Теми рефератів
> Реферати > Курсові роботи > Звіти з практики > Курсові проекти > Питання та відповіді > Ессе > Доклади > Учбові матеріали > Контрольні роботи > Методички > Лекції > Твори > Підручники > Статті Контакти
Реферати, твори, дипломи, практика » Статьи » Розпізнавання образів за допомогою неординарного алгоритму та програмної реалізації, що здійснює функціонування нової розділеної структури штучної нейронної мережі

Реферат Розпізнавання образів за допомогою неординарного алгоритму та програмної реалізації, що здійснює функціонування нової розділеної структури штучної нейронної мережі





[J21:J8020}:=ЕСЛИ(Slct=1;Q21;ЕСЛИ(Slct=2;Y21;ЕСЛИ(Slct=3;AI21;ЕСЛИ(Slct=4;AQ21;ЕСЛИ(Slct=5;AY21;ЕСЛИ(Slct=6;BF21;BM21)))))) тип образу в активній вибірці.



.[E21:E8020}:=ЕСЛИ(Slct=1;L21;ЕСЛИ(Slct=2;T21;ЕСЛИ(Slct=3;AD21;ЕСЛИ(Slct=4;AL21;ЕСЛИ(Slct=5;AT21;ЕСЛИ(Slct=6;BA21;BH21))))))*scale;

[F21:F8020}:==ЕСЛИ(Slct=1;M21;ЕСЛИ(Slct=2;U21;ЕСЛИ(Slct=3;AE21;ЕСЛИ(Slct=4;AM21;ЕСЛИ(Slct=5;AU21;ЕСЛИ(Slct=6;BB21;BI21))))))*scal;

[G21:G8020}:=ЕСЛИ(Slct=1;N21;ЕСЛИ(Slct=2;V21;ЕСЛИ(Slct=3;AF21;ЕСЛИ(Slct=4;AN21;ЕСЛИ(Slct=5;AV21;ЕСЛИ(Slct=6;BC21;BJ21))))))*scale;

[H21:H8020}:=ЕСЛИ(Slct=1;O21;ЕСЛИ(Slct=2;W21;ЕСЛИ(Slct=3;AG21;ЕСЛИ(Slct=4;AO21;ЕСЛИ(Slct=5;AW21;ЕСЛИ(Slct=6;BD21;BK21))))))*scale

нормовані координати образів активної вибірки

Будь-які зміни на робочому листі Вибірки контролюються процедурою Worksheet_Change () - обробником події Change виду (рис. 3.8):


Рис. 3.8. Робочий лист вибірки


На аркуші Вибірки 5 вибірок навчальних зразків:

Вибірка 1 складається з 8 000 зразків рівномірно розташованих по всій координатній сітці.

Вибірка 2 складається з 4000 зразків.

Вибірка 3 складається з 150 норірованних зразків на площині завдання Іриси Фішера.

Вибірка 4 так само складається з зразків завдання Іриси Фішера, але вже з 4-ма координатами.

Вибірка 5 включає в себе 2 000 зразків на площині з трикутним розташуванням.


Рис. 3.9. Робочий лист вибірки


3.4.2 Робочий лист Навчання

Робочий лист Навчання містить табличну реалізацію ІНС, що містить шар з 30 нейронів Кохонена. У сукупності нейрони прошарку Кохонена утворюють двовимірну прямокутну самоорганізується карту, показану на рис. 3.103.


Рис. 3.10. Самоорганізуюча карта нейронів шару Кохонена (заливкою показано оточення фон Неймана для 14-го нейрона)


У процесі навчання ІНС Кохонена кожен її нейрон взаємодіє тільки зі своїми сусідами з оточення фон Неймана радіуса r=1, тобто з нейронами, розташованими лівіше, вище, правіше і нижче шуканого нейрона. Однак за бажанням користувача табличній моделі окремі зв'язки між нейронами можна примусово розірвати. Так, на ріс.3.33 хрестиками показані розриви зв'язків між нейронами 6 і 12, 12 і 13, 13 і 19, 19 і 20, 20 і 26, 26 і 27. У результаті спочатку однозв'язна самоорганізована карта виявився розірваним на дві не взаємодіють між собою карти (безлічі нейронів {12, 18-19, 24-26} і {0-11, 13-17, 20-23, 27-29}). Як показано нижче, можливість вибіркового розриву зв'язків між нейронами відіграє важливу роль у вирішенні проблеми мертвих нейронів.

Навчання ІНС Кохонена виконується у дві фази. У епохах першої фази навчання мережі виконується згідно з алгоритмом, описаним в розділі 3.4.1. У другій фазі взаємодія між сусідніми нейронами відключається, і виконується остаточна підстроювання положень нейронів-переможців щодо положення нейронів, досягнутого в першій фазі навчання ІНС.

Таблична модель ІНС Кохонена складається з області користувальницького інтерфейсу в діапазоні осередків R1C1: R18C10 (рис.3.11), семи двовимірних діапазонів клітинок з даними і формулами, що реалізовують алгоритм навчання мережі за допомогою клітинного автомата, кількох допоміжних діапазонів осередків:

R23C20: R52C23 - вхідний діапазон комірок Початковий стан нейронів (осередків КА) для ручного завдання детермінованою початковій конфігурації шару нейронів Кохонена (рис.3.12);

R60C20: R60C23 - діапазон комірок Вхідний порт даних, в процесі навчання ІНС через цей порт подаються навчальні образи на входи шару нейронів Кохонена (рис.3.13);

R64C20: R64C23 - діапазон комірок Входи прошарку нейронів Кохонена (ріс.3.12б);

R65C20: R94C23 - діапазон комірок Шар нейронів Кохонена (ріс.3.12б);

R108C29: R112C34 - діапазон комірок Оточення нейрона-переможця, табличний еквівалент самоорганізується карти Кохонена, осередки нейрона-переможця і його кружляння мають значення 1, інші комірки - значення 0 (рис.3.14);

R116C20: R145C23 - діапазон комірок Попередні збільшення координат нейронів (ріс.3.38б);

R149C20: R178C23 - діапазон комірок Прирости координат нейронів (рис.3.15);

R65C24: R94C24, R116C24: R145C24, R116C25: R145C25, R149C19: R178C19, R149C24: R178C24, R149C25: R178C25 - допоміжні діапазони клітинок.

Інтерфейс користувача табличній моделі ІНС Кохонена представлений ...


Назад | сторінка 25 з 36 | Наступна сторінка





Схожі реферати:

  • Реферат на тему: Молекулярні Механізми міжклітінніх взаємодій олігодендроцітів и нейронів в ...
  • Реферат на тему: Діапазон потреб людини, що призводять його в ресторан середнього рівня
  • Реферат на тему: Розподільні пристрої з комірок типу КРУ 6-35 кВ
  • Реферат на тему: Рівень звуку і динамічний діапазон излученного сигналу
  • Реферат на тему: Використання буфера обміну. Адресація комірок MS Excel