уделяется вопросам построения и реализации только класса линейных
преобразователей напряжение–код, в основном с применением сети
Хопфилда и ее модификаций.
Формализованная методика синтеза ПФИ на основе аппарата ИНС,
используемая авторами настоящей работы, содержит следующие эта-
пы [1]:
1) представление преобразователя в виде нейросетевой структуры,
построение математических моделей ее нейроузлов;
2) задание логических сигналов нейроструктуры ПФИ и ее узлов
с помощью матриц;
3) представление нейросетевых операций в булевом базисе, струк-
турный синтез цифровых автоматов для их реализации;
4) реализация синтезируемой структуры ПФИ на заданной эле-
ментной базе.
Первый этап разбивается на следующие составляющие [7, 8]:
— выбор и обоснование исходной ИНС;
— определение базовой конфигурации структуры ПФИ как сети;
— настройка сети.
Одним из трудоемких этапов проектирования нейросетевого пре-
образователя формы представления информации на СБИС является
настройка нейросети ПФИ на решение поставленной задачи преобра-
зования аналог–код [9, 10]. Это связано с тем, что стандартные ал-
горитмы обучения ИНС рассчитаны, как правило, на цифровую фор-
му представления входной, внутренней и выходной информации. При
этом обучение не учитывает аппаратного способа реализации нейро-
сетевого АЦП с гибридной (аналоговой и цифровой) формой пред-
ставления информации, которая накладывает определенные ограниче-
ния на выбор значений коэффициентов, задающих веса синаптических
связей и порогов нейронов преобразователя, а также на способы их
физической реализации.
В связи с этим является актуальным создание процедур настройки
нейросетевых АЦП, ориентированных на реализацию новой функции
преобразования на базе СБИС.
Основное содержание настройки ИНС-преобразователя аналог–
код.
Под настройкой ИНС-преобразователя понимается совокупность
специальных процедур, обеспечивающих на основе нейросетевой мо-
дели преобразователя поддержку проведения операций, необходимых
для его проектирования.
На этапе структурного проектирования в их перечень включаются
такие операции, как выбор алгоритма обучения нейросети и обучаю-
щих примеров, а также собственно процедуры обучения и тестиро-
вания устройства на решение поставленной задачи преобразования.
Далее на схемотехническом этапе проводится формирование логиче-
ской (или электрической) схемы преобразователя и анализ ее эффек-
тивности для конкретной микроэлектронной реализации устройства с
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2009. № 3 77
