abbr. SJ GMU
ISSN 2657-5841 (printed)
ISSN 2657-6988 (online)
DOI: 10.26408
Modelowanie oscylacyjnych sieci neuronowych w środowisku programistycznym Matlab
Oscillatory neural network modelling in matlab-simulink programming environment
Abstract:
Computational intelligence methods have recently been widely used to solve many technical problems. Artificial neural networks are also computational intelligence methods. Oscillatory neural networks composed of connected phases loop have been researched in this study. Models of such networks and the results of computer simulation are presented in this paper.
Streszczenie:
W pracy poruszono zagadnienia związane z inteligencją obliczeniową, w szczególności zaś przedstawiono realizację bezstratnej, hamiltonowskiej sieci neuronowej w formie sprzężonych oscylatorów fazowych. Zaproponowano model takiej sieci w środowisku programistycznym Matlab-Simulink oraz omówiono wyniki badań symulacyjnych.
Słowa kluczowe:
przetwarzanie sygnałów
hamiltonowskie sieci neuronowe
Issue:
Pages:
70
77
Download full text in pdf:
References:
Acebron J., Bonilla L., Vincente C., Ritort F., Spigler R., The Kuramoto model: a simple paradigm for synchronization phenomena, Reviews of Modern Physics, 77, 2005, s. 137–186.
Citko W., Sieńko W., Badania symulacyjne i modelowanie sieci neuronowych jako sieci pętli fazowych, IV Krajowa Konferencja Elektroniki, Kołobrzeg 2005, s. 91–96.
Citko W., Sieńko W., Oscylacyjne czy stałoprądowe implementacje sztucznych sieci neuronowych, V Krajowa Konferencja Elektroniki, Kołobrzeg 2006, s. 509–514.
Hoppensteadt F.C., Izhikevich E.M., Pattern Recognition Via Synchronization in Phase-Locked Loop, Neural Networks, IEEE Transactions on Neural Networks, May 2000, vol. 11, no. 2.
Hoppenstead F., Izhikevich E., Weakly Connected Neural Network, New York Springer, 1997.
Izhikevich E., Dynamical Systems in Neuroscience: The Geometry of Excitability and Bursting, The MIT Press, Cambridge, MA, 2006.
Kudrewicz J., Dynamika pętli fazowej, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 1991.
Kuramoto Y., Chemical Oscillations, Waves and Turbulence, Springer-Verlag, Berlin 1984.
Sieńko W., Citko W., Hamiltonian Neural Networks Based Networks for Learning [w:] Machine Learning, red. A. Mellouk, A. Chebira, I-Tech, Vienna, January 2009, s. 75–92.
Sieńko W., Citko W., Realizacja sieci neuronowych z zastosowaniem pętli fazowych, III Krajowa Konferencja Elektroniki, KKE'04, Kołobrzeg 2004, s. 121–126.
Sieńko W., Citko W., Quantum Signal Processing via Hamiltonian Neural Networks, International Journal of Computing Anticipatory Systems, 2004, vol. 14, s. 224–240.
Sieńko W., Citko W., Jakóbczak D., Learning and System Modeling via Hamiltonian Neural Networks, Artificial Intelligence and Soft Computing 7th International Conference, Zakopane, Lecture Notes in Artificial Intelligence 3070, Springer-Verlag, Heidelberg 2004, s. 266–271.
Strogatz S., From Kuramoto to Crawford exploring the onset of synchronization in populations of coupled oscillators, Physica D, 2000, vol. 143, s. 1–20.