Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Миркес Е. М.

 End {Конец описания обратного функционирования}

End Sign_Easy {Конец описания прозрачного порогового элемента}

Element Adaptiv_Sum(N: Long) {Адаптивный сумматор на N входов}

 InSignals N {N входных сигналов}

 OutSignals 1 {Один выходной сигнал}

 Parameters N {N

параметров – весов связей}

 Forw {Начало описания прямого функционирования}

 Var {Описание локальных переменных}

Long I; {I – длинное целое – индекс}

Real R; {R – действительное – для накопления суммы}

 Begin

R = 0; {Выходной сигнал равен скалярному}

For I=1 To N Do {произведению массива входных сигналов}

R = R + InSignals[I] * Parameters[I]; {на массив параметров}

OutSignals[1] = R

 End {Конец описания обратного функционирования}

 Back {Начало описания обратного функционирования}

 Var Long I; {I – длинное целое – индекс}

 Begin

For I=1 To N Do Begin

{Поправка к I-у входному сигналу равна сумме ранее вычисленной поправки и произведения поправки выходного сигнала на I-й параметр}

Back.InSignals[I] = Back.OutSignals[1] * Parameters[I];

{Поправка к I-у параметру равна произведению поправки выходного сигнала на I-й входной сигнал}

Back. Parameters[I] = Back. Parameters[I] + Back.OutSignals[1] * InSignals[I]

End

 End {Конец описания обратного функционирования}

End Adaptiv_Sum {Конец описания адаптивного сумматора}

Element Adaptiv_Sum_Plus(N: Long) {Адаптивный неоднородный сумматор на N входов}

 InSignals N {N входных сигналов}

 OutSignals 1 {Один выходной сигнал}

 Parameters N+1 {N+1 параметр – веса связей}

 Forw {Начало

описания прямого функционирования}

 Var {Описание локальных переменных}

Long I; {I – длинное целое – индекс}

Real R; {R – действительное – для накопления суммы}

 Begin

R = Parameters[N+1]; {Выходной сигнал равен сумме N+1 параметра}

For I=1 To N Do {и скалярного произведения массива входных}

R = R + InSignals[I] * Parameters[I]; {сигналов на массив параметров}

OutSignals[1] = R

 End {Конец описания прямого функционирования}

 Back {Начало описания обратного функционирования}

 Var Long I; {I – длинное целое – индекс}

 Begin

For I=1 To N Do Begin

{Поправка к I-у входному сигналу равна произведению поправки выходного сигнала на I-й параметр}

Back.InSignals[I] = Back.OutSignals[1] * Parameters[I];

{Поправка к I-у параметру равна сумме ранее вычисленной поправки и произведения поправки выходного сигнала на I-й входной сигнал}

Back. Parameters[I] = Back. Parameters[I] + Back.OutSignals[1] * InSignals[I]

End;

{Поправка к (N+1)-у параметру равна сумме ранее вычисленной поправки и попраки к выходному сигналу}

Back.Parameters[N+1] = Back.Parameters[N+1] + Back.OutSignals[1]

 End {Конец описания обратного функционирования}

End Adaptiv_Sum_Plus {Конец описания неоднородного адаптивного сумматора}

Element Square_Sum(N: Long) {Квадратичный сумматор на N входов}

 InSignals N {N входных сигналов}

 OutSignals 1 {Один выходной сигнал}

 Parameters (Sqr(N) + N) Div 2 {N(N+1)/2 параметров – весов связей}