RU2485682C1 - Устройство ассоциативного распознавания - Google Patents
Устройство ассоциативного распознавания Download PDFInfo
- Publication number
- RU2485682C1 RU2485682C1 RU2011149554/08A RU2011149554A RU2485682C1 RU 2485682 C1 RU2485682 C1 RU 2485682C1 RU 2011149554/08 A RU2011149554/08 A RU 2011149554/08A RU 2011149554 A RU2011149554 A RU 2011149554A RU 2485682 C1 RU2485682 C1 RU 2485682C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- blocks
- membership functions
- values
- inputs
- groups
- Prior art date
Links
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области преобразования сигналов и изображений, задаваемых невзвешенными цифровыми кодами, во взвешенные коды, и может быть использовано для обработки и распознавания сигналов и изображений. Техническим результатом является повышение точности распознавания при распознавании объектов с отдельными слабо и/или не полностью искаженными областями. Устройство содержит Р блоков выделения максимального сигнала, Р блоков вычисления активационной функции и Р групп блоков формирования значений функций принадлежности. 1 ил.
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.
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].
Недостатком устройства являются относительно узкие функциональные возможности.
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-ого 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", СПб.: "Наука и Техника", 2003 г., стр.231].
Недостатком этого устройства также являются относительно узкие функциональные возможности.
Кроме того, известно 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.ис.5.1.].
Недостатком и этого устройства также являются 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.
Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому является 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, 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-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 K-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 [RU 2342702, С2, G06K 9/62, 27/06/2008].
Недостатком наиболее близкого технического решения являются относительно узкие функциональные возможности и относительно низкая точность распознавания для случая, когда предъявляемые (входные, возбуждающие) сигналы, характеризующие наблюдаемое изображение, являются слабо и/или не полностью искаженными, т.е. отдельные элементы и области изображений практически полностью совпадают с соответствующими элементами и областями изображений распознаваемых объектов. В этом случает суммирование значений функций принадлежности по элементам предъявляемого изображения может приводить к маскировке распознаваемых объектов за счет влияния относительно других элементов и областей изображений, что снижает достоверность их распознавания.
Требуемый технический результат заключается в расширении функциональных возможностей и повышении точности распознавания при распознавании объектов с отдельными слабо и/или не полностью искаженными областями.
Требуемый технический результат достигается тем, что в устройство, содержащее Р блоков вычисления активационной функции и Р групп блоков формирования значений функций принадлежности, при этом каждая из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит К блоков формирования значений функций принадлежности, 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, введены Р блоков выделения максимального сигнала, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующей группы блоков формирования значений функций принадлежности из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности, а выходы каждого из Р блоков выделения максимального сигнала соединены с входом соответствующего блока вычисления активационной функции из Р блоков вычисления активационной функции.
Анализ научно-технической и патентной литературы показал, что до даты подачи заявки отсутствовали устройства с указанной совокупностью признаков. Следовательно, оно отвечает критерию "новизна".
Кроме того, требуемый технический результат достигается тем, что для достижения требуемого технического результата введены Р блоков выделения максимального сигнала, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующей группы блоков формирования значений функций принадлежности из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности, а выходы каждого из Р блоков выделения максимального сигнала соединены с входом соответствующего блока вычисления активационной функции из Р блоков вычисления активационной функции.
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 "изобретательский уровень".
Дополнительно отметим, что, как будет показано ниже, предлагаемое техническое решение может быть реализовано с помощью известных элементов цифровой техники. Следовательно, оно отвечает критерию "промышленная применимость".
На чертеже представлена электрическая структурная схема устройства ассоциативного распознавания.
Устройство ассоциативного распознавания содержит Р блоков выделения максимального сигнала с первого 1-1 по 1-Р и Р блоков вычисления активационной функции с первого 2-1 по 2-Р, входы каждого из которых соединены с выходами одноименных блоков выделения максимального сигнала 1-1…1-Р.
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 блоков выделения максимального сигнала 1-1…1-Р, при этом каждая из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит K блоков формирования значений функций принадлежности с первого по K-й (3-1-1…3-1-K, ……3-Р-1…3-Р-K), 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.
Блок выделения максимального сигнала является стандартным элементом вычислительной техники, а блоки формирования значений функций принадлежности и блоки вычисления активационной функции охарактеризованы на функциональном уровне и в предложенном техническом решении используются примеры их выполнения из устройства-прототипа.
Работает устройство ассоциативного распознавания следующим образом.
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 основе подобных функций производится программирование блоков формирования значений функций принадлежности (3-1-1…3-1-K, ……3-Р-1…3-Р-K).
На входы блоков 3-1-1…3-1-K, ……3-Р-1…3-Р-K 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-K, ……3-Р-1…3-Р-K в значение функции принадлежности, которое отражает нечеткое представление о соответствии уровня входного сигнала соответствующему эталонному сигналу (элементу изображения).
Каждый из блоков 3-1-1…3-1-K, …3-Р-1…3-Р-K настроен на свой вид функции принадлежности.
В блоках 1-1…1-Р выделения максимального сигнала из сформированных значений функций принадлежности соответствующих им групп блоков формирования функций принадлежности выделяются максимальные сигналы, которые подаются на входы соответствующих блоков 2-1…2-Р вычисления активационной функции. В простейшем случае они могут быть выполнены в виде пороговых блоков.
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.
Таким образом, в предложенном устройстве достигается требуемый технический результат, заключающийся в расширении функциональных возможностей, поскольку распознавание изображения производится с использованием ранговой обработки сигналов путем выделения максимального сигнала.
