НЕЙРОКОМПЬЮТЕР

Полезная модель относится к области эффективных, высоких технологий, к области информационной техники и нейрокомпьютинга, в частности, к области создания нейрокомпьютеров.
Известен нейрокомпьютер, содержащий блок хранения бинарного входного сигнала, выход которого связан со входом логической схемы И-ИЛИ, выход которой связан со входом блока внутренней памяти, один выход которого связан с другим входом логической схемы И-ИЛИ, другой выход блока внутренней памяти связан со входом блока формирования из поступивших кодов состояний из регистра внутренней памяти выходную последовательность кодов групп, блок управления, один выход которого связан с третьим входом логической схемы И-ИЛИ и с одним входом блока хранения бинарного входного сигнала, другой выход которого связан с одним входом блока выбора строк и извлечения информации, выходы которого связаны с другими входами блока хранения бинарного входного сигнала (см., например, книгу В.Д.Цыганков, Виртуальный нейрокомпьютер "ЭМБРИОН", М., СИНТЕГ, 2005, С.24-26, 85, 86).
Недостатком известного компьютера является низкое быстродействие, низкая помехоустойчивость и сложность конструкции.
Техническим результатом полезной модели является повышение быстродействия для обеспечения возможности различать изменения состояния обрабатываемых сигналов, повышение помехоустойчивости, обеспечение возможности создания
10
сверхсложных нейронных сетей с числом нейронов до 10 и упрощение конструкции.
Достигается это тем, что он имеет блок генератора синхронизирующих импульсов, один выход которого связан с другим входом блока внутренней памяти, другой выход - связан со входом блока управления, блок анализа, вход которого связан со вторым выходом логической схемы И-ИЛИ, а выход блока анализа связан со входом блока коррекции, выход которого связан с другим входом блока выбора строк и извлечения информации, при этом блок хранения бинарного входного сигнала включает входную бинарную матрицу триггеров размером п×m, где п - число столбцов = 1, 2, 3, ..., m - число строк = 1, 2, 3, ..., выполненной с обеспечением возможности принятия на входе сигналов в бинарном виде из внешней среды, несущих информацию, например, с датчиков объекта управления, блок внутренней памяти включает п-разрядный регистр внутренней памяти, где п=1, 2, 3, ..., выполненный с возможностью изменения состояния с каждым NS импульсом и с возможностью поступления с его выхода сигналов в виде последовательности двоичных кодов на исполнительный орган, например, объект управления, блок формирования выполнен с обеспечением возможности передачи с выхода обработанных им сигналов на исполнительный орган, например, объект управления, блок управления выполнен с обеспечением возможности управления передачей информации из бинарной матрицы в регистр внутренней памяти и с возможностью извлечения информации из бинарной матрицы, а блок анализа выполнен с обеспечением возможности определения величины рассогласования между состояниями кода строк
бинарной матрицы и кодом состояния регистра внутренней памяти посредством связи его выхода с другим входом логической схемы И-ИЛИ и с возможностью воздействия на блок коррекции для перестраивания режима функционирования блока извлечения информации.
В логической схеме И-ИЛИ использована логическая интегральная микросхема.
В блоке формирования использован дешифратор, выполненный в виде микросхемы.
B блоке управления использованы логические схемы сравнения и дешифраторы.
В блоке выбора строк и извлечения информации использован массив триггеров для хранения деспотичных чисел.
В блоке генератора синхронизирующих импульсов использован управляющий генератор импульсов, выполненный, например, на транзисторах.
В блоке анализа использованы схемы сравнения с использованием логических схем И-ИЛИ-НЕТ.
В блоке коррекции использован управляемый двоичный счетчик.
Сущность полезной модели поясняется чертежом, где на Фиг.1 изображена блок-схема нейрокомпьютера.
Нейрокомпьютер содержит блок 1 хранения бинарного входного сигнала, выход которого связан со входом логической схемы 2 И-ИЛИ, выход которой связан со входом блока 3 внутренней памяти, один выход которого связан с другим входом логической 2 схемы И-ИЛИ, другой выход блока 3 внутренней памяти связан со входом блока 4 формирования из поступивших кодов состояний из регистра внутренней 3 памяти выходную последовательность кодов групп, блок 6 управления, один выход которого связан с третьим входом логической 2 схемы И-ИЛИ и с одним входом блока 1 хранения бинарного входного сигнала, другой выход которого связан с одним входом блока 7 выбора строк и извлечения информации, выходы которого связаны с другими входами блока 1 хранения бинарного входного сигнала.
Нейрокомпьютер имеет блок 5 генератора синхронизирующих импульсов, один выход которого связан с другим входом блока 3 внутренней памяти, другой выход - связан со входом блока 6 управления, вход которого связан со вторым выходом логической 2 схемы И-ИЛИ, а выход блока 8 анализа связан со входом блока 9 коррекции, выход которого связан с другим входом блока 7 выбора строк и извлечения информации.
