являются одноименными выходами устройства, а также Р групп с первой по Р-ю блоков формирования значений функций принадлежности, выходы каждой из которых соединены с входами одноименных параллельных сумматоров, при этом каждая из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит К блоков формирования значений функций принадлежности с первого по К-й, входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности. Анализ научно-технической и патентной литературы показал, что до даты подачи заявки отсутствовали технические решения, в которых поставленная техническая задача была решена с использованием указанной совокупности признаков. Следовательно, решение отвечает критерию изобретательского уровня.In addition, the required technical result is achieved by the fact that in order to achieve the required technical result, P-1 parallel adders from the second to the Pth, P-1 units of the calculation of the activation function from the second to the Pth are introduced, the inputs of each of which are connected to the outputs of the same name parallel adders, and the outputs are the same outputs of the device, as well as P groups from the first to the R-th blocks of formation of values of membership functions, the outputs of each of which are connected to the inputs of the same name as parallel adders, while each R groups form blocks of values of membership functions comprises K units forming the values of membership functions of the first through K-th inputs of each of which are connected to the inputs of blocks of similar values of membership functions each of the other groups of R groups form blocks of values of membership functions. The analysis of scientific, technical and patent literature showed that prior to the filing date of the application there were no technical solutions in which the technical task posed was solved using the indicated set of features. Therefore, the solution meets the criteria of an inventive step.

Дополнительно отметим, что, как будет показано ниже, предлагаемое техническое решение может быть реализовано с помощью известных элементов цифровой техники. Следовательно, оно отвечает критерию промышленной применимости.Additionally, we note that, as will be shown below, the proposed technical solution can be implemented using well-known elements of digital technology. Therefore, it meets the criterion of industrial applicability.

На чертеже представлены: на фиг.1 - электрическая структурная схема устройства ассоциативного распознавания, на фиг.2 - пример функции принадлежности типа «примерного равенства».The drawing shows: in Fig. 1 is an electrical block diagram of an associative recognition device, in Fig. 2 is an example of a membership function of the type "approximate equality".

Устройство ассоциативного распознавания (фиг.1) содержит Р параллельных сумматоров с первого 1-1 по 1-Р, Р блоков вычисления активационной функции с первого 2-1 по 2-Р, входы каждого из которых соединены с выходами одноименных параллельных сумматоров 1-1...1-Р.The associative recognition device (Fig. 1) contains P parallel adders from the first 1-1 to 1-P, P blocks for calculating the activation function from the first 2-1 to 2-P, the inputs of each of which are connected to the outputs of the parallel adders 1-1 ... 1-P.

Устройство ассоциативного распознавания содержит также Р групп с первой 3-1 по Р-ю 3-Р блоков формирования значений функций принадлежности, выходы каждой из которых соединены с входами одноименных параллельных сумматоров 1-1...1-Р, при этом каждая из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит К блоков формирования значений функций принадлежности с первого по К-й (3-1-1...3-1-К,...3-Р-1...3-Р-К), входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности и являются входами устройства ассоциативного распознавания.The associative recognition device also contains P groups from the first 3-1 to the P-th 3-P blocks of formation of values of membership functions, the outputs of each of which are connected to the inputs of the same parallel adders 1-1 ... 1-P, with each of P groups of blocks for forming values of membership functions contains K blocks for forming values of membership functions from first to Kth (3-1-1 ... 3-1-K, ... 3-P-1 ... 3-P-K ), the inputs of each of which are connected to the inputs of the same blocks of values of membership functions of each of the other groups from P groups s formation of values of membership functions and inputs are associative recognition device.

Параллельный сумматор является стандартным элементом вычислительной техники, а блоки формирования значений функций принадлежности и блоки вычисления активационной функции охарактеризованы на функциональном уровне. Описываемая форма их реализации предполагает использование программируемого (настраиваемого) многофункционального средства, поэтому ниже при описании работы устройства представляются сведения, подтверждающие возможность выполнения таким средством конкретной предписываемой ему в составе данного устройства функции, в частности алгоритм или соответствующие математические выражения.A parallel adder is a standard element of computer technology, and blocks for generating values of membership functions and blocks for calculating the activation function are characterized at the functional level. The described form of their implementation involves the use of a programmable (customizable) multifunctional tool, therefore, below, when describing the operation of the device, information is presented confirming the possibility of such a tool performing a specific function prescribed to it as part of this device, in particular an algorithm or corresponding mathematical expressions.

Работает устройство ассоциативного распознавания следующим образом.An associative recognition device operates as follows.

Предварительно анализируется Р групп образцов сигналов или изображений по нечеткой, «размытой» информации, например, по зашумленным фотографиям. Следовательно, отсутствие точных эталонных изображений образцов заменяется их ассоциативными, нечеткими, «размытыми» изображениями. В результате для каждого элемента из Р изображений формируется функция принадлежности этого элемента в соответствии с наиболее типичным уровнем сигнала, соответствующего эталонному изображению (на фиг.2 представлен пример функции принадлежности «примерного равенства»). На основе подобных функций производится программирование блоков формирования значений функций принадлежности (3-1-1...3-1-К,...3-Р-1...3-Р-К).P groups of samples of signals or images are preliminarily analyzed by fuzzy, “blurry” information, for example, by noisy photographs. Therefore, the lack of accurate reference images of the samples is replaced by their associative, fuzzy, "blurry" images. As a result, for each element of P images, the membership function of this element is formed in accordance with the most typical signal level corresponding to the reference image (Fig. 2 shows an example of the membership function of "approximate equality"). On the basis of such functions, programming blocks for forming the values of membership functions (3-1-1 ... 3-1-K, ... 3-P-1 ... 3-P-K) are programmed.

На входы блоков 3-1-1...3-1-К,...3-Р-1...3-Р-К формирования значений функций принадлежности поступают входные (возбуждающие) сигналы. При этом на входы одноименных блоков каждой из Р групп блоков подаются одноименные сигналы, например, сигналы, характеризующие одинаковые элементы изображения. Каждый из этих сигналов преобразуется в соответствующем ему блоке 3-1-1...3-1-К,...3-Р-1...3-Р-К в значение функции принадлежности, которое отражает нечеткое представление о соответствии уровня входного сигнала соответствующему эталонному сигналу (элементу изображения).At the inputs of blocks 3-1-1 ... 3-1-K, ... 3-P-1 ... 3-P-K of the formation of values of membership functions, input (exciting) signals are received. In this case, the inputs of the same blocks of each of the P groups of blocks are supplied with the same signals, for example, signals characterizing the same image elements. Each of these signals is converted in the corresponding block 3-1-1 ... 3-1-К, ... 3-Р-1 ... 3-Р-К into the value of the membership function, which reflects a fuzzy idea of compliance the level of the input signal to the corresponding reference signal (image element).

На фиг.2 представлен пример функции принадлежности типа «примерного равенства» и графический алгоритм формирования значения функции принадлежности М(х) при значении входного сигнала, равного х.Figure 2 presents an example of a membership function of the type "approximate equality" and a graphical algorithm for generating the value of the membership function M (x) with an input signal value equal to x.

Каждый из блоков 3-1-1...3-1-К,...3-Р-1...3-Р-К настроен на свой вид функции принадлежности М1(х)...Мк(х).Each of the blocks 3-1-1 ... 3-1-K, ... 3-P-1 ... 3-P-K is configured to its own type of membership function M1 (x) ... Mk (x) .

В параллельных сумматорах 2-1...2-Р сформированные значения функций принадлежности соответствующих им групп блоков формирования функций принадлежности суммируются и поступают на входы соответствующих блоков 2-1...2-Р вычисления активационной функции. В простейшем случае они могут быть выполнены в виде пороговых блоков.In parallel adders 2-1 ... 2-P, the generated values of the membership functions of the corresponding groups of blocks for forming membership functions are added up and fed to the inputs of the corresponding blocks 2-1 ... 2-P of the calculation of the activation function. In the simplest case, they can be made in the form of threshold blocks.

При превышении их пороговых уровней на выходах формируется уровень логической единицы, который сигнализирует о распознавании входного сигнала при нечетком представлении о значении его отдельных элементов. В других случаях это может быть блок с более сложными требуемыми функциональными преобразованиями входного сигнала, например, используемыми в устройстве-прототипе.If their threshold levels are exceeded, a logical unit level is formed at the outputs, which signals the recognition of the input signal with a fuzzy idea of the value of its individual elements. In other cases, it may be a unit with more complex required functional transformations of the input signal, for example, used in the prototype device.

В этом случае решение о виде принятого сигнала (распознавании изображения) принимают, например, по максимальному сигналу на выходах блоков 2-1...2-Р вычисления активационной функции.In this case, the decision on the form of the received signal (image recognition) is made, for example, by the maximum signal at the outputs of blocks 2-1 ... 2-P of the calculation of the activation function.

Таким образом, в предложенном устройстве достигается требуемый технический результат, заключающийся в расширении функциональных возможностей и повышении точности.Thus, the proposed device achieves the required technical result, which consists in expanding the functionality and increasing accuracy.

