УСТРОЙСТВО АССОЦИАТИВНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ

Изобретение относится к области обработки данных для специальных применений, в частности для преобразования сигналов и изображений, задаваемых невзвешенными цифровыми кодами, во взвешенные коды, и может быть использовано для обработки и распознавания сигналов и изображений.

Известно устройство, содержащее генераторы пилообразного напряжения, аналого-цифровые и цифроаналоговые преобразователи, элементы ИЛИ, блоки памяти функций принадлежности, блоки определения минимума, блоки сравнения, блоки вычитания из единицы, регистры, счетчик и элементы задержки с соответствующими связями [SU 1791815, G06F 7/58, 1990].

Недостатком устройства являются относительно узкие функциональные возможности.

Известно также устройство, содержащее n параллельных сумматоров, входы и выходы которых являются соответственно группой входов и группой выходов устройства, а также n блоков умножения на весовые коэффициенты, при этом вход i-ого блока умножения на весовые коэффициенты (i=1…N) соединен с выходом i-го параллельного сумматора, а каждый из выходов j-го блока умножения на весовые коэффициенты (j=1…N) соединен с соответствующим ему входом взвешенного сигнала i-го сумматора (i не=j) [А.В.Назаров, А.И.Лоскутов "Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем", СПб.: "Наука и Техника", 2003 г., стр.231].

Недостатком этого устройства также являются относительно узкие функциональные возможности.

Кроме того, известно устройство, содержащее группу умножителей на весовые коэффициенты, входы которых являются входами устройства, параллельный сумматор, входы которого соединены к выходами умножителей на весовые коэффициенты, и блок вычисления активационной функции, вход которого соединен с выходом параллельного сумматора, а выход является выходом устройства [Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики. М.: КомКнига, 2006, стр.ис.5.1.].

Недостатком и этого устройства также являются относительно узкие функциональные возможности, обусловленные тем, что устройство позволяет распознавать сигналы и изображения с использованием моделирования работы нейрона в допущении, что весовые коэффициенты для входных сигналов могут быть определены точно, что позволяет использовать их в умножителях на весовые коэффициенты. На практике значения весовых коэффициентов не всегда могут быть определены точно и в большинстве случаев их значения являются нечеткими, «размытыми», что снижает точность устройства и сужает функциональные возможности известного устройства.

Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому является устройство ассоциативного распознавания, содержащее первый параллельный сумматор и первый блок вычисления активационной функции, вход которого соединен с выходом первого параллельного сумматора, а выход является первым выходом устройства ассоциативного распознавания, Р-1 параллельных сумматоров со второго по Р-й, Р-1 блоков вычисления активационной функции со второго по Р-й, входы каждого из которых соединены с выходами одноименных параллельных сумматоров, а выходы являются одноименными выходами устройства ассоциативного распознавания, а также Р групп с первой по Р-ю блоков формирования значений функций принадлежности, выходы каждой из которых соединены с входами одноименных параллельных сумматоров, при этом каждая из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит К блоков формирования значений функций принадлежности с первого по K-й, входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности и являются входами устройства ассоциативного распознавания [RU 2342702, С2, G06K 9/62, 27/06/2008].

Недостатком наиболее близкого технического решения являются относительно узкие функциональные возможности и относительно низкая точность распознавания для случая, когда предъявляемые (входные, возбуждающие) сигналы, характеризующие наблюдаемое изображение, являются слабо и/или не полностью искаженными, т.е. отдельные элементы и области изображений практически полностью совпадают с соответствующими элементами и областями изображений распознаваемых объектов. В этом случает суммирование значений функций принадлежности по элементам предъявляемого изображения может приводить к маскировке распознаваемых объектов за счет влияния относительно других элементов и областей изображений, что снижает достоверность их распознавания.

Требуемый технический результат заключается в расширении функциональных возможностей и повышении точности распознавания при распознавании объектов с отдельными слабо и/или не полностью искаженными областями.

Требуемый технический результат достигается тем, что в устройство, содержащее Р блоков вычисления активационной функции и Р групп блоков формирования значений функций принадлежности, при этом каждая из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит К блоков формирования значений функций принадлежности, входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности и являются входами устройства ассоциативного распознавания, введены Р блоков выделения максимального сигнала, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующей группы блоков формирования значений функций принадлежности из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности, а выходы каждого из Р блоков выделения максимального сигнала соединены с входом соответствующего блока вычисления активационной функции из Р блоков вычисления активационной функции.

Анализ научно-технической и патентной литературы показал, что до даты подачи заявки отсутствовали устройства с указанной совокупностью признаков. Следовательно, оно отвечает критерию "новизна".

