АССОЦИАТИВНАЯ ПАМЯТЬ

Заявленное устройство ассоциативной памяти относится к вычислительной технике и может использоваться в информационно-поисковых системах, системах распознавания образов, системах управления сложным технологическим оборудованием, экспертных системах, обучающих системах, а также в других вычислительных устройствах, где требуется сбор, хранение, обработка и поиск большого объема разнородной информации.
Известно устройство ассоциативной памяти, где для поиска информации используется некоторая совокупность свойств или описаний объекта /Л-1/. Данные, которые содержат описание или совокупность свойств, для разных объектов, сохраняются в различных ячейках, запоминающих устройствах или фрагментах ассоциативной памяти. Обращение к ассоциативной памяти производится путем указания объекта и (или) его описаний, перечня свойств, которые являются признаком этого объекта и отличают его от других, похожих объектов.
Известна иерархическая система ассоциативной памяти, содержащая ассоциативное запоминающее устройство /Л-2/. В иерархическую систему ассоциативной памяти введены дополнительные ассоциативные запоминающие устройства. Входы/выходы блока памяти ассоциативного запоминающего устройства с i-м (i=1...N) направлением ассоциативного доступа соединены с выходами/входами блоков памяти i ассоциативных запоминающих устройств с (i-1) направлением ассоциативного доступа. Управляющие входы ассоциативного запоминающего устройства с i-м направлением ассоциативного доступа являются управляющими входами i-й группы системы.
Известно также устройство ассоциативной памяти, содержащее средство запоминания и обработки сигналов, которое является искусственным нейронным прибором /Л-3/. Это устройство ассоциативной памяти выполнено с возможностью оперативного приема и преобразования сигналов, представляющих скалярные значения данных в комбинациях «возбудитель»-«отклик», содержащих соответственные взаимно связанные наборы входных элементов возбудителя и отклика.
Известны устройства нейронных сетей, которые состоят из нескольких десятков или сотен нейронов /Л.-4/. В этих сетях нейрон выполняет прием информации, ее обработку и
передачу результата на выход нейрона, масштабирование с выхода нейрона на соответствующие входы других нейронов. С ростом количества нейронов в сети увеличивается количество линий связи, усложняется работа нейрона и увеличиваются затраты на передачу информации.
Известна ассоциативная память, построенная на нейронных сетях Хемминга и Хопфилда /Л-5/. Структура нейронных сетей не позволяет построить ассоциативную память достаточного объема без применения больших компьютеров и суперкомпьютеров.
Наиболее близким по технической сущности к заявляемой полезной модели является ассоциативная память, построенная на нейронных сетях Хемминга и Хопфилда /Л-5/. Она принята в качестве прототипа.
Заявленная полезная модель ассоциативной памяти, построена на нейронных сетях. В нейронную сеть входят нейроны, вход и выход которых подсоединены к коммутарорам.
Нейрон имеет один вход и один выход. Нейрон выполняет прием обработку и передачу информации.
Коммутаторы имеют много входов и много выходов, к которым подсоединены входы и выходы коммутаторов, нейронов и доменов. Домен является структурным аналогом нейрона. Домен представляет собой фрагмент большой нейронной сети. Домен реализует функции приема, хранения и обработки информации. Домены имеют иерархическую структуру и могут включать в себя внутренние коммутаторы, нейроны и домены более низкого уровня.
Заявленное устройство ассоциативной памяти реализовано на нейронной сети с иерархической структурой, что позволяет получить память практически неограниченного объема и сократить затраты времени на поиск и доступ к информации с использованием сети персональных компьютеров (контроллеров и др. вычислительных устройств).
Существует связь между размером нейронной сети, реализующей ассоциативную память, и максимальным количеством хранимых в ней объектов. Для большой ассоциативной памяти необходима достаточная по размеру нейронная сеть. Построение больших нейронных сетей требует особых способов их организации. Ассоциативная память может быть реализована на нейронной сети путем композиции нейронов сети и выделения в ней доменов, объединения доменов в домены более высокого уровня, а также создания некоторого числа резервных доменов для хранения и обработки данных о новых объектах или для копирования доменов, содержащих ответственные данные. В устройстве ассоциативной памяти домен реализует прием, хранение и обработку данных о некотором объекте или совокупности объектов.
