Oscylacyjny model sieci neuronowej jako system wbudowany

• Autorzy: Citko W. , Sieńko W.

Identyfikatory

DOI

10.15199/ELE-2014-150

Warianty tytułu

EN

Oscillatory model of the neural network as a embedded system

• Konferencja: Krajowa Konferencja Elektroniki (13 ; 05-09.06.2014 ; Darłówko Wschodnie ; Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem artykułu jest przedstawienie pewnego autorskiego modelu systemu inteligencji obliczeniowej bazującego na sieci sprzężonych oscylatorów fazowych. Koncepcja takiego modelu polega na wbudowaniu filtru ortogonalnego wykorzystującego strukturę hamiltonowskiej sieci neuronowej w sieć pętli PLL.

EN

The purpose of this article is to present a model of the computational intelligence system which is based on a network of coupled phase oscillators. Structure of such a model consist of net of phase-locked-loops (PLL) and an Hamiltonian neural network based orthogonal filter embedded in this net.

Słowa kluczowe

PL

inteligencja obliczeniowa; hamiltonowskie sieci neuronowe; sprzężone oscylatory fazowe

EN

computational intelligence; hamiltonian neural networks; coupled phase oscillators

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2014
• Tom: Vol. 55, nr 9
• Strony: 113--115
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., wykr.

Twórcy

autor

Citko W.

• Akademia Morska w Gdyni, Wydział Elektryczny

autor

Sieńko W.

• Akademia Morska w Gdyni, Wydział Elektryczny

Bibliografia

• [1] F. C. Hoppenstead, E. M. Izhikevich, „Pattern Recognition Via Synchronization in Phase-Locked Loop Neural Networks”, IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 11, No. 2, 2000.
• [2] W. Sieńko, W. Citko, „Realizacja sieci neuronowych z zastosowaniem pętli fazowych”, III Krajowa Konferencja Elektroniki, Kołobrzeg, 2004.
• [3] W. Sieńko, W. Citko, „Badania symulacyjne i modelowanie sieci neuronowych jako pętli fazowych”, IV Krajowa Konferencja Elektroniki, Kołobrzeg, 2005.
• [4] W. Sieńko, W. Citko, „Oscylacyjne czy stałoprądowe implementacje sztucznych sieci neuoronowych”, V Krajowa Konferencja Elektroniki, Darłówko, 2006.
• [5] W. Sienko, W. Citko, „Hamiltonian Neural Networks Based Networks for Learning”, In Mellouk, A. and Chebira, A. (Eds.), Machine Learning, ISBN 978-953-7619-56-1, J, pp. 75–92, Publisher: I-Tech, Vienna, Austria, 2009.
• [6] J. Kudrewicz, „Dynamika pętli fazowej”, WNT, Warszawa, 1991.