Нейросетевые модели для систем информационной безопасности. Брюхомицкий Ю.А. - 40 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТТИ ЮФУ | Таганрог

Составители: 

Рубрика: 

40
{1 0 0}, если х
1
> х
2
;
Z = f(х
1
, х
2
) = {z
5
,
z
6
, z
7
}
= {0 1 0}, если х
1
= х
2
;
{0 0 1}, если х
1
< х
2
.
С помощью ИНА, показанном на рис. 4.6, можно решить задачу
ранжирования двух входных сигналов х
1
и х
2
или компонент решетчатой
функции
Х=(х
1
, х
2
).
Рис. 4.6. ИНА, реализующий функцию ранжирования входных сигналов
В ИНА (рис. 4.6) в качестве нейронов Н
1
−Н
5
используются ГН с
параметрами: w
13
= w
14
= w
25
= w
35
= 1; w
34
= w
23
= –1; Q
1
− Q
5
= 0; F
1
− F
5
= a·x.
Логика работы ИНА (рис. 4.6) описывается выражением:
{x
1
, x
2
}, если x
1
≤ x
2
;
Z = f(х
1
, х
2
) = {z
4
, z
5
}
=
{x
2
, x
1
}, если x
1
≥ x
2
.
Используя ИНА (рис. 4.6) в качестве структурного элемента, можно
решить задачу ранжирования произвольного числа входных сигналов или
компонент решетчатой функции
Х=(х
1
, х
2
, …, х
n
). В качестве примера на рис. 4.7
показана реализация операции ранжирования (сортировки) трехкомпонентной
решетчатой функции
Х=(х
1
, х
2
, х
3
) с использованием трех ИНА для двух
компонент.
Рис. 4.7. ИНА, реализующий операцию ранжирования
трехкомпонентной решетчатой функции
z
4
z
5
x
2
x
1
Н
1
Н
4
Н
2
Н
5
Н
3
x
1
x
2
z
1
z
2
z
3
x
3
ИНА
1
ИНА
2
ИНА
3

Страницы