Техническим результатом заявляемой полезной модели ассоциативной памяти является создание ассоциативной памяти практически неограниченного объема, а также сокращение затрат на хранение, обработку и поиск информации.
Схема заявленного устройства ассоциативной памяти представлена на рис.1.
Устройство ассоциативной памяти, выполненной на нейронной сети, которая состоит из доменов 4, коммутаторов 2 и нейронов 1. Каждый домен 4 реализует функции одной или нескольких ячеек ассоциативной памяти. Домен представляет собой фрагмент большой нейронной сети. Домен является аналогом нейрона. Домен реализует функции приема, хранения и обработки информации о некотором объекте или совокупности объектов. Домен имеет один вход и один выход. В домен 4 входят следующие компоненты: шлюз 3, коммутаторы 2, нейроны 1, и домены более низкого уровня. Шлюз 3 содержит таблицу шлюзования, а также устройство, которое принимает, передает и перераспределяет информацию на основе этой таблицы. Шлюз 3 имеет один внешний вход и один внешний выход, которые образуют вход и выход домена, а также много внутренних входов и выходов, к которым подсоединены входы и выходы внутренних коммутаторов 2, нейронов 1 и доменов более низкого уровня.
Заявленное устройство ассоциативной памяти работает следующим образом.
Ассоциативная память выполнена на нейронной сети. Нейронная сеть состоит из доменов 4, коммутаторов 2 и нейронов 1. Ячейки ассоциативной памяти выполнены на доменах большой нейронной сети.
Нейрон 1 имеет один вход и один выход. Нейрон выполняет прием, хранение, обработку и передачу информации.
Коммутатор 2 имеет много входов и много выходов, к которым подсоединены входы и выходы коммутаторов 2, нейронов 1 и доменов 4. Коммутатор состоит из таблицы коммутации, а также устройства, которое принимает, передает и перераспределяет информацию на основе этой таблицы.
Домен 4 включает фрагмент большой нейронной сети, а также шлюз 3. Этот фрагмент большой нейронной сети содержит соединенные между собой коммутаторы 2, нейроны 1 и домены более низкого уровня. Домен имеет один вход и один выход. Домен является аналогом нейрона. Домен выполняет функции одной или нескольких ячеек ассоциативной памяти. Домен обеспечивает прием, хранение и обработку информации о некотором объекте или совокупности объектов.
Внешний вход и внешний выход шлюза 3 образуют, соответственно, вход и выход домена. Шлюз состоит из таблицы шлюзования, также устройства, которое принимает, передает и перераспределяет информацию на основе этой таблицы. Шлюз обеспечивает соединение
одного внешнего входа и одного внешнего выхода с некоторым числом внутренних входов и выходов, к которым подсоединены коммутаторы 2, нейроны 1 и домены более низкого уровня. Шлюз выполняет функции передачи информации между доменами сети.
При обучении нейронной сети происходит запись информации в комбинации возбудитель-отклик о свойствах объекта в ячейку ассоциативной памяти, которая реализована на домене нейронной сети.
В процессе работы ассоциативной памяти на входы доменной нейронной сети поступает информация-возбудитель, на выходе нейронной сети формируется информация-отклик о свойствах объекта, которая была записана в домен сети в процессе обучения. При этом информация на входе доменной нейронной сети может быть не полной. Ассоциативная память определит наиболее близкий по входам запомненный объект, восстановит недостающие входные данные и сформирует информацию-отклик о свойствах объекта, которая была записана в домен сети в процессе обучения.
Источники информации, принятые во внимание при составлении описания полезной модели:
1. Кохонен Дж. Ассоциативные запоминающие устройства. М.: Мир, 1985 /Л.-1/
2. Борисов В.В., Огнев И.В. Иерархическая система ассоциативной памяти. Патент №2025795, приоритет 1992.03.17. /Л.-2/
3. Сутерланд Джон. Устройство ассоциативной памяти (варианты) и способ распознавания образов (варианты) патент №2193797, приоритет 1991.04.26 /Л-3/
4. Каллан Роберт, «Основные концепции нейронных сетей»: Пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2001. - 288 с. /Л.-4/.
5. Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992.