Устройство для моделирования нервной системы

 

Изобретение относится к моделированию нервных сетей и может быть использовано в технической кибернетике, самоорганизующих системах управляющего воздействия, информационных системах, вычислительной технике, робототехнике. Цель изобретения - повышение достоверности моделирования путем обучения необходимым ответным реакциям. Поставленная цель реализуется за счет введения в состав известного устройства дифференцирующие цепочек 9, вторых элементов 10 сравнения, переключателей 11, второй программной матрицы 12, блока 18 эталонных сигналов. Введение второй программной матрицы 12 позволяет разнообразить количество и сложность ответных реакций по сравнению с известным устройством. 1 ил.

СОО3 СОВЕТСКИХ

СОЦИАЛИСТИЧЕСКИХ

РЕСГ1УБЛИ К (19) (11) А1 (51)5 G 06

ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

К ASTOPCHOMY СВИДЕТЕЛЬСТВУ

ГОСУДАРСТБЕННЫИ КОМИТЕТ

ДО ИЗОБРЕТЕНИЯМ И ОТКРЫТИЯМ

11РИ ГКНТ СССР (21) 4377111/30-14 (22) 10. 02.88 (46) 23,1290. Бюл, 9 47 (71) Оренбургский политехнический институт (72) P.Т .Абдрашитов и А.М.Пищухин (53) 681.333 (088.8) (56) Авторское свидетельство СССР

У 532110, кл. С 06 G 7/60, 1975.

2 (54) УСТРОЙСТВО ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ

НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ (57) Изобретение относится к моделированию нервных сетей и может быть использовано в технической кибернети ке, самоорганизующихся системах управляющего воздействия, информационных системах, вычислительной технике, робототехнике ° Цель изобретения—

t6t5755 фовьппение достоверности .моделироваия путем обучения необходимым ответым реакциям. Поставленная цель реаизуется за счет введения в состав звестного устройства дифференцируюфих цепочек 9, вторых элементов 10 равнения, переключателей 11, второй

Изобретение относится к моделироанию нервных сетей и может быть исользовано в технической кибернетике, t5 амоорганизующихся системах управляюего воздействия, информационных сисемах, вычислительной технике, рабофотехнике.

Цель изобретения — повышение дос20 оверности моделирования путем обучеия необходимым ответным реакциям.

На чертеже представлена функциоальная схема устройства для моделирования нервной системы.

Устройство состоит из фотодиодной матрицы 1, каждый выход которой через ну 2 входных воздействий подключен

1 входу одного из каждого ряда обучаемых нейронов 3 первой программйой матрицы 4, имеющей также шины 5 и 6

1 оложительного и отрицательного подкрепления, двух сумматоров ?, первых лемеитов 8 сравнения, дифференадруюх цепочек 9, вторых элементов 10 3$ равнения, переключателей 11, обучаенейронов второй программной матицы 12 с шинами 13 14 положительно"о и отрицательного. подкрепления, дифференциальных усилителей 15, мани- 40

Ьулятора 16, компараторов 17 и блока; 18 эталонных сигналов.

Устройство работает в двух режимах: обучение и самостоятельное функ ционирование.

В режиме обучения работа устройства следующая, Управляемый орган манипулятора устанавливают в начальное положение I, Входы второй программной матрицы 12 с помощью переключателя 11 подключают к блоку 18 эталонных сигналов, Подавая эталонные сйгналы, а также положительные и отрицательные подкрепления по шинам 13 и 14 обучают вторую программную матрицу 12 необходимой ответной реакции. Это обучение можно гршводить последовательно по рядам, программной матрицы 12, блока 18 эталонных сигналов. Введение второй программной матрицы 12 позволяет разнообразить количество и сложность ответных реакций по сравнению с известным устройством. 1 ил. если каждый привод манипулятора 16 будет независимым (т.е. приводов будет столько, сколько степеней свободы у управляемого органа манипулятора).

Сигналы с обучаемых нейронов второй программной матрицы 12 после суммирования на сумматорах 7 поступают на дифференциальные усилители 15, благодаря которым они не только возрастают по мощности, но и преобретают воэ- можность реверсировать приводы манипулятора 16. После обучения второй программной матрицы 12 необходимой ответной реакции, обучают первую программную матрицу 4. При этом эталонные сигналы поступают как на выходную вторую программную матрицу 12, так и на один из входов компараторов

17. Управляемый орган манипулятора

16 начинает движение, которому обучена вторая программная матрицу 12, позиции 1 управляемого органа маниулятора 16 сигнал должен возникнуть а первом элементе 8 сравнения. сли же первый ряд обучаемых нейронов первой программной матрицы 4 не обеспечивает этого, то эталонный сигнал опрокидывает первый из компаратоов 17 так, что íà его выходе возниает положительное подкрепление, оторое поступает на шину 5 первой программной матрицы 4 и вынуждает обучаемые нейроны 3 вьщать необходимый сигнал, Далее по мере движения управляемого органа манипулятора 16

1 талонный сигнал для первого элемента 8 сравнения пропадает. Если же в этот момент первый элемент 8 сравнения выдает сигнал, то послецний опрокидывает компаратор 17 и íà e>о выходе возникает уже отрицательное подкрепление и поступает на шину 6 первой программной матрицы 4. Таким образом, одновременно с перемещением управляемого органа манипулятора 16 из позиции I в позицию II компаратоФ.о р м у л а и з о б р е т е н и я

Составитель А.Сапко

Редактор С.Патрушева Техред Л.Олийнык Корректор Т,Палий

Заказ 3990

Тираж 560

Подписное

ВНИИПИ Государственного комитета по изобретениям и открытиям при ГКНТ СССР

113035, Москва, Ж-35, Раущская наб., д. 4/5

Производственно-издательский комбинат "Патент", г.Ужгород, ул. Гагарина,101

5 161 ры 17 "следят" за соответствием сигнала эталонному сигналу, подавая при необходимости положительные или отрицательные подкрепления на соответствующий ряд обучаемых нейронов 3. Обучение первой программной матрицы 4 проходит до тех пор, пбка сигналы на выходах соответствующих элементов сравнения 8 и 10 не совпадут с. эталонными сигналами, что можно устано. вить по нулевому уровню на выходах компараторов 17. Таким образом заканчивается первый этап. В режиме самостоятельного функционирования устройство работает следующим образом.

