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柔性电子神经网络计算机结构和原理

2017-02-07 15:25:16  字体:   打印 收藏 

摘 要:本文以开发系统的观点描述了一种新的神经网络计算机体系结构,它以其可开发性和灵活性区别于其他各种神经网络计算机,应用于人工神经网络的研究过程。基于柔性神经网络计算机体系设计,文中提出了一种神经网络分解撕裂算法,为VLSI神经芯片的设计提供了

关键词:神经网络计算机论文


  本文以开发系统的观点描述了一种新的神经网络计算机体系结构,它以其可开发性和灵活性区别于其他各种神经网络计算机,应用于人工神经网络的研究过程。基于柔性神经网络计算机体系设计,文中提出了一种神经网络分解撕裂算法,为VLSI神经芯片的设计提供了一条新途径。

  网络毛病检测所指的是检测对象一旦有某种毛病呈现,就立刻对其实行检测,从而找出引发网络异常的要素。网络毛病检测主要分红三个阶段,分别是采集信息、提取毛病征兆以及辨认状态,能够说,毛病的检测,最基本之处就在于对毛病征兆集至毛病状态集之间所存在的非线性映射停止求解,在各种各样的神经网络模型中,得到最普遍应用的就应该是BP模型了,针对此经过BP算法来停止计算机网络毛病的检测。

  1 BP神经网络毛病检测原理及算法

  1.1 BP神经网络实行毛病检测的根本原理

  所谓的BP神经网络模型,它主要依托一个输入和与之相对应的输出来和外界产生联络,神经网络模型锻炼主要是经过对样本数据的充沛采集与 BP算法的有机分离来实行的,经过这一措施,来使得神经网络越来越和组合导航系统中最原始的算法模型所具有的非线性的这一特征简直分歧。详细来说,经过BP神经网络来实行毛病检测的根本原理主要包括两个局部,第一个局部是要保证具有足够的样本数量来和神经网络锻炼之所需相满足,并在此根底上来得出所希冀的诊断网络。第二个局部,就是经过诊断输入,来对神经网络停止充沛的应用,从而有效施行毛病检测。需求留意的是,在对其实行毛病检测之前,所需求做的就是对原始的数据,对锻炼样本的数据等等做出相关的处置,所谓的处置,主要包含了两步,第一是预处置,第二是特征的提取,只要经过这两个步骤,才干够为网络诊断提供愈加合适的诊断输入和愈加有效的锻炼样本。

  其中,需求惹起留意的有三局部的内容,第一,对网络构造肯定的一个关键所在就是要对网络构造的范围停止合理且科学确实定,特别是对其中的网络中间层神经元来讲,其个数的选择尤为重要。第二,要留意对锻炼的样本以及测试的样本停止肯定。所谓的锻炼样本,其所具有的最主要的作用是对网络停止锻炼;所谓的测试样本,其所具有的主要作用就是要在前者的根底之上,来停止效果的监测。第三,需求做的就是要分离上述锻炼样本的结果和测试样本的结果,来将两者有机的分离起来,从而最大限度的完成和神经网络的分歧性,进而有效停止毛病的检测。

  1.2 BP神经网络的检测算法

  关于神经网络的检测来讲,和其他检测不同的是,它并不需求事前把相关的形式经历学问以及相关的函数判别等等罗列出来,由于它是一种具有自顺应性的形式,可以对本身的学习机制停止充沛的应用,来构成一个决策区域。网络在停止某一种映射关系的取得的时分,需求经过状态信息来对各种状态的信息停止锻炼,这一映射关系,会随着环境的不时改动而自行停止调整,从而和瞬息万变的环境相顺应。它的详细算法是:

  输入:net=

  输出:y=

  输出的导数为 =y(1-y)

  BP神经网络的构成,主要是经过多种神经元之间完成互相的衔接而完成的,它所具有的最主要特性就是单向传播,是一种多层前向的网络,它主要分红三个层次,也就是输入层、中间层以及输出层,其中,中间层还能够分红若干个层次,并且关于其中每一层的神经元来讲,它只对前一层的神经元输出予以承受。不只如此,BP神经网络当中并没有反应的存在,在同一层中的不同节点来讲,它们之间是不会构成相关的耦协作用的,它所可以影响的也只是下一层节点的输入。

  2 基于神经网络的计算机网络毛病检测措施

  2.1 经过神经网络来实行毛病检测的措施

  (1)形式辨认神经网络。所谓的毛病检测,实践上需求做的是停止形式分类和形式的辨认,在传统意义上的形式辨认技术,它在停止形式的分类的时分,根本上采用的方式都是经过对函数的辨认停止充沛的应用,来对每一个类别实行划分。那么,在这样的划分形式下,我们假定形式样本的特征空间为N维欧氏空间,同时假定形式的分类为M类,这样,我们就能够从数学形式上来对其停止分类,详细分类方式就是:经过对朱超平面方程的定义,来对N维欧氏空间尽可能地完成最佳分割,

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