Hardware realization of artificial neural networks using analogue devices

العناوين الأخرى

تحقيق الكيان المادي للشبكات العصبية الاصطناعية باستخدام الدوائر التناظرية

تاريخ النشر

2013-02-28

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

التخصصات الرئيسية

الهندسة الكهربائية

الموضوعات

الملخص AR

في هذا البحث تم تحقيق الشبكات العصبية الاصطناعية التناظرية باستخدام الدوائر الالكترونية مثل المكبرات العملية (Operational amplifier) و الترانزستور تأثير المجال (Field Effect Transistor) FET]].

و تم استخدام الترانزستور FET كدالة الضبط الذاتي للأوزون الخاصة للشبكة العصبية بواسطة المقاومة بين المصدر و المصرف (R_ds) للترانزستور و التي تمثل كدالة للفولتية المسلطة بين البوابة و المصدر V_gs للترانزستور و العمل في المنطقة الخطية , و لمقاومة R_ds تستخدم كمقاومة الإدخال لمكبر العملية (Operational amplifi) و التي تمثل دالة الأوزون للشبكة العصبية.

و تم تحقيق كل وحدة من وحدات البناء الشبكة العصبية الاصطناعية بشكل منفرد مثل الشبكة العصبية (Neuron) و دالة الأوزون (Weight function) و دالة التحول أو التفعيل (Activation function) باستخدام برنامج المحاكاة National Instrument multisim 10 software.

و عملية تدريب الشبكة العصبية بشكل عام نعني بها ضبط الأوزان الخاصة بالشبكة, و الشبكة العصبية من النوع التناظري تم تدريبها بنجاح باستخدام طريقتين من الطرق التعلم الإشرافي, الأولى Perceptron learning rule التي تنفذ مع الشبكات العصبية ذات التغذية الأمامية و أحادية الطبقة, و الثانية هي طريقة Delta learning rule التي تنفذ مع الشبكات العصبية متعددة الطبقات, و لأدل ذلك تم استخدام برنامج التحكم المذكور أعلاه.

و النتائج التي تم الحصول عليها في البحث كانت جيدة.

الملخص EN

In this work the analogue neural network has been realized by electronic devices like Operational Amplifiers and Field Effect Transistor (FET).

The FET transistor has been utilized to self-adjust weight function for neural network.

By use of drain and source resistance as function of applied voltage on the gate in linear characteristic region , this resistance has been connected to the input of Operational Amplifiers which becomes as weight function of neural network.

Implementing these mentioned characteristics for both FET transistor and operational amplifier, the analogue neural network structure like neuron, weights function and activation function have been realized individually by using the National Instrument multiuse 10 (NI) Software, then the analogue neural network has been trained successfully by using supervised learning rule like single layer perceptron learning rule and delta learning rule.

The results, show good fulfillment of a neural network with analogue hardware devices and verifying the learning rules to train network.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Khidr, Abd Allah& Husayn, Shamil Hamzah. 2013. Hardware realization of artificial neural networks using analogue devices. al-Rafidain Engineering Journal،Vol. 21, no. 1, pp.77-90.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-322202

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Khidr, Abd Allah& Husayn, Shamil Hamzah. Hardware realization of artificial neural networks using analogue devices. al-Rafidain Engineering Journal Vol. 21, no. 1 (Feb. 2013), pp.77-90.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-322202

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Khidr, Abd Allah& Husayn, Shamil Hamzah. Hardware realization of artificial neural networks using analogue devices. al-Rafidain Engineering Journal. 2013. Vol. 21, no. 1, pp.77-90.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-322202

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references : p. 90

رقم السجل

BIM-322202

حفظتم الحفظ طباعة

قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"

أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي

منصة "معرفة" للكتاب العربي الجامعي الرقمي

تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر