PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

The correction of nominal parameters of electronic circuits based on selected unidirectional and recurrent artificial neural networks (ANN)

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Konferencja
Scientific Conference on Computer Applications in Electrical Engineering [13; April 14-16, 2008; Poznan]
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
In this paper the suggestion how to use artificial neural networks (ANN) and interactive environment MATLAB for correction of nominal parameters of active filters of higher order with a simultaneous process of optimization of the designed project [8,9] has been presented as well as the possibilities provided by the package MATLAB (NNT) [3, 15] as to quick design and testing methods of the algorithms of artificial neural networks and the verification of statistical properties of the acquired project. Thus, the paper focuses on the idea how both unidirectional and recurrent artificial neural circuits might aid in designing electronic circuits with the correction of the parameters' nominal point. The aim of the analysis was to build the neural optimizer used to acquire such values of constructional parameters of the network examined which will minimize the variance of selected output values, in other words - minimize the dependence of design parameters on dispersion of technological parameters [10-18] With regard to each type of network studied, a relevant method of learning has been implemented. A few absolutely impressive solutions of neural optimizers for a dedicated project task have been presented, their qualities compared and the advantages resulting from the application of ANN, in this particular case towards the other methods of optimization, have been pointed out.
Rocznik
Tom
Strony
41--52
Opis fizyczny
Bibliogr. 19 poz.
Twórcy
autor
  • Jan Amos Komenski State School of Higher Vocational Education in Leszno
Bibliografia
  • [1] Brzózka J., Dorobczyński L.: Programowanie w Matlab, Wydawnictwo MIKOM, Warszawa 1998.
  • [2] Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R.: Monografia: Biocybernetyka i inżynieria biomedyczna 2000, Tom 6, Sieci neuronowe. AOW Exit, Warszawa 2000.
  • [3] Demuth H., Beale M.: Neural Network Toolbox User's Guide, Version 4, The Math Works, 2004.
  • [4] Hertz J., Krogh A., Palmer R. G. I.: Wstęp do teorii obliczeń neuronowych, Wyd. II, WNT, Warszawa, 1995.
  • [5] Mrozek B., Mrozek Z.: Matlab i Simulink. Poradnik użytkownika, Wydanie drugie, Wyd. Helion, Gliwice 2004.
  • [6] Osowski St.: Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. Ofic. Wyd. II, WNT, Warszawa, 1996.
  • [7] Osowski St.: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Ofic. Wyd. PW, Warszawa 2000.
  • [8] Rybarczyk A., Szulc M.: Wykorzystanie pakietu obliczeniowego MATLAB do minimalizacji wariancji parametrów wyjściowych układu scalonego CMOS, VII Conf. ZkwE'02, Poznań-Kiekrz, 22-24 kwietnia 2002, pp. 357-360.
  • [9] Rybarczyk A.: Yield Optimization of Analog Filters Using Statistical Design Approach and Multiparameter Sensitivity Measure, 12th European Conf. on Circ. Theory and Design (ECCTD'95), Istanbul (Turkey), 27-31.08 1995, tom I pp. 287-290.
  • [10] Rybarczyk A, Józefowicz K., Rybarczyk A: Projektowanie optymalnych filtrów aktywnych wyższych rzędów przy użyciu sztucznych sieci neuronowych, XXVI Conf. IC-SPETO'03, Gliwice-Niedzica, 28-31 maj 2003r., pp. 481-484.
  • [11] Józefowicz K., Rybarczyk A.: Inteligentny System Optymalnego Projektowania oparty na sieciach neuronowych rekurencyjnych typu Hopfielda, IX Conf. ZkwE'04, Poznań/Kiekrz, 19-21.04.2004, pp. 397-402."
  • [12] Józefowicz K., Rybarczyk A.: The Procedures Applied in the Intelligent System of Optimal Design Based on Feed-Forward Neural Networks, Proc. Conf. IC-SPETO'2004 (XXVII), Gliwice-Niedzica, 26-29.05.2004, pp. 469-474.
  • [13] Józefowicz K., Rybarczyk A.: Inteligentny System Projektowania wybranych układów elektronicznych oparty na sieciach neuronowych jednokierunkowych o radialnych funkcjach bazowych RBF, X Conf. ZkwE'05, ¡Poznań, 18-19.04.2005, Nr R13, pp. 25-26
  • [14] Józefowicz K., Rybarczyk A.: Systemy projektowania wybranych układów elektronicznych z wykorzystaniem rekurencyjnych SSN opartych na perceptronie (sieć Elmana), XXVIII Conf. IC-SPETO, Gliwice/Ustroń, 11-14.05.2005, Vol. 2, pp. 333-339.
  • [15] Józefowicz K., Rybarczyk A.: Symulator sztucznych sieci neuronowych w interakcyjnym środowisku MATLAB w doborze tolerancji wybranych układów elektronicznych, XI Konferencja Naukowo-Techniczna: ZKwE2006, Poznań, 10-12.04.2006, Nr R25, pp. 49-52.
  • [16] Józefowicz K., Rybarczyk A.: Automatyczna generacja sztucznych sieci neuronowych w doborze tolerancji wybranych układów elektronicznych, XXIX Międzynarodowa Konferencja IC-SPETO, Gliwice/Ustroń, 24-27.05.2006, vol. 2, pp. 337-341.
  • [17] Józefowicz K., Rybarczyk A.: Analiza porównawcza wybranych sieci jednokierunkowych i rekurencyjnych podczas wyznaczania parametrów nominalnych układów elektronicznych i ich tolerancji. XII Konferencja Naukowo-Techniczna: ZKwE2007, Poznań, 16-18.04.2007, Nr R 12, pp. 27-32.
  • [18] Józefowicz K., Rybarczyk A.: The evaluation of the design method utilizing artificial neural networks in the task of determining the values and tolerances of the electronic circuits' nominal parameters. XXX Międzynarodowa Konferencja IC-SPETO, Gliwice/Ustroń, 24-27.05.2007, pp. 221.
  • [19] Tadeusiewicz R., Lula P.: Sieci neuronowe, Materiały szkoleniowe StatSoft, Kraków 2004.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPP1-0092-0016
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.