Цифровая модель импульсного нейрона для обработки сигналов акселерометрических измерительных преобразователей волнения

от

В.Н. Бондарев, Т.И. Сметанина

ФГАОУ ВО «Севастопольский государственный университет»

РФ, г. Севастополь, ул. Университетская, 33

E-mail: bondarev@sevsu.ru,  fampoa@gmail.com

DOI: 10.33075/2220-5861-2017-2-16-23

УДК 621.372.54.037

Реферат:

   Рассматривается задача двойного интегрирования сигналов акселерометрических дагчиков волнения. Для решения задачи предлагается использовать метод адаптивного моделирования с применением импульсной нейронной сети. Выводятся формулы, определяющие цифровую модель импульсного нейрона, а также обобщенные и частные правила обучения. Приводятся результаты компьютерного моделирования.

Ключевые слова: импульсная нейронная сеть, акселерометрический датчик волнения, оценка параметров волнения, двойное интегрирование, правило обучения.

Полный текст в формате PDF

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Матвеев В.В., Погорелое М.Г. Система измерения вертикальной качки волномерного буя // Известия ТулГУ. Технические науки. 2014. Вып. 9. Ч. 2. С. 267-275.
  2. Грязин Д.Г., Белова О.О. Инерциальные методы измерения параметров морского волнения // Известия ТулГУ. Технические науки. 2016. Вып. 10. С. 111-118.
  3. Бондарев В.Н. Устройство для определения средней высоты волн: а.с. 821918 СССР / В.Н. Бондарев, А.А. Ключарев, Г.А. Тихонов; заявл. 15.06.79 2781304/18-10; опубл. 15.04.81, Бюл. № 14.
  4. Козлов М.В., Матушевский Г.В., Трубкин И.П. Способ определения пара-метров ветровых волн на автоматических буйковых станциях // Океанология. 1977. №5. С. 21-23.
  5. Бондарев В.Н. Адаптивное частотно-импульсное моделирование в задачах цифровой обработки сигналов // Вестник СевГТУ. Сер. Информатика, электроника, связь: сб. науч. тр. 1999. Вып. 18. С. 46-51.
  6. Бондарев В.Н., Сметанина Т.И. Адаптивный синтез цифрового фильтра для акселерометрического волнографа // Системы контроля окружающей среды. Севастополь: ИПТС. 2015. Вып. 2 (22). С. 25-28.
  7. Maass W. Paradigms for computing with spiking neurons // Models of Neural Networks. Early Vision and Attention; eds. J.L. van Hemmen. J.D. Cowan, E. Domany. New York: Springer, 2002. V. 4. P. 373-402.
  8. Ponulak F., Kasinski A. Introduction to Spiking Neural Networks: Information processing, learning and applications // Acta Neurobiol Exp. 2011. V. 71 (4). P. 409^33.
  9. Гелиг A.X. Динамика импульсных систем и нейронных сетей. JI.: Изд-во ЛГУ, 1982. 192 с.
  10. Bondarev V.N. On system identification using pulse-frequency modulated signals. Eindhoven: EUT, 1988. EUT Re¬port 88-E-195. 82 p.
  11. Wei D., Harris J.G. Signal reconstruction from spiking neuron models // Proceedings of the 2004 International Sym-posium on Circuits and Systems. IEEE Press, 2004. V. 5. P. 353-356.
  12. Бондарев B.H., Сметанина Т.Н. Формальная модель импульсного нейрона для обработки сигналов // Робототехника и искусственный интеллект: материалы VI Всероссийской научно- технической конференции. Красноярск: Центр информации ЦНИ «Монография», 2014. С. 170-175.
  13. Бондарев В.Н., Сметанина Т.И. Адаптивный метод определения коэффициентов частотно-импульсных цифровых нерекурсивных фильтров // Информационные технологии и управление. 2015. Т. 1. № 1. С. 41^17.
  14. Бондарев В.Н. Применение цифровой модели импульсного нейрона для адаптивной фильтрации сигналов // Нейроинформатика-2015 XV11 Всероссийская научно-техническая конференция с междунар. участием: сборник научных трудов в 3-х ч.; отв. ред. А.Г. Трофимов. М.: НИЯУ МИФИ, 2015. Ч. 2. С. 169-177.
  15. Бондарев В.Н. Импульсные нейронные сети и их применение при обработке сигналов и изображений // Перспективные направления развития отечественных информационных технологий: материалы II межрегиональной научно-практической конференции. Севастопольский государственный университет; науч. ред. Б.В. Соколов. 2016.
    С. 111-112.
  16. Бондарев В.Н. Правила обучения импульсного нейрона для адаптивной обработки сигналов // Нейроинформатика-2016 XVIII Международная научно- техническая конференция: сборник научных трудов в 3-х ч. М.: НИЯУ МИФИ, 2016. Ч. 2. С. 192-202.
  17. Bondarev V. Vector-Matrix Models of Pulse Neuron for Digital Signal Processing // Advances in Neural Networks — ISNN 2016. Lecture Notes in Computer Science. Springer-Verlag GmbH ,2016. V. 9719. P. 647-656. DOI: 10.1007/978-3- 319—40663—3_74
  18. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов: пер. с англ. М.: Радио и связь, 1989. 440 с.
  19. Береговенко Г.Я., Пухов Г.Е. Ступенчатые изображения и их применение. Киев: Наук, думка, 1983. 216 с.

Loading