Устройство нейросетевой кластеризации

Устройство нейросетевой кластеризации
Полезная модель относится к области электронных вычислительных машин и может найти применение при автоматизированной оценке любых многопараметрических объектов.
Известен компьютерный нейроимитатор NeuroPro-0.25, основа1шый на обучаемых искусственных нейронных сетях и требующий использования персональных ЭВМ классом не ниже Pentium II (см. Царегородцев В.Г. Нероимитатор NeuroPro // VI Всероссийский семинар «Нейроинформатика и ее приложения.-Красноярск: Изд.КГТУ, 1998.-С.21-29.).
Недостатком известного устройства является длительная переналадка при изменении условий задачи кластеризации и необходимость постоянного использования персональной ЭВМ.
Задача - устранение указанных недостатков.
Поставленная задача достигается тем, что в устройстве нейросетевой кластеризации, содержащем генератор прямоугольных импульсов, двухполярный источник питания и электронный нейросетевой преобразователь, используют комплекс операционных усилителей и реостатов, соответствующих количеству параметров оцениваемого объекта.
Заявляемое устройство характеризуется наличием следующих существенных отличительных признаков:
а)используют комплекс операционных усилителей;
б)используют комплекс реостатов;
в)число операционных усилителей и реостатов соответствует количеству параметров оцениваемого объекта.
Проведенные исследования по патентной и научно-технической литературе позволили выявить ряд технических рещений аналогичного назначения, однако признаки  в них отсутствуют. Испытания опытного образца при
кластеризации множества из 40 стреловых самоходных грузоподъемных кранов по четьфем параметрам показали работоспособность устройства.
Следовательно, предложенное устройство отвечает признакам патентоспособности полезной модели.
Сущность заявленного поясняется чертежами, где на фиг.1 изображена схема состава и соединения узлов устройства нейросетевой кластеризации; на фиг.2 - схема состава и соединение узлов электронного неросетевого преобразователя.
Устройство нейросетевой кластеризации состоит из генератора прямоугольных импульсов G1 и двухполярного источника питания ИП1, ВЬЕСОДЫ которых соединены с соответствующими входами электронного нейросетевого преобразователя ЭНП1, который состоит из последовательно-параллельно соединенных операционных усилителей и реостатов. Преобразователь ЭНП1
имеет на входе 4 реостата RBX.I - Квх.4 , на которых устанавливается сопротивление, соответствующее параметрам оцениваемого объекта. Реостаты RWI Rw4 служат для перенастройки устройства и соединены с операционными усилителями DA1- DA4 типа К157УД1. Конденсатор С1, операциоьшый усилитель DA5, резистор R1 предназначены для масщтабирования выходного сигнала.
Устройство работает следующим образом. Реостаты RWI - Rw4 настраиваются в соответствии с результатами обучения компьютерного нейросетевого имитатора, имеющего структуру однослойного персептрона с 4 входами и 1 выходом. Реостаты RBX.I - RBx.4 , настраиваются в соответствии со значениями параметров оцениваемого объекта. Включается генератор G1, который подает электрический сигнал UoGpaa. прямоугольной формы заданной амплитуды и частоты. В результате на выходе устройства образуется напряжение UBWX , в соответствии с которым выясняется принадлежность оцениваемого объекта к одному из заранее известных кластеров.
Таким образом, заявленное устройство обеспечивает автоматизированную оценку и кластеризацию любых многопараметрических объектов при высокой универсальности, простоте переналадки и малыми массо-габаритными характеристиками.