Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Robust hybrid synchronization control of chaotic 3-cell CNN with uncertain parameters using smooth super twisting algorithm

Siddique Nazam, Rehman Fazal, Raoof Uzair, Iqbal Shahid, Rashad Muhammad

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences

|

2023

|

Vol. 71, nr 5

art. no. e146474

EN

This paper presents the control design framework for the hybrid synchronization (HS) and parameter identification of the 3-Cell Cellular Neural Network. The cellular neural network (CNN) of this kind has increasing practical importance but due to its strong chaotic behavior and the presence of uncertain parameters make it difficult to design a smooth control framework. Sliding mode control (SMC) is very helpful for this kind of environment where the systems are nonlinear and have uncertain parameters and bounded disturbances. However, conventional SMC offers a dangerous chattering phenomenon, which is not acceptable in this scenario. To get chattering-free control, smooth higher-order SMC formulated on the smooth super twisting algorithm (SSTA) is proposed in this article. The stability of the sliding surface is ensured by the Lyapunov stability theory. The convergence of the error system to zero yields hybrid synchronization and the unknown parameters are computed adaptively. Finally, the results of the proposed control technique are compared with the adaptive integral sliding mode control (AISMC). Numerical simulation results validate the performance of the proposed algorithm.

2

Bifurcation in a nonlinear steady state system

Wang G. Q., Cheng S. S.

Opuscula Mathematica

|

2010

|

Vol. 30, no. 3

349-360

EN

The steady state solutions of a nonlinear digital cellular neural network with ω neural units and a nonnegative variable parameter λ are sought. We show that λ = 1 is a critical value such that the qualitative behavior of our network changes. More specifically, when ω is odd, then for λ ∈ [0, 1), there is one positive and one negative steady state, and for λ ∈ [1, ∞), steady states cannot exist; while when ω is even, then for λ ∈ [0, 1), there is one positive and one negative steady state, and for λ = 1, there are no nontrivial steady states, and for λ ∈ (1, ∞), there are two fully oscillatory steady states. Furthermore, the number of existing nontrivial solutions cannot be improved. It is hoped that our results are of interest to digital neural network designers.

3

A Digital Image Encryption Algorithm Based on Hyper-chaotic Cellular Neural Network

Peng J., Zhang D., Liao X.

Fundamenta Informaticae

|

2009

|

Vol. 90, nr 3

269-282

EN

Using Chaotic characteristics of dynamic system is a promising direction to design cryptosystems that play a pivotal role in a very important engineering application of cognitive informatics, i.e., information assurance and security. However, encryption algorithms based on the lowdimensional chaotic maps face a potential risk of the keystream being reconstructed via return map technique or neural network method. In this paper, we propose a new digital image encryption algorithm that employs a hyper-chaotic cellular neural network. To substantiate its security characteristics, we conduct the following security analyses of the proposed algorithm: key space analysis, sensitivity analysis, information entropy analysis and correlation coefficients analysis of adjacent pixels. The results demonstrate that the proposed encryption algorithm has desirable security properties and can be deployed as a cornerstone in a sound security cryptosystem. The comparison of the proposed algorithm with five other chaos-based image encryption algorithms indicates that our algorithm has a better security performance.

4

Coordinating the motion of mobile robots using Cellular Neural Network

Siemiątkowska B.

Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems

|

2008

|

Vol. 2, No. 2

65-69

EN

This paper presents a method for motion planning for a group of mobile robots. The goal of the group is to move through an environment and to reach a destination while maintaining the desired formation. The map of the environment is represented as a grid of cells. A state of each cell is determined. It can be free, occupied by the obstacle, occupied by a robot. The trajectories of the robots are planned using the modification of diffusion method. The algorithm is implemented using Cellular Neural Network. This kind of implementation allows of efficient path planning and to solve conflicts between robots. Computer simulations were preformed in order to proof the efficiency of the approach.