Claims (1)

Устройство ассоциативного распознавания, содержащее первый параллельный сумматор и первый блок вычисления активационной функции, вход которого соединен с выходом первого параллельного сумматора, а выход является первым выходом устройства ассоциативного распознавания, отличающееся тем, что введены Р-1 параллельных сумматоров со второго по Р-й, Р-1 блоков вычисления активационной функции со второго по Р-й, входы каждого из которых соединены с выходами одноименных параллельных сумматоров, а выходы являются одноименными выходами устройства ассоциативного распознавания, а также Р групп с первой по Р-ую блоков формирования значений функций принадлежности, выходы каждой из которых соединены с входами одноименных параллельных сумматоров, при этом каждая из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит К блоков формирования значений функций принадлежности с первого по К-й, входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности и являются входами устройства ассоциативного распознавания, причем каждый из К блоков формирования значений функций принадлежности настроек на соответствующий ему вид функции принадлежности, а блоки вычисления активационной функции предназначены для сравнения с пороговыми уровнями и формирования на выходе сигнала с уровнем логической единицы, сигнализирующего о распознавании входного сигнала.An associative recognition device containing a first parallel adder and a first activation function calculation unit, the input of which is connected to the output of the first parallel adder, and the output is the first output of the associative recognition device, characterized in that P-1 parallel adders from the second to the Pth are introduced, P-1 blocks of calculation of the activation function from the second to the Pth, the inputs of each of which are connected to the outputs of the parallel adders of the same name, and the outputs are the outputs of the same devices associative recognition, as well as P groups from the first to the Rth block of forming values of membership functions, the outputs of each of which are connected to the inputs of the same parallel adders, while each of P groups of blocks of forming values of membership functions contains K blocks of forming values of membership functions with the first in Kth, the inputs of each of which are connected to the inputs of the same blocks of values of membership functions of each of the other groups of P groups of blocks of formation of values of functions belong These are the inputs of the associative recognition device, and each of the K blocks for generating the values of membership functions of settings for the corresponding type of membership function, and the calculation blocks of the activation function are designed to compare with threshold levels and generate a signal at the output with a level of a logical unit signaling the recognition of the input signal.
RU2006145346/09A 2006-12-20 2006-12-20 Associative identification device RU2342702C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2006145346/09A RU2342702C2 (en) 2006-12-20 2006-12-20 Associative identification device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2006145346/09A RU2342702C2 (en) 2006-12-20 2006-12-20 Associative identification device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2006145346A RU2006145346A (en) 2008-06-27
RU2342702C2 true RU2342702C2 (en) 2008-12-27

Family

ID=39679620

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2006145346/09A RU2342702C2 (en) 2006-12-20 2006-12-20 Associative identification device

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2342702C2 (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2485682C1 (en) * 2011-12-06 2013-06-20 Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого МО РФ Device of associative recognition
RU2504837C1 (en) * 2012-05-15 2014-01-20 Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого МО РФ Associative recognition device
RU2541853C1 (en) * 2013-12-10 2015-02-20 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования"Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" Министерства обороны Российской Федерации Associative recognition device
RU2730179C1 (en) * 2019-09-06 2020-08-19 Валерий Никонорович Кучуганов Associative pattern recognition device

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2485682C1 (en) * 2011-12-06 2013-06-20 Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого МО РФ Device of associative recognition
RU2504837C1 (en) * 2012-05-15 2014-01-20 Федеральное государственное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого МО РФ Associative recognition device
RU2541853C1 (en) * 2013-12-10 2015-02-20 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования"Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" Министерства обороны Российской Федерации Associative recognition device
RU2730179C1 (en) * 2019-09-06 2020-08-19 Валерий Никонорович Кучуганов Associative pattern recognition device

Also Published As

Publication number Publication date
RU2006145346A (en) 2008-06-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zamanlooy et al. Efficient VLSI implementation of neural networks with hyperbolic tangent activation function
CN104094295B (en) For the method and apparatus that spike nerve is calculated
Guillén et al. New method for instance or prototype selection using mutual information in time series prediction
WO2021042857A1 (en) Processing method and processing apparatus for image segmentation model
RU2342702C2 (en) Associative identification device
CN114698395A (en) Quantification method and device of neural network model, and data processing method and device
AlFarah et al. Chaotic oscillator prediction based on artificial neural network and its realization on fpga
El Moukhlis et al. FPGA implementation of artificial neural networks
RU62314U1 (en) FORMAL NEURON
Qiu et al. On the memory mechanism of tensor-power recurrent models
Gross et al. Hardware-aware design for edge intelligence
Murugan et al. Design and implementation of multilayer perceptron with on-chip learning in virtex-e
RU2504837C1 (en) Associative recognition device
RU2279132C2 (en) Neuron network of finite ring
RU2485682C1 (en) Device of associative recognition
RU2541853C1 (en) Associative recognition device
US11526735B2 (en) Neuromorphic neuron apparatus for artificial neural networks
RU2340940C1 (en) Neural fuzzy net recognition device
Parashar Neural networks in machine learning
Iakymchuk et al. Hardware-accelerated spike train generation for neuromorphic image and video processing
Larrakoetxea et al. Efficient machine learning on edge computing through data compression techniques
Profentzas et al. Microtl: Transfer learning on low-power IoT devices
RU104349U1 (en) FINANCIAL TIME SERIES FORECASTING SYSTEM
Wang et al. Prediction of chaotic time series using LS-SVM with automatic parameter selection
CN112561050A (en) Neural network model training method and device

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20121221