Нейрокомпьютерные системы


         

Сокращение описания "сверху вниз" - набор достаточного семейства наиболее значимых параметров


Метод исключения параметров "сверху вниз" с ортогонализацией применим не ко всяким функциям

, а только к таким, которые имеют вид:

Достоинство метода - автоматический учет корреляции между

. Рассмотрим устройства, вычисляющие функции

К ним относятся линейные сумматоры, квадратичные сумматоры и др.

Пусть заданы векторы данных:

Поставим задачу сокращения описания следующим образом: так определить некоторое наименьшее возможное множество индексов

и набор чисел
, чтобы норма отклонения
, где
, не превышала некоторой наперед заданной величины. Все функции рассматриваются на конечном множестве
. Для любой функции
евклидова норма:

С каждой функцией

связан
-мерный вектор
с компонентами
. Вектор
с координатами
является линейной комбинацией векторов
с координатами
. Линейную оболочку семейства векторов
обозначим
. Построим в пространстве
ортонормированный базис с помощью последовательной ортогонализации векторов
. Каждый следующий шаг ортогонализации выполним так, чтобы величина проекции
на новый вектор базиса была максимальной из возможных. Процесс ортогонализации продолжим, пока
, где
- проекция
на построенную ортогональную систему. По окончании процесса полагаем
.




Содержание  Назад  Вперед