росистемы
)
при условии стопроцентного распознавания
(
идентифика
-
ции
).
Однако при этом обработку искаженного образа в однослойной
оптико
-
электронной нейросети на основе крупноформатного оптиче
-
ского векторно
-
матричного умножителя
[3]
необходимо проводить в
два этапа
.
Этап
1.
Загружается весовая нейроматрица базовых образов
,
на вход
нейросети подается искаженный случайным образом сигнал
,
и система
определяет соответствующий ему базовый
(
групповой
)
образ
,
т
.
е
.
про
-
водится классификация искаженного входного образа
.
Этап
2.
Загружается весовая матрица данной группы
,
соответствую
-
щей найденному базовому образу
;
на вход нейросистемы подается тот
же искаженный случайным образом сигнал
,
и нейросеть осуществляет
его идентификацию методом автоассоциативного восстановления
.
Таким образом
,
фактически эмулируется двухслойная нейросеть
,
оптико
-
электронная реализация которой затруднительна
.
Поэтому ап
-
паратно такая схема реализуется однослойным оптико
-
электронным
нейросопроцессором посредством последовательной
(
двухэтапной
)
обработки с перезагрузкой матрицы нейровесов
.
Специфика подготовительной работы при такой обработке заключа
-
ется в определении групп схожих образов
.
При моделировании приме
-
нялся следующий способ группировки образов
:
в построенной матрице
попарных произведений всего исходного набора эталонов определял
-
ся максимум по каждой строке
(
исключая
,
естественно
,
диагональные
элементы
).
Предельный коэффициент схожести образов этих пар
δ
(
значение элемента матрицы попарных произведений
)
варьировался
для достижения оптимальных показателей
.
В итоге получили выбор
-
ку пар наиболее схожих образов
.
Затем последовательным перебором
пар этой выборки были сформированы группы образов
,
включающие
(
в случае набора
,
соответствующего представленному на рис
. 1)
2–6
образов
.
Обобщенный образ группы построен согласно следующей фор
-
муле
:
T
j
=
1
при
n
X
i
=1
(1
/
2)(
T
ji
+ 1)
±
n > k,
−
1
при
n
X
i
=1
(1
/
2)(
T
ji
+ 1)
±
n
≤
k,
где
T
j
—
j
-
й элемент обобщенного образа группы
;
n
—
количество
образов в группе
;
k
—
пороговый коэффициент
,
определяющий зави
-
симость значения элемента обобщенного образа от схожести значений
элементов образов группы
.
ISSN 0236-3933.
Вестник МГТУ им
.
Н
.
Э
.
Баумана
.
Сер
. “
Приборостроение
”. 2003.
№
3 5