В позиции I управляемого органа манипулятора 16 оптический сигнал от последнего поступает в блок 1, который преобразует его в электри,ческий. По шине 2 входного воздействия электрические сигналы поступают во входную матрицу 4. Так как матрица

4 уже обучена, на этот сигнал реаги рует только первый ряд обучаемых нейронов 3 и не реагируют все остальные ряды, поэтому в возбужденное состояние приходит первый элемент 8 сравнения, который с помощью обученной матрицы 12 и приводов начинает перемещение управляемого органа манипулятора к позиции II. Во время этого перемещения переходит в возбужденное состояние второй элемент сравнения, который с помощью матрицы 12 и приводов и заканчивает перемещение управляемого органа в позицию II. В этой позиции в возбужденное состояние приходит уже первая схема 8 сравнения, а затем и второй элемент .10 сравнения и так далее. Из последней позиции в начальную уйравляемый орган манипулятора 16 переводит последний второй элемент 10 сравнения и все на5755 6 пинается сн;.чала. Устройство таким образом само собой управляется. При :: этом устройство контролирует как прохождение управляемого органа 16 через

5 определенные позиции, так и скорость и направление перемещения.

Введение второй программной матрицы 12 обучаемых нейронов позволяет разнообразить количество и сложность ответных реакций по сравнению с известным устройством.

Все это позволяет говорить о большей степени приближения к реальной нервной системе, Наконец, модельные эксперименты на предлагаемом устройстве позволят изучить поведение волн возбуждения на нейронах, которые имеют место

20 в живых организмах, Устройство для моделирования нерв25 ной системы, включающее первую программную матрицу, состоящую из моделей обучаемого нейрона, с шинами входных воздействий, положительного и отрицательного подкреплений, выходы которой подсоединеньi к первым элементам сравнения, о т л и ч а ю щ е— е с я тем, что, с целью повышения достоверности моделирования путем обучения необходимым ответным реакциям, в него введены вторая программная матрица,.переключатель, блок эталонных сигналов и вторые элементы сравнения, причем входы второй программной матрицы посредством переклю40 чателя могут быть подсоединены или к блоку эталонных сигналов, или к выходу первых и вторых элементов сравнения, а входы вторых элементов сравнения через дифференцирующие эле45 менты подсоединены к первой программной матрице.

Устройство для моделирования нервной системы Устройство для моделирования нервной системы Устройство для моделирования нервной системы 

 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области бионики и вычислительной техники и может быть использовано в качестве элемента нейронных сетей для моделирования процессов, в устройствах распознавания образов, а также в качестве элемента анализаторных структур в системах управления

Изобретение относится к цифровому моделированию биологических нейронов, предназначено для экспериментальных и теоретических исследований в нейробиологии и может найти применение в системах управления

Изобретение относится к устройствам аналогового моделирования нервной системы и может быть использовано в экспериментах при исследовании процессов в нервных структурах, а также в нейрокибернетике

Изобретение относится к медицинской технике и может быть использовано при исследовании нейронов и нейронных структур методом моделирования

Изобретение относится к вычислительной технике и позволяет повысить точность моделирования взаимодействия нейронных структур двигательного аппарата

Изобретение относится к аналоговому моделированию и может быть использовано при исследовании нервной системы в нейрофизиологических экспериментах, а также как функциональный элемент в системах искусственного интеллекта

Изобретение относится к бионике и биокибернетике и может быть использовано при исследовании процессов в высших отделах головного мозга методами моделирования

Изобретение относится к моделированию процессов самоорганизации в нейронном анеамбле и может быть использовано в робототехнике при построении систем обработки внешних сигналов, а также в других областях, где требуется биологический подход в решении задач классификации детерминированных последовательностей сигналов

Изобретение относится к бионике и предназначено для моделирования процессов в нейронных сетях с различными видами пространственных неоднородностей, и может быть использовано при моделировании процессов сложных биологических систем, например коры головного мозга, сердечной мышцы и т.д

Изобретение относится к моделированию биологических процессов и предназначено для использования в биокибернетических исследованиях, в частности для построения нейронных сетей, а также в измерительных системах

Изобретение относится к области бионики и вычислительной техники и может быть использовано при построении систем распознавания образов

Изобретение относится к области автоматики и может быть использовано для управления роботами, станками и др

Изобретение относится к оптоэлектронным нейроподобным модулям для нейросетевых вычислительных структур и предназначено для применения в качестве операционных элементов у нейрокомпьютерах

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано для воспроизведения искусственного интеллекта

Изобретение относится к области элементов автоматики и вычислительной техники, в частности к магнитным тонкопленочным элементам

Изобретение относится к программным вычислительным системам, основанным на коробах

Изобретение относится к нейроподобным вычислительным структурам и может быть использовано в качестве процессора вычислительных систем с высоким быстродействием

Изобретение относится к области моделирования функциональных аспектов человека

Изобретение относится к бионике и вычислительной технике и может быть использовано в качестве элемента нейроноподобных сетей для моделирования биологических процессов, а также для построения параллельных нейрокомпьютерных и вычислительных систем для решения задач распознавания образов, обработки изображений, систем алгебраических уравнений, матричных и векторных операций
Наверх