5

Cellular neural network application to cDNA microarray image analysis

Kaniewski L., Kacprzak T.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2006

|

R. 82, nr 1

74-79

EN

Huge amount of data presented in a single cDNA microarray is a challenge for contemporary data analysis systems due to its time consuming processing. We present an extension of new approach to the cDNA microarray image analysis in real time by means of Cellular Neural Networks (CNN), which can perform its function using locally connected elemental analogue processing units organized in rectangle array corresponding to the cDNA array. Based on this approach we expect to formulate fundamental requirements for VLSI chip implementation to realize a gene expression profile of given cDNA array in a real time.

PL

Olbrzymia ilość danych zawartych w pojedynczej mikromacierzy cDNA jest dużym wyzwaniem dla współczesnych systemów przetwarzania, głównie z powodu konieczności wykonywania czasochłonnych obliczeń. W referacie przedstawiono rozwinięcie koncepcji zastosowania do tych celów sieci neuronowej komórkowej, która wykonuje funkcje przetwarzania w oparciu o architekturę prostokątną podstawowych jednostek analogowych połączonych ze sobą lokalnie i odpowiadającą mikromacierzy cDNA. W oparciu o wyniki symulacji należy oczekiwać opracowania podstawowych wymagań projektu układu scalonego VLSI, który mógłby wykonywać zadanie zbadania poziomu ekspresji genów w czasie rzeczywistym.

6

Półprzewodnikowa realizacja filtrów medianowych obrazu o architekturze sieci neuronowych komórkowych

Kowalski J.

Elektronika : prace naukowe

|

2001

|

nr 6

95-113

PL

W artykule przedstawiono dwa układy scalone filtrów medianowych obrazu o architekturze sieci neuronowej komórkowej (SNK) zaprojektowane w technologii CMOS MIETEC 2.4 µm oraz CMOS AMS 0.8 µm CYE. Pierwszy układ jest zdolny przetwarzać obraz z rozdzielczością 64 pikseli na linią obrazu, zaś drugi z rozdzielczością 300 pikseli na linię. Układy scalone są przystosowane do pracy w czasie rzeczywistym. Aby zwielokrotnić rozdzielczość przetwarzanego obrazu można wykorzystać jednocześnie kilka układów scalonych, łącząc je w wykorzystaniem specjalnych wyprowadzeń.

EN

The VLSI implementation of two analogue image median filters has been described in this paper. The concept is based on Cellular Neural Network with nonlinear cloning template. The first one circuit has been realized in CMOS MIETEC 2.4 µm technology and its additional option is a possibility of image average filtering. This chip allows for processing of images with 64 pixels horizontal resolution. The second one chip has been implemented in CMOS AMS 0.8 µm CYE technology. This chip allows for processing of images with 300 pixels horizontal resolution and its nonlinear cloning template is programmable. The image resolution can be increased by cascading connections of integrated circuits. The circuits parallel and analogue operation allows for real-time processing of images.

7

Application of cellular neural network for fast packet switching in data communication

Al-Bilal J., Kacprzak T.

Elektronika : prace naukowe

|

2001

|

nr 6

172-187

EN

This paper presents a cellular neural network approach for packet switching traffic handling in data communication to find the optimal decisions for packet switching with higher cost function and lower corresponding cellular neural network energy function. The cellular neural network is composed of NxN cells for scheduling NxN links in time slot. Simulator for cellular neural network approach is presented and has been studied for computing cost function, energy function, output and for demonstrating the state trajectory for each cell. Several experiments have been done according to the initial state, input and templates.

PL

W artykule przedstawiono zastosowanie sieci neuronowych komórkowych do podejmowania decyzji sterowania ruchem w matrycy przełączającej węzła sieci teleinformatycznej z komutacją pakietów. Metoda polega na bardzo szybkim obliczaniu minimum globalnego funkcji energetycznej odwzorowującej koszt transmisji pakietów przy uwzględnieniu kryterium opóźnienia spowodowanego kolejkowaniem pakietów w buforach wejściowych. W pracy zawarto wyniki symulacji komputerowych, wykonanych przy użyciu przygotowanego w tym celu programu w środowisku Matlab.

