Примениние персептрона для распознавания объектов в САПР

Известия ТРТУ

Тематический выпуск

УДК 007.52:611.81

Ю.О. Чернышев, Д.В. Яценко ПРИМЕНИНИЕ ПЕРСЕПТРОНА ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ В САПР

Проведено моделирование плоского персептрона, многослойного и однослойного. Была выбран стандартный алгоритм прямого распространения. В данной модели функция активации нейрона представляет собой простую пороговую функцию от  ;а (где ! - вес ьго входа, ^ - сигнал на- ьм входе).

На выход нейрона поступал сигнал при превышении некого порога . Входы и выходы нейронов соединялись по таблице соединений жёстко заданной в массиве исходных данных. Далее была создана компьютерная программа, реализующая . , -ных на объектно-ориентированном языке программирования С++, плюс массивы содержащие наборы настроечной информации, как то связи нейронов, весовые коэффициенты входов и выходов, пороговые значения. В программе было задействовано до 100 экземпляров класса нейрон. Было создано 4 различных массива исходных данных для различных применений персептрона.

На вышеописанной модели были проведены эксперименты по распознанию простейших графических образов - “свет|темнота”, “контраст”, ’’точка”, ’’линия”,” литера”. Входными данными для пересептрона являлась матрица 10x10 со-1 0 . -менная, содержащая значение >=0.5 при успешном опознании образа и <0.5 в противном случае. Получение результата происходило соответственно за 1,2,3 такта, где такт - время активации нейрона.

Анализ статистики результатов описанных выше экспериментов показал достоинства и недостатки созданной модели. Основных достоинств алгоритма два -высокая скорость работы(распознавание происходит в 2.5 раза быстрее чем по стандартным алгоритмам) и высокий параллелизм. Основной недостаток - жесткость алгоритма. Т.е. после инициализации программа распознаёт только заданный объект. Кроме того статистика распознаваний показала, что распознавание происходит успешно при наличии до 30% шума.

007:57

. . , . .

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЁТКИХ СИСТЕМ В РАСПРЕДЕЛЁННЫХСИСТЕМАХ

БАЗ ДАННЫХ САПР

В настоящее время базы данных, по своей структуре, всё чаще создаются децентрализованными. В особенности это касается баз данных конструкторских документов. В большой степени этому способствует развитие глобальных сетей пе-. -виям запроса наиболее актуально. Для решения этой проблемы предлагается ис-

Материалы Международной конференции

“Интеллектуальные САПР”

пользовать математический аппарат нейронных сетей. В данной статье рассматривается возможность создания алгоритма осуществления семантического анализа и преобразования входной информации, типа T->t (реферирование) и t->T. Сеть синтаксического анализатора, использованная в экспериментах - Простая Рекуррентная Сеть (SRN; Elman 1990, 1991; Miikkulainen 1993), тренируемая чтобы отобразить последовательность входных текстовых представлений в статическое предло-, .

, . Выходной слой - конкатенация пяти текстовых сборок представления, соответствует контексту предложения. На каждом шаге последовательности обучения представление слова загружается во входную сборку, и активизация распространяется через скрытый слой (60 устройств шириной) к выходной сборке. Активизация в скрытом слое сохраняется в предыдущем скрытом слое и используется при следующем шаге совместно с входной сборкой, как источник сигнала для скрытого слоя. Для изменения весов и корректировки ошибок используется алгоритм обрат. -ние контекста по нескольким словам. Сеть тренировалась с уровнем обучения 0.5 в течении 100 циклов, 0.1 - 50 циклов, 0.05 - 5 циклов и окончательно с уровнем 0.01 в течении 200 циклов. На этом этапе средняя ошибка на устройство составляет 0.024.

УДК 681.3.001.63

Ю.О. Чернышев, О .Г.Ведерникова

РАЗРАБОТКА НАПРАВЛЕННОГО ОПЕРАТОРА МУТАЦИИ, ОСНОВАННОГО НА МЕТОДЕ КЕРНИГАНА-ЛИНА В ГЕНЕТИЧЕСКИХ

АЛГОРИТМАХ

Генетические алгоритмы (ГА) основанны на моделях наследственности и , , в живых системах. ГА - это интерактивная процедура, которая анализирует некоторый набор (популяцию) вариантов решений задачи. В течение одной итерации, которая называется поколением, оцениваются структуры текущей популяции, и с учетом этих оценок (фитнессов) формируется новая популяция вариантов решений .

Переспективным развитием ГА является разработка генетических операторов ( ), .

является разработка операторов мутации адаптированных к решению задачи размещения, основанных на методе Кернига-Лина и предназначенных для оптимиза-

( ), -, . -дующие обозначения. Пусть имеется КП размером nx х ny, Li - сканирующие контуры размером а ха, a^Snx ,i=1,2,...,r| где r|=(nx-a+1)(ny-a+1) - количество контуров. Контур L разделяет все множество элементов E={ei} на два подмножества Q={qi} и P={pi} , расположенных соответственно внутри контура L и вне контура. Q и P=E и Q n P=0. Q0 и P0 - рабочие подмножества элементов.