Блок 1 хранения бинарного входного сигнала включает входную бинарную матрицу триггеров размером п×m, где п - число столбцов = 1, 2, 3, ..., m - число строк = 1, 2, 3, ..., выполненной с обеспечением возможности принятия на входе сигналов в бинарном виде из внешней среды, несущих информацию,
например, с датчиков объекта управления.
Блок 3 внутренней памяти включает п-разрядный регистр внутренней памяти, где п=1, 2, 3, ..., выполненный с возможностью изменения состояния с каждым NS импульсом и с возможностью поступления с его выхода сигналов в виде последовательности двоичных кодов на исполнительный орган, например, объект управления.
Блок 4 формирования выполнен с обеспечением возможности передачи с выхода обработанных им сигналов на исполнительный орган, например, объект управления.
Блок 6 управления выполнен с обеспечением возможности управления передачей информации из бинарной 1 матрицы в регистр внутренней памяти с возможностью извлечения информации из бинарной 1 матрицы.
Блок 8 анализа выполнен с обеспечением возможности определения величины рассогласования между состояниями кода строк (m) бинарной 1 матрицы и кодом состояния регистра внутренней памяти посредством связи его выхода с другим входом логической 2 схемы И-ИЛИ и с возможностью воздействия на блок 9 коррекции для перестраивания режима функционирования блока 7 извлечения информации.
В логической 2 схеме И-ИЛИ использована логическая интегральная микросхема.
В блоке 4 формирования использован дешифратор, выполненный в виде микросхемы.
В блоке 6 управления использованы логические схемы сравнения и дешифраторы.
В блоке 7 выбора строк и извлечения информации использован
массив триггеров для хранения десятичных чисел.
В блоке 5 генератора синхронизирующих импульсов использован управляющий генератор импульсов, выполненный, например, на транзисторах.
В блоке 8 анализа использованы схемы сравнения с использованием логических схем И-ИЛИ-НЕТ.
В блоке 9 коррекции использован управляемый двоичный счетчик.
Функционирует нейрокомпьютер следующим образом.
После формирования нейронной сети в виде блок-схемы, изображенной на фиг.1, осуществляют установку начального состояния регистра 3 внутренней памяти, заполнение входной бинарной матрицы триггеров размером п×m сигналами в бинарном виде из внешней среды.
Далее осуществляют подключение посредством блока 6 управления первой строки бинарной 1 матрицы к логической 2 схеме И-ИЛИ, определение посредством блока 8 анализа величины рассогласования между состояниями кода строк (m) бинарной матрицы и кодом состояния регистра 3 внутренней памяти и воздействие через блок 9 коррекции на блок 7 извлечения информации для установки длительности или времени извлечения информации из выбранной строки.
Затем осуществляют выбор посредством блока 9 коррекции в блоке 7 извлечения информации набора в виде массива триггеров, соответствующих числу строк (m) бинарной матрицы 1 и предназначенных для хранения времени обработки всех строк бинарной матрицы в виде набора десятичных чисел, характеризующих длительность обработки каждой отдельной строки
бинарной матрицы, глубину и размер нейронной сети, задают в блоке 6 управления NS-число, определяющее общее время обработки бинарного сигнала в бинарной матрице.
Далее осуществляют последовательный, построчный анализ и сравнение в блоке 8 анализа i-х разрядов каждой j-й строки бинарной 1 матрицы с i-м разрядом регистра 3 внутренней памяти (i - разряд = 1, 2, 3, 3, ... п; j - строка = 1, 2, 3, ... п).
При несовпадении входной информации в (i, j) клетке бинарной матрицы с состоянием i-го разряда регистра 3 внутренней памяти осуществляют перенос в него новой информации из блока 1 хранения бинарного входного сигнала.
Вышеуказанные операции циклически повторяют NS раз после считывания всех m-строк матрицы и одновременно генерируется нейронная сеть регистром 3 внутренней памяти в виде последовательности кодов состояний, а блоком 4 формирования - выходная последовательность кодов групп слоев сети.
Получаемые в регистре 3 внутренней памяти и в блоке 4 формирования выходные импульсы активности нейронных сетей в виде спектров частот используют с обеспечением передачи с их выходов (см. фиг.1) на исполнительный орган, например, объект управления (не показан).
Приведенные в данном предложении блоки используются и описываются в книге В.Л.Цыганков, нейрокомпьютер и мозг. М.СИНТЕГ, 2001, С.71-74.
Таким образом, полезная модель повышает быстродействие нейрокомпьютера для обеспечения возможности различать изменения состояния обрабатываемых сигналов, повышает помехоустойчивость и обеспечивает возможность
10
создания сверхсложных нейронных сетей с числом нейронов до 10 и упрощает конструкцию.
Промышленная применимость.
Полезная модель может быть использована при производстве нейрокомпьютеров, а также при производстве квантовых вычислителей для обеспечения информационной безопасности и защиты информации, при производстве систем обнаружения, распознавания и диагностики в военной технике, в промышленности, в медицине, автономных систем управления сложными динамическими объектами, бытовых приборов и в играх.