Кроме того, повышается и точность распознавания, когда предъявляемые (входные, возбуждающие) сигналы, характеризующие наблюдаемое изображение, являются слабо и/или не полностью искаженными, т.е. отдельные элементы и области изображений практически полностью совпадают с соответствующими элементами и областями изображений распознаваемых объектов. В предложенном техническом решении выделение максимального значения из множества значений функций принадлежности практически исключает ошибки при распознавании, когда предъявляемые (входные, возбуждающие) сигналы, характеризующие наблюдаемое изображение, являются слабо и/или не полностью искаженными, т.е. отдельные элементы и области изображений практически полностью совпадают с соответствующими элементами и областями изображений распознаваемых объектов.
Claims (1)
- Устройство ассоциативного распознавания, устройство, содержащее Р блоков вычисления активационной функции и Р групп блоков формирования значений функций принадлежности, при этом каждая из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит K блоков формирования значений функций принадлежности, 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, отличающееся тем, что введены Р блоков выделения максимального сигнала, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующей группы блоков формирования значений функций принадлежности из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности, а выходы каждого из Р блоков выделения максимального сигнала соединены с входом соответствующего блока вычисления активационной функции из Р блоков вычисления активационной функции.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2011149554/08A RU2485682C1 (ru) | 2011-12-06 | 2011-12-06 | Устройство ассоциативного распознавания |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2011149554/08A RU2485682C1 (ru) | 2011-12-06 | 2011-12-06 | Устройство ассоциативного распознавания |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2485682C1 true RU2485682C1 (ru) | 2013-06-20 |
Family
ID=48786541
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2011149554/08A RU2485682C1 (ru) | 2011-12-06 | 2011-12-06 | Устройство ассоциативного распознавания |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2485682C1 (ru) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2193797C2 (ru) * | 1990-04-26 | 2002-11-27 | Джон СУТЕРЛАНД | Устройство ассоциативной памяти (варианты) и способ распознавания образов (варианты) |
RU2342702C2 (ru) * | 2006-12-20 | 2008-12-27 | Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого | Устройство ассоциативного распознавания |
US20110071969A1 (en) * | 2008-05-23 | 2011-03-24 | Faiyaz Doctor | Neuro type-2 fuzzy based method for decision making |
US20110218727A1 (en) * | 2005-03-04 | 2011-09-08 | Stmicroelectronics S.R.L. | Method and associated device for sensing the air/fuel ratio of an internal combustion engine |
-
2011
- 2011-12-06 RU RU2011149554/08A patent/RU2485682C1/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2193797C2 (ru) * | 1990-04-26 | 2002-11-27 | Джон СУТЕРЛАНД | Устройство ассоциативной памяти (варианты) и способ распознавания образов (варианты) |
US20110218727A1 (en) * | 2005-03-04 | 2011-09-08 | Stmicroelectronics S.R.L. | Method and associated device for sensing the air/fuel ratio of an internal combustion engine |
RU2342702C2 (ru) * | 2006-12-20 | 2008-12-27 | Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого | Устройство ассоциативного распознавания |
US20110071969A1 (en) * | 2008-05-23 | 2011-03-24 | Faiyaz Doctor | Neuro type-2 fuzzy based method for decision making |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Coulombe et al. | Computing with networks of nonlinear mechanical oscillators | |
CN106960206B (zh) | 字符识别方法和字符识别系统 | |
Tang et al. | Sparse unmixing of hyperspectral data using spectral a priori information | |
CN108140144B (zh) | 一种对神经网络模型进行训练的方法、装置及电子设备 | |
CN115951883B (zh) | 分布式微服务架构的服务组件管理系统及其方法 | |
Shrivastava et al. | MobiVSR: A visual speech recognition solution for mobile devices | |
Jeong et al. | Sensor-data augmentation for human activity recognition with time-warping and data masking | |
CN114037882A (zh) | 边缘人工智能装置、电子装置及其方法 | |
RU2342702C2 (ru) | Устройство ассоциативного распознавания | |
Sundaramoorthy et al. | HARNet: Towards on-device incremental learning using deep ensembles on constrained devices | |
CN114895275A (zh) | 基于高效多维注意力神经网络的雷达微动手势识别方法 | |
CN111783935A (zh) | 卷积神经网络构建方法、装置、设备及介质 | |
Zhongkai et al. | A comparative study: Toward an effective convolutional neural network architecture for sensor-based human activity recognition | |
RU2504837C1 (ru) | Устройство ассоциативного распознавания | |
RU2485682C1 (ru) | Устройство ассоциативного распознавания | |
Sandhu et al. | Resnet-34 Model for Human Activity Recognition on Smartphone Sensor Data | |
Molin et al. | FPGA emulation of a spike-based, stochastic system for real-time image dewarping | |
RU2541853C1 (ru) | Устройство ассоциативного распознавания | |
Sahani et al. | FPGA-based semisupervised multifusion RDCNN of process robust VMD data with online kernel RVFLN for power quality events recognition | |
RU62314U1 (ru) | Формальный нейрон | |
CN114429192B (zh) | 一种图像匹配方法、装置和电子设备 | |
RU2279132C2 (ru) | Нейронная сеть конечного кольца | |
Dürichen et al. | Binary Input Layer: Training of CNN models with binary input data | |
Sirojan et al. | Enabling deep learning on embedded systems for iot sensor data analytics: Opportunities and challenges | |
US11526735B2 (en) | Neuromorphic neuron apparatus for artificial neural networks |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20141207 |