Теория измерений. Точность средств измерений. Романов В.Н. - 29 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СЗТУ | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

1
1
()
n
ii
n
i
gx ax a
+
=
=+
∑
. (1.3.34)
Преобразователь сигнала (персептрон) представляет собой
пороговое устройство с функцией преобразования f,
активизируемой при поступлении сигнала, превышающего
некоторый уровень. Наиболее часто используют модели
персептрона с линейной, ступенчатой и сигмоидальной
функциями. Функция преобразования считается монотонной
неубывающей и |f|<1. Линейная функция имеет вид: f
л
(x)=kx при
0≤x<x
0
, иначе f(x)=0 при x<0 и f(x)=1 при x≥x
0
. Ступенчатая
функция (функция Хевисайда) имеет вид: f
с
(x)=1 при х≥x
0
+
ε
;
ε
→
0, иначе f
c
(x)=0 при х≤x
0
–
ε
;
ε
→
0. Сигмоидальная функция
имеет вид: f
s
(x)= 1/(1+exp(–kx)), k>0.Чувствительность
персептрона S определяется производной dy/dx. Она постоянна
для линейной модели, имеет вид δ-функции (дельта-функции)
для ступенчатой модели: S=δ(x–x
0
); для сигмоидальной функции
чувствительность дается выражением: S = kf
s
(1–f
s
), т.е. она равна
0 при f
s
=0;1 (на границе диапазона) и максимальна в середине
диапазона при fs=1/2: S=0,25k.
На рис.2 представлена схема нейрона, состоящего из
сумматора Σ, преобразователя f и точки ветвления ω.
Для решения задач классификации (измерения) обычно
используют нейронную сеть, которая представляет собой
последовательное соединение трех слоев, каждый из которых
образован параллельным соединением нескольких нейронов
(число нейронов в каждом слое может варьироваться), причем
выход каждого нейрона предыдущего слоя связан со входами
всех нейронов последующего слоя. При объединении нейронов в
слой возможны два варианта:
а) функция преобразования f(x)=const, весовые
коэффициенты межнейронных связей выполняют роль
подстраиваемых параметров;
б) при фиксированных весовых коэффициентах a
i
=const
варьируются функции преобразования f(x), задающие порог.

Страницы