Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»
Здесь есть возможность читать онлайн «Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» весь текст электронной книги совершенно бесплатно (целиком полную версию без сокращений). В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Город: Красноярск, Год выпуска: 2002, Издательство: КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, Жанр: Математика, Технические науки, Программирование, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.
- Название:Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»
- Автор:
- Издательство:КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
- Жанр:
- Год:2002
- Город:Красноярск
- ISBN:нет данных
- Рейтинг книги:4 / 5. Голосов: 1
-
Избранное:Добавить в избранное
- Отзывы:
-
Ваша оценка:
Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»: краткое содержание, описание и аннотация
Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.
Несколько слов о структуре пособия. Далее во введении приведены
по данному курсу,
. Следующие главы содержат одну или несколько лекций. Материал, приведенный в главах, несколько шире того, что обычно дается на лекциях. В приложения вынесены описания программ, используемых в данном курсе (
и
), и
, включающий в себя два уровня — уровень запросов компонентов универсального нейрокомпьютера и уровень языков описания отдельных компонентов нейрокомпьютера.
Данное пособие является электронным и включает в себя программы, необходимые для выполнения лабораторных работ.
Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» — читать онлайн бесплатно полную книгу (весь текст) целиком
Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.
Интервал:
Закладка:
Y — массив величин, используемых для предобработки (см. раздел « Функциональная предобработка»).
F — имя однопараметрической функции действительного типа (ее адрес) используемой для предобработки.
Позиционный предобработчик (PositPrep). Предобработка производится в соответствии с формулой (19). Принимает одно входное данное и генерирует num входных сигналов. Предобработчик содержит следующие параметры.
MinSignals, MaxSignals — значения нижней и верхней границ интервала приемлемых входных сигналов, соответственно. По умолчанию эти величины равны –1 и 1, соответственно.
Unknown— значение сигналов, которые будут выданы, если значение входного признака не определено (10 -40). По умолчанию эта величина равна 0.
Y — основание системы счисления (см. раздел « Функциональная предобработка»). По умолчанию эта величина равна 2.
Num — число цифр в представлении входного сигнала. По умолчанию эта величина равна 2.
Язык описания предобработчика
Предобработчик является составным объектом. В состав этого объекта входят частные предобработчики, правила распределения входных данных и входных сигналов сети между частными предобработчиками. Предобработчик при выполнении запроса на предобработку вектора входных данных получает на входе вектор исходных данных, а возвращает вектор входных сигналов сети.
Каждый частный интерпретатор ответа получает на входе вектор входных данных, которые он предобрабатывает, а на выходе дает вектор входных сигналов сети. Каждый частный интерпретатор описывается в виде процедурного блока.
В табл. 22 приведен список ключевых слов языка описания предобработчика, дополняющий список ключевых слов, приведенных в разделе «Общий стандарт». Кроме того, ключевыми словами являются имена стандартных предобработчиков, приведенные в табл. 21.
Таблица 21. Стандартные предобработчики
| Идентификатор | Параметры | Тип | Описание |
|---|---|---|---|
| BinaryPrep | MinSignals, MaxSignals: Real; Unknown: Real; Type: Logic. | Binary | Бинарный признак. Предобработка в соответствии с табл. 4 главы «Предобработчик». |
| UnOrdered | MinSignals, MaxSignals: Real; Unknown: Real; Num: Long | Unordered | Неупорядоченный качественный признак. Предобработка в соответствии с табл. 5 главы «Предобработчик». |
| Ordered | MinSignals, MaxSignals: Real; Unknown: Real; Num: Long | Ordered | Упорядоченный качественный признак. Предобработка в соответствии с табл. 6 главы «Предобработчик». |
| EmptyPrep | MinData, MaxData, Unnown, MinSignals, MaxSignals: Real | Number | Простейшая предобработка в соответствии с формулой (1) главы «Предобработчик». |
| ModPrep | MinSignals, MaxSignals: Real; Unknown: Real; Y: RealArray | Number | Модулярная предобработка в соответствии с формулой (16) главы «Предобработчик». |
| FuncPrep | MinSignals, MaxSignals, Unknown: Real; Y: RealArray; F: FuncType | Number | Функциональная предобработка в соответствии с формулой (17) главы «Предобработчик». |
| PositPrep | MinSignals, MaxSignals, Unnown, Y: Real; Num: Long | Number | Позиционная предобработка в соответствии с формулой (19) главы «Предобработчик». |
Таблица 22. Ключевые слова языка описания предобработчика.
| Идентификатор | Краткое описание |
|---|---|
| Connections | Начало блока описания распределения входных данных и сигналов. |
| Contents | Начало блока описания состава интерпретатора. |
| Data | Имя, по которому адресуются входные данные, начало блока описания входных данных |
| Include | Предшествует имени файла, целиком вставляемого в это место описания. |
| NumberOf | Функция. Возвращает число обрабатываемых частным предобработчиком входных данных или сигналов. |
| Prep | Начало заголовка описания частного предобработчика. |
| Preparator | Заголовок раздела файла, содержащий описание интерпретатора. |
| Signals | Имя, по которому адресуются входные сигналы; начало блока описания сигналов. |
Обозначения, принятые в данном расширении БНФ и описание ряда конструкций приведены в разделе «Описание языка описания компонентов».
<���Описание предобработчика>::= <���Заголовок> [<���Описание функций>] [<���Описание частных предобработчиков>] <���Описание состава> [<���Установление параметров>] [<���Описание сигналов>] [<���Описание данных>] [<���Описание распределения сигналов>] [<���Описание распределения данных>] <���Конец описания предобработчика>
<���Заголовок>::= Preparator<���Имя предобработчика> ( <���Список формальных аргументов> )
Интервал:
Закладка:
Похожие книги на «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»
Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.
Обсуждение, отзывы о книге «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.