Теория нейронных сетей - Галушкин А.И.
ISBN 5-93108-05-8
Скачать (прямая ссылка):
15.34. Фомин Ю.И. Программа исследования параметрической надежности. - Там же, с. 12.
15.35. Фомин Ю.И. Программа расчета таблицы вероятностей отказа логического устройства, состоящего из дублированных идентичных блоков, когда на их выходе стоит сеть мажоритарных элементов. - Там же. с.13-14.
15.36. Фомин Ю.И. Программа расчета таблицы вероятностей отказа логического устройства, состоящего из дублированных идентичных блоков, когда на их выходе стоит мажоритарный элемент. Там же, с. 13.
15.37. Потапов В.И., Пальянов И.А. Построение проверяющих тестов для пороговых элементов. - Изв. АН СССР, Техн. киберн., №4, 1973, с.140-146.
15.38. Фомин Ю.И., Галушкин А.И. Мажоритарное голосование и восстанавливающие органы, его реализующие. Кибернетика и вычислительная техника. Вып.55, Киев, Наукова Думка, 1982, с. 91-97.
15.39. Мкртчян С.О. Проектирование логических устройств ЭВМ на нейронных элементах. - М.: Энергия, 1977, с.199.
15.40. Галушкин А.И., Фомин Ю.И. Об оптимальности восстанавливающих органов, реализующих мажоритарное голосование. Техника средств связи, сер. АСУ, №3, 1979, с.56-61.
Введение динамической избыточности с целью повышения надежности в структуру цифровых устройств требует разработки методов технической диагностики отказов в структурах, на которых реализовано данное устройство. Одной из важнейших проблем технической диагностики является разработка методов и алгоритмов построения проверяