Данное учебное пособие подготовлено на основе курса лекций по дисциплине «Нейроинформатика», читавшегося с 1994 года на факультете Информатики и вычислительной техники Красноярского государственного технического университета.
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.
#AutBody_1prog
учебный план
#AutBody_1lab
задания на лабораторные работы
#AutBody_14DocRoot
Clab
#AutBody_15DocRoot
Нейроучебник
#AutBody_16DocRoot
проект стандарта нейрокомпьютера
Данное пособие является электронным и включает в себя программы, необходимые для выполнения лабораторных работ.
Позиционная предобработка
Позиционная предобработка
Основная идея позиционной предобработки совпадает с принципом построения позиционных систем счисления. Зададимся положительной величиной y такой, что yk?(xmin-xmax). Сдвинем признак x так, чтобы он принимал только неотрицательные значения. В качестве сигналов сети будем использовать результат простейшей предобработки y-ичных цифр представления сдвинутого признака x. Формулы вычисления цифр приведены ниже:
(19)
где операция сравнения по модулю действительного числа определена в (15). Входные сигналы сети получаются из компонентов вектора z путем простейшей предобработки.
