Е. Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

ElementSign_Easy {Прозрачный пороговый элемент}

InSignals1 {Один входной сигнал}

OutSignals1 {Один выходной сигнал}

Forw {Начало описания прямого функционирования}

Begin

If InSignals[1] > 0 Then OutSignals[1] =1 {Выходной сигнал равен 1, если входной сигнал больше}

Else OutSignals[1] =0 {нуля, и нулю в противном случае}

End {Конец описания прямого функционирования}

Back {Начало описания обратного функционирования}

Begin

{Поправка к входному сигналу равна поправке к выходному сигналу}

Back.InSignals[1] = Back. OutSignals[1];

End {Конец описания обратного функционирования}

EndSign_Easy {Конец описания прозрачного порогового элемента}

ElementAdaptiv_Sum(N: Long) {Адаптивный сумматор на N входов}

InSignalsN {N входных сигналов}

OutSignals1 {Один выходной сигнал}

ParametersN {N параметров – весов связей}

Forw {Начало описания прямого функционирования}

Var {Описание локальных переменных}

LongI; {I – длинное целое – индекс}

RealR; {R – действительное – для накопления суммы}

Begin

R = 0; {Выходной сигнал равен скалярному}

ForI=1 ToN Do {произведению массива входных сигналов}

R = R + InSignals[I] * Parameters[I]; {на массив параметров}

OutSignals[1] = R

End {Конец описания обратного функционирования}

Back {Начало описания обратного функционирования}

Var LongI; {I – длинное целое – индекс}

Begin

ForI=1 ToN Do Begin

{Поправка к I-у входному сигналу равна сумме ранее вычисленной поправки и произведения поправки выходного сигнала на I-й параметр}

Back.InSignals[I] = Back.OutSignals[1] * Parameters[I];

{Поправка к I-у параметру равна произведению поправки выходного сигнала на I-й входной сигнал}

Back. Parameters[I] = Back. Parameters[I] + Back.OutSignals[1] * InSignals[I]

End

End {Конец описания обратного функционирования}

EndAdaptiv_Sum {Конец описания адаптивного сумматора}

ElementAdaptiv_Sum_Plus(N: Long) {Адаптивный неоднородный сумматор на N входов}

InSignalsN {N входных сигналов}

OutSignals1 {Один выходной сигнал}

ParametersN+1 {N+1 параметр – веса связей}

Forw {Начало описания прямого функционирования}

Var {Описание локальных переменных}

LongI; {I – длинное целое – индекс}

RealR; {R – действительное – для накопления суммы}

Begin

R = Parameters[N+1]; {Выходной сигнал равен сумме N+1 параметра}

ForI=1 ToN Do {и скалярного произведения массива входных}

R = R + InSignals[I] * Parameters[I]; {сигналов на массив параметров}

OutSignals[1] = R

End {Конец описания прямого функционирования}

Back {Начало описания обратного функционирования}

Var LongI; {I – длинное целое – индекс}

Begin

ForI=1 ToN Do Begin

{Поправка к I-у входному сигналу равна произведению поправки выходного сигнала на I-й параметр}

Back.InSignals[I] = Back.OutSignals[1] * Parameters[I];

{Поправка к I-у параметру равна сумме ранее вычисленной поправки и произведения поправки выходного сигнала на I-й входной сигнал}

Back. Parameters[I] = Back. Parameters[I] + Back.OutSignals[1] * InSignals[I]

End;

{Поправка к (N+1)-у параметру равна сумме ранее вычисленной поправки и попраки к выходному сигналу}

Back.Parameters[N+1] = Back.Parameters[N+1] + Back.OutSignals[1]

End {Конец описания обратного функционирования}

EndAdaptiv_Sum_Plus {Конец описания неоднородного адаптивного сумматора}

ElementSquare_Sum(N: Long) {Квадратичный сумматор на N входов}

InSignalsN {N входных сигналов}

OutSignals1 {Один выходной сигнал}

Parameters( Sqr(N) + N) Div2 {N(N+1)/2 параметров – весов связей}