Нейросетевые преобразователи импульсно-аналоговой информации: организация, синтез, реализация

Оглавление

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. ОБОСНОВАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ БАЗИСА НЕЙРО-СЕТЕВЫХ ОПЕРАЦИЙ ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННЫХ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ В КОД
1.1. Состояние применения ИНС для построения преобразователей формы представления информации
1.2. Концепция и направления приложения ИНС технологий для проектирования преобразователей формы информации (ПФИ)
Глава 2. НЕЙРОПОДОБНЫЕ СТРУКТУРЫ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ "АНАЛОГ → КОД"
С ФИКСИРОВАННЫМИ СВЯЗЯМИ
2.1. Методы описания процессов преобразования
и нейроподобные структуры преобразователей аналоговой величины в унитарный код

2.2. Подходы к описанию нейроподобных структур преобразователей с позиционным кодированием результата
2.3. Основные рекомендации по применению нейро-подобных структур преобразователей и .

Глава 3. МОДЕЛИ И ПРОЦЕДУРЫ СИНТЕЗА СТРУКТУР НЕЙРОПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ ИМПУЛЬСНО-АНАЛОГОВЫХ СИГНАЛОВ
С ФУНКЦИЯМИ ОБУЧЕНИЯ (на примере сетей прямого распространения)
3.1. Процедура синтеза преобразователей импульсно-аналоговых сигналов в цифровой код с функцией обучения
3.2. Реализация синаптических связей с выходом в виде частоты и временного интервала
3.3. Целевая функция синтеза структур преобразователей с минимальными аппаратными затратами
3.4. Модели и процедуры синтеза структур ПФИ на базе многослойных персептронных сетей

Глава 4. СТРУКТУРНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ МНОГОКАСКАДНЫХ И МНОГОТАКТНЫХ ИНС ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ
4.1. Структура преобразователя с каскадным включением однонейронных персептронов
4.2. Многокаскадные ИНС преобразователи с позиционным кодированием результата
4.3. Особенности получения кода при каскадном включении однонейронных персептронов
4.4. Принципы применения гибридных нейронов для построения многокаскадных нейропреобразователей с позиционным кодированием
4.5. Многокаскадные структуры преобразователей на основе персептронов с переменными порогами
4.6. Синтез многотактных персептронных преобразователей

Глава 5. ПРИМЕНЕНИЕ РЕКУРЕНТНЫХ И ГИБРИДНЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ИМПУЛЬСНО-ЦИФРОВЫХ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ
5.1. Обоснование разработки преобразователей "аналог → код" на основе рекуррентных сетей
5.2. Синтез ИНС преобразователя на основе рекуррентной сети
5.3. Организация ИНС преобразователей на основе декомпозиции системы на отдельные сети
5.4. Структура нейропреобразователя на основе каскадирования гибридных сетей, состоящих из 2 слойной рекурретной
и 1 слойной персептронной ИНС
5.5. Структуры нейро-ПФИ
с использованием функции активации Rac
5.6. Структурная организация импульсно цифровых функциональных преобразователей на основе комплексирования радиально-базисных и рекуррентных сетей

Глава 6. МЕТОДИКА СИНТЕЗА НЕЙРОПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ ИМПУЛЬСНО-АНАЛОГОВЫХ СИГНАЛОВ КАК ЦИФРОВОГО АВТОМАТА

Глава 7. ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ РЕАЛИЗАЦИИ И ВЕРИФИКАЦИИ ИНС ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ НА ПЛИС
7.1. Принципы реализации ИНС преобразователей на ПЛИС
7.2. Оценка технико-экономических характеристик и функциональных возможностей нейропреобразователей на ПЛИС
7.3. Основные функциональные возможности
разрабатываемых ИНС преобразователей
на ПЛИС
7.4. Пример синтеза и реализации на ПЛИС сигнализатора уровня электропроводных сред как нейропреобразователя
7.5. Варианты организации системы обучения ИНС преобразователей

Глава 8. АНАЛИЗ ВРЕМЕНИ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ РАЗЛИЧНЫХ ВАРИАНТОВ СТРУКТУР ИНС ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ

Глава 9. МОДЕЛИРОВАНИЕ ОСНОВНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК НЕЙРОЭЛЕМЕНТОВ И ОЦЕНКА ИХ ВЛИЯНИЯ НА ВЫБОР СТРУКТУРЫ ИНС ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ
9.1. Принципы построения имитационных моделей ИНС преобразователей и их нейронов .
9.2. Имитационная модель нейронов
с синаптическими связями на основе умножителей частоты на цифровой код с формированием результата в виде частоты
9.3. Имитационная модель каскадного включения нейронов с синаптическими связями на базе умножителей частотных сигналов
9.4. Результаты функционально-логического моделирования нейронов

ЗАКЛЮЧЕНИЕ