A coding procedure for realvalued patterns using bidirectional associative memory
المؤلفون:
Abedin Mohamed J
تاريخ النشر:
1998
الاستشهاد المرجعي :
A coding procedure for realvalued patterns using bidirectional associative memory M J AbedinThe Arabian journal for science and engineering المجلة العربية للعلوم والهندسة Univeristy of Petroleum and MineralsVol 23 no 1B (April 1998) p p 6782Abedin Mohamed J
الملخص:
يمكن استخدام ذاكرة ارتباطية ثنائية الاتجاه (BAM) من النوع الذي استخدمه كوسكو Kosko، لتخزين واستدعاء أزواج الأنماط الثنائية ثنائية الأقطاب وقد تم استخدام خوارزمية تعلم تكرارية تسمى PRLAB لاستدعاء المضمون لجميع أزواج الأنماط وذلك حتى النهاية القصوى (العظمى) لسة ذاكرة التخزين الارتباطية المذكورة وفي هذا البحث فإننا نبادر باقتراح نظام ترميز بارع لتخزين واستدعاء الأنماط الثنائية ذات القيم الحقيقية باستخدام ذاكرة من نوع (BAM) وتعتمد الخوارزمية المقترحة على الخوارزمية التكرارية PRLAB، والتي تمكن من تطبيق واستخدام الذاكرة من نوع (BAM) في البيئات الصناعية حيث توجد بكثرة الأنماط التناظرية التماثلية للإشارات وقد تم تطوير خوارزمية لتحويل أزواج الأنماط ذات القيم الحقيقية إلى أنماط ثنائية ثنائية القطب تمكننا من تطبيق هذه الطريقة على الذاكرة (BAM) المنفصلة (المتقطعة) وبهذه الطريقة يمكن تطبيق خوارزمية التعليم PRLAB في تخزين واستدعاء أزواج الأنماط ذات القيم الحقيقية بنجاح وقد تم إعطاء أمثلة لبيان قابلية الترميز الجديدة للتطبيق على الأنماط ذات القيم الحقيقية بوضوح كاف للاستخدام في أي تطبيق عملي A bidirectional associative memory (BAM) reported by Kosko can be used to store
and recall binarylbipolar pattern pairs An iterative learning algorithm called PRLAB has
been used for guaranteed recall of all training pairs up to the maximum storage capacity
of a BAM In this paper we propose a new coding strategy for storage and recall of realvalued
patterns using BAM The proposed algorithm is based on the PRLAB iterative
learning algorithm which enables the BAM to be applied in industrial environments where
analog patterns are commonly encountered An algorithm has been developed for converting
realvalued pattern pairs into binarylbipolar patterns thus enabling it to be applied to a
discrete BAM The PRLAB learning algorithm is then applied to store and recall the realvalued
pattern pairs successfully Examples are given demonstrating the applicability of
the new encoding mechanism for realvalued patterns with sufficient resolution to be used
in any practical application
