柔性电子神经网络计算机结构和原理论文

时间:2020-07-18 09:39:29 计算机 我要投稿

柔性电子神经网络计算机结构和原理论文

  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

柔性电子神经网络计算机结构和原理论文

  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,并且这一分割的决策区域是M这样的问题。但是,在详细的理论中,假如要对复杂的决策区域停止分割,那必定是非常艰难的。所以,必需要精确的选出最合适的函数判别式,来在辨认中对函数相关的参数停止辨认,从而停止相关的修正措施。

  (2)毛病预测神经网络。关于毛病预测神经网络来讲,它的完成,主要是经过两种方式来完成的,第一种方式是,把神经网络作为主要的函数迫近器,饼子啊次根底上莱迪机组工况的某一些参数实行拟合预测看,这一种方式,最常见的就是本文所研讨的BP网络就。第二中方式是充沛对输入和输出这两者之间的关系停止思索,之后,采用带反应衔接的动态神经网络来针对详细的过程或者详细的工作状况参数,来吧动态的模型树立起来,从而实行毛病预测。但是从目前其应用水平来看,得到最普遍的应用的应该就是基于多层的前馈网络。

  如今,我们站在系统区分的角度之上,来看前馈网络,它所代表的仅仅只是那些可以经过代数的方程,就可以停止静态映射的扫描,从而实行静态预测的描绘,假如把它用在设备的动态建模和动态预测当中,毫无疑问会遭到很大的限制。所以,我们能够说,动他的神经网络预测,也就是一个动态时序建模的过程。

  (3)专家诊断神经网络。所谓的专家诊断神经网络,也就是把神经网络和专家系统两者之间停止有机的分离,这一有机分离的费那个是主要有两个,第一个是,把专家系统来组合成为神经网络,细致来讲,也就是要针对传统的专家系统,来把其中的树立在符号上的推理直接转变成为树立在数值运算上的推理,这样做的最基本目的就是要把专家系统所具有的执行效率大大提升,并在此根底上来对其学习才能停止充沛的应用,从而把专家系统中的学习问题彻底处理好。第二个是,把神经网络看成是一种学问源的详细表达以及详细处置的模型,经过把这一模型和其他的相关学问表达模型的有机分离,来把范畴专家的学问充沛的表达出来。总的来讲,树立在神经网络根底上的毛病检测专家系统,是一种新的学问表达系统,它是经过对大量的节点的一些简单处置,是经过单元与单元之间的互相作用来完成信息处置的。

  这一方式,经过对网络信息的坚持性的充沛应用,来把其中的那些不是很准确的诊断推理完成,是一种简单且有效的方式。

  2.2 神经网络毛病检测的详细应用

  在普通状况下,招致网络毛病的要素不外乎是在设置上呈现了问题,关于这类缘由惹起的毛病,我们能够把着手点放在软件上面,经过这一动手点,来实行毛病的检测,关于把网络的设置矫正确了,对本地机主的测试也经过了,但是,他和与之相邻的主机却是不同的,并且,在这一时分,和交流机相衔接的端口没有呈现网线的松动状况,那么,需求做的就是停止TCP/IP 的重新装置。将详细一点,也就是假如系统处于正常运转的状态的话,实践上,这一时分的残差是和高斯白噪声序列最为接近的时分,这是,期均值就近乎为零,这时,我们把协方差上界用以下的式子来表示:

  U(k)=

  其中U(k)所表示的是协议方差,它是会随着k的变化而呈现不同的统计特性,假如我们定义一些随机变量,采用的方式是:

  需求指出的是, 我们能够以为其就是服从于 的散布的,所以,上述的式子又能够表示成为:

  从上述的式子中,我们能够用字母N来表示数据床的长度,那么,假如系统是处于正常运转的状态的话,d(k)的数值就会很小;反过来讲,假如系统正处于突发性毛病的状态的话, 就不可以和白噪声的特性相满足,所以, ,其中所标示的是阈值,H0所表示的是正常模态,经过理论,假如有毛病发作,那么只需求停止一步时延,d(k)就会发作明显的变化,由此来对网络毛病停止检测。

  3 完毕语

  总之,到目前为止,网络毛病诊断的一个最主要开展趋向就是采用智能化的检测技术来忘性,而神经网络有着极佳的非线性映射,有着极强的自顺应才能,从而日益被普遍的应用到网络毛病的检测当中,也能够说,这是一种值得深化推行的技术。

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