Кроме того, требуемый технический результат достигается тем, что для достижения требуемого технического результата введены Р блоков выделения максимального сигнала, входы каждого из которых соединены с выходами соответствующей группы блоков формирования значений функций принадлежности из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности, а выходы каждого из Р блоков выделения максимального сигнала соединены с входом соответствующего блока вычисления активационной функции из Р блоков вычисления активационной функции.

Анализ научно-технической и патентной литературы показал, что до даты подачи заявки отсутствовали технические решения, в которых поставленная техническая задача была решена с использованием указанной совокупности признаков. Следовательно, решение отвечает критерию "изобретательский уровень".

Дополнительно отметим, что, как будет показано ниже, предлагаемое техническое решение может быть реализовано с помощью известных элементов цифровой техники. Следовательно, оно отвечает критерию "промышленная применимость".

На чертеже представлена электрическая структурная схема устройства ассоциативного распознавания.

Устройство ассоциативного распознавания содержит Р блоков выделения максимального сигнала с первого 1-1 по 1-Р и Р блоков вычисления активационной функции с первого 2-1 по 2-Р, входы каждого из которых соединены с выходами одноименных блоков выделения максимального сигнала 1-1…1-Р.

Устройство ассоциативного распознавания содержит также Р групп с первой 3-1 по Р-ю 3-Р блоков формирования значений функций принадлежности, выходы каждой из которых соединены с входами одноименных блоков выделения максимального сигнала 1-1…1-Р, при этом каждая из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности содержит K блоков формирования значений функций принадлежности с первого по K-й (3-1-1…3-1-K, ……3-Р-1…3-Р-K), входы каждого из которых соединены с входами одноименных блоков значений функций принадлежности каждой из других групп из Р групп блоков формирования значений функций принадлежности и являются входами устройства ассоциативного распознавания.

Блок выделения максимального сигнала является стандартным элементом вычислительной техники, а блоки формирования значений функций принадлежности и блоки вычисления активационной функции охарактеризованы на функциональном уровне и в предложенном техническом решении используются примеры их выполнения из устройства-прототипа.

Работает устройство ассоциативного распознавания следующим образом.

Предварительно анализируется Р групп образцов сигналов или изображений по нечеткой, «размытой» информации, например по зашумленным фотографиям. Следовательно, отсутствие точных эталонных изображений образцов заменяется их ассоциативными, нечеткими, «размытыми» изображениями. В результате для каждого элемента из Р изображений формируется функция принадлежности этого элемента в соответствии с наиболее типичным уровнем сигнала, соответствующего эталонному изображению. На основе подобных функций производится программирование блоков формирования значений функций принадлежности (3-1-1…3-1-K, ……3-Р-1…3-Р-K).

На входы блоков 3-1-1…3-1-K, ……3-Р-1…3-Р-K формирования значений функций принадлежности поступают входные (возбуждающие) сигналы. При этом на входы одноименных блоков каждой из Р групп блоков подаются одноименные сигналы, например сигналы, характеризующие одинаковые элементы изображения. Каждый из этих сигналов преобразуется в соответствующем ему блоке 3-1-1…3-1-K, ……3-Р-1…3-Р-K в значение функции принадлежности, которое отражает нечеткое представление о соответствии уровня входного сигнала соответствующему эталонному сигналу (элементу изображения).

Каждый из блоков 3-1-1…3-1-K, …3-Р-1…3-Р-K настроен на свой вид функции принадлежности.

В блоках 1-1…1-Р выделения максимального сигнала из сформированных значений функций принадлежности соответствующих им групп блоков формирования функций принадлежности выделяются максимальные сигналы, которые подаются на входы соответствующих блоков 2-1…2-Р вычисления активационной функции. В простейшем случае они могут быть выполнены в виде пороговых блоков.

При превышении их пороговых уровней на выходах формируется уровень логической единицы, который сигнализирует о распознавании входного сигнала при нечетком представлении о значении его отдельных элементов.

Таким образом, в предложенном устройстве достигается требуемый технический результат, заключающийся в расширении функциональных возможностей, поскольку распознавание изображения производится с использованием ранговой обработки сигналов путем выделения максимального сигнала.

Кроме того, повышается и точность распознавания, когда предъявляемые (входные, возбуждающие) сигналы, характеризующие наблюдаемое изображение, являются слабо и/или не полностью искаженными, т.е. отдельные элементы и области изображений практически полностью совпадают с соответствующими элементами и областями изображений распознаваемых объектов. В предложенном техническом решении выделение максимального значения из множества значений функций принадлежности практически исключает ошибки при распознавании, когда предъявляемые (входные, возбуждающие) сигналы, характеризующие наблюдаемое изображение, являются слабо и/или не полностью искаженными, т.е. отдельные элементы и области изображений практически полностью совпадают с соответствующими элементами и областями изображений распознаваемых объектов.