где
s
=
(
X, x
)
||
X
|| ∙ ||
x
||
—
мера близости между опорным вектором
X
и заданным вектором
x
,
представляющая косинус угла между двумя векторами. Переменная
α
,
определяемая выражением
α
=
θ
l
b
Sl
(
k
)
v
l
n
1
+
θ
l
b
Sl
(
k
)
v
l
(
n
)
,
принимает значение
α
≈
1
,
если
v
(
n
)
=
||
x
|| 6
= 0
по окончании обуче-
ния при условии достаточно большого значения
b
Sl
(
k
)
.
Если
α
≈
1
,
то получим:
u
Sl
(
n, k
)
≈
φ
(
s
−
θ
l
)
1
−
θ
l
.
Выходное значение
S
-
элемента принимает максимальное значение
1,
когда входной вектор равен опорному, и 0, если мера близости не
превышает порогового значения элемента
θ
l
.
Область многомерного пространства признаков, удовлетворяющая
условию
s > θ
l
,
является областью толерантности определения при-
знака
S
-
элементом, а порог
θ
l
определяет диаметр области толерант-
ности.
Если порог принимает достаточно низкое значение, радиус области
толерантности становится большим, и
S
-
элементы имеют ненулевое
выходное значение даже в том случае, если вектор признаков суще-
ственно удален от опорного вектора. Тогда на один признак отвечают
несколько
S
-
элементов слоя. Эмпирически показано, что такая ситу-
ация может повысить коэффициент верного распознавания неокогни-
трона.
Связи
C
-
элементов.
Выходное значение элементов слоя
U
Sl
под-
вергается размытию в последующем слое
U
Cl
.
Выходное значение
C
-
элемента слоя
U
Cl
,
за исключением слоя
U
C
4
,
определено выражением
u
Cl
(
n, k
)
=
ψ
[
X
|
ν
|
<A
Cl
a
Cl
(
ν
)
u
Sl
(
n
+
ν, k
)]
,
где
ψ
[
x
]
=
φ
[
x
]
/
(1
+
ψ
[
x
])
.
Параметр
a
Cl
(
ν
)
представляет веса фикси-
рованных возбуждающих связей, исходящих из группы
S
-
элементов,
распространенных внутри радиуса
A
Cl
.
Алгоритм конкурентного обучения.
S
-
элементы промежуточных
модулей
U
S
2
и
U
S
3
подлежат обучению без учителя методом самоорга-
низации. Начальные элементы выбираются с помощью алгоритма «по-
бедитель забирает все». Согласно этому алгоритму, каждый раз, когда
234
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012