8

Układ sieci neuronowych do analizy sytuacji niebezpiecznych na zautomatyzowanym stanowisku pracy

Kosiński R. A., Siemiątkowska B.

Pomiary Automatyka Robotyka

|

1999

|

R. 3, nr 7-8

17-20

PL

Przedstawiono zastosowanie układu komórkowych sieci neuronowych do analizy sytuacji niebezpiecznych na zautomatyzowanym stanowisku pracy. Obrazy z kamery telewizyjnej są przekazywane do układu sieci neuronowych. Czas reakcji systemu jest dostatecznie krótki, aby system bezpieczeństwa mógł pracować w czasie rzeczywistym.

EN

An application of neural network in robotics is presented. The task for the systems is to protect the work of an industrial robot. The images of the camera are analyzed using hybrid system of Cellular Neural Networks (CNN). The time of reaction of CNN is small enough towork in a real time.

9

Uniwersalne sieci neuronowe komórkowe

Ślot K.

Elektronika : prace naukowe

|

1999

|

nr 4

101-114

PL

W niniejszym artykule przedstawiono podstawowe zagadnienia związane z koncepcją uniwersalnych sieci neuronowych komórkowych. Uniwersalne sieci neuronowe komórkowe stanowią teoretyczną podstawą realizacji fizycznej równoległych, uniwersalnych procesorów analogowych o bardzo dużych szybkościach działania. Zagadnienia przedstawione w artykule dotyczą praktycznych aspektów koncepcji - problemów implementacji fizycznej modelu, podstawowych wyników badań teoretycznych związanych z ograniczeniami wnoszonymi przez półprzewodnikową technologie wykonania układu oraz wybranych zastosowań sieci.

10

Projektowanie sieci neuronowych komórkowych dla celów generacji tekstur stochastycznych

Dębiec P.

Elektronika : prace naukowe

|

1998

|

nr 3

19-36

PL

Artykuł zawiera rezultaty początkowych badań nad opracowaniem procedury generacji tekstury losowej za pomocą sieci neuronowych komórkowych (SNK). Istniejąca możliwość implementacji takiej sieci w układach VLSI pozwoliłaby na skonstruowanie narzędzia do bardzo szybkiej syntezy tekstur, stanowiącego jeden z elementów współczesnych systemów graficznych. Przedstawiono dwie metody poszukiwania elementów szablonu (dla nieliniowych i liniowych sieci SNK), oraz wyniki ich weryfikacji. Pierwsza z nich wykorzystuje algorytmy genetyczne i może służyć do syntezy wzorów binarnych. Wymaga ona dużej mocy obliczeniowej. Druga metoda pozwala na projektowanie sieci stabilnych w zakresie liniowym, które generują obrazy o wielu poziomach jasności, przy zadowalającej jakości odwzorowania tekstur rzeczywistych. Badania symulacyjne wykazały, że czas generacji tekstur przy użyciu układów VLSI, byłby rzędu pojedynczych mikrosekund, a więc znacznie krótszy w porównaniu z metodami dotychczas stosowanymi.

EN

Preliminary results concerning design of a procedure for stochastic-texture generation which is based on cellular neural network (CNN) paradigm, is presented in the paper. A possibility of VLSI implementation of CNN-based IC's allows to develop ultra-high speed image synthesis tools, which could constitute an element of fast computer graphics systems. Two methods of template elements evaluation are proposed (for linear and nonlinear networks) and results of their verification are described. The former method can be used for binary patterns synthesis, but high computing power and adequate selection of texture parameters are required. The latter one allows to design of stable, linear networks, which produce gray-level textures of satisfactory quality. Software simulations show that time of texture generation using VLSI hardware for the task realization, would be of the order of microseconds, which outperforms all of texture-generation methods proposed so far.