Universum: Technical Sciences

Issues of the Journal

The method of designing the structure of neural networks based on cellular automata


Метод проектирования структуры нейронных сетей на основе клеточных автоматов

Цитировать:
Дедегкаев А.Г., Рыжков А.А. Метод проектирования структуры нейронных сетей на основе клеточных автоматов // Universum: Технические науки : электрон. научн. журн. 2013. № 1(1). URL: http://7universum.com/en/tech/archive/item/792 (дата обращения: 08.12.2016).
 
Read Article:

Keywords: neural networks, programmable logic integrated circuits, cellular automata, hardware implementation

 

АННОТАЦИЯ

В статье представлен метод, позволяющий автоматизировать проектирование нейронных структур. В основе метода лежит использование клеточных автоматов. Аппаратная платформа при реализации метода — программируемая логическая интегральная схема (далее ПЛИС) семейства Cyclon III фирмы Altera. Схема, основанная на базе ПЛИС, позволяет построить эффективную распределённую систему для решения различных задач в области цифровой обработки сигналов.

ABSTRACT

The method, proposed in the paper gives opportunity to automate the design of neural structures. The method relies on the use of cellular automata. The hardware platform for the implementation of the method — is programmable logic integrated circuit (hereinafter FPGA) from Cyclon III family of the Altera firm. The scheme based on FPGA, gives opportunity to build an effective distributed system solutions for various applications in the field of digital signal processing.

 


Список литературы:

1.    Нейронные сети. Практикум/ Сивохин А.В., Лушников А.А. — М., 2004.
2.    Нейронные сети. Statistica Neural Networks. Методология и технологии современного анализа данных/ В. Боровиков. Горячая Линия — Телеком, 2008.
3.    Тоффоли Т., Маргулос Н. Машины клеточных автоматов. — М.: Мир, 1991.
4.    Neural Network Implementation Using FPGA: Issues and Application/ A. Muthuramalingam, S. Himavathi, E. Srinivasan. International Journal of Information and Communication Engineering 4:6, 2008.
5.    Object-Oriented Neural Networks in c++/ Joey Rogers, Morgan Kaufmann, 1996.

Приложения:

Информация об авторах:

Дедегкаев Альберт Гагеевич Dedegkaev Albert Gageevich

д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой промышленной электроники, факультет электронной техники (ФЭТ), Северо-Кавказский горно-металлургический институт (Государственный технологический университет), 362021, Россия, РСО-Алания, г. Владикавказ, ул. Николаева, 44

Doctor of Engineering Sciences, Professor, Head of the Department of Industrial Electronics, Faculty of Electronic Engineering, North-Caucasian Mining and Metallurgical Institute (State Technological University), 362021, Russia, Republic of North Ossetia-Alania, Vladikavkaz, Nikolaev str., 44


Рыжков Александр Александрович Ryzhkov Aleksandr Aleksandrovich

соискатель кафедры промышленной электроники, факультет электронной техники (ФЭТ), Северо-Кавказский горно-металлургический институт (Государственный технологический университет), 362021, Россия, РСО-Алания, г. Владикавказ, ул. Николаева, 44

Applicant of the Department of Industrial Electronics, Faculty of Electronic Engineering, the North-Caucasian Mining and Metallurgical Institute (State Technological University), 362021, Russia, Republic of North Ossetia-Alania, Vladikavkaz, Nikolaev str., 44


For readers

Information on the Journal

ISSN: 2311-5122

Mass media registration certificate:

ЭЛ №ФС77-54434 from June 17, 2013

ПИ №ФС77-66236 from July 07, 2016

The agreement with the Russian SCI:

№526-08/2013 of August 29, 2013

Is indexed in:

The agreement with the Russian SCI:

google scholar

Ulrich's Periodicals Directory

elibrary

socionet

 

Base

 

ROAR

OpenAire

discovery

Поделиться

Лицензия Creative CommonsЯндекс.Метрика© Scientific journals Universum, 2013-2016
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 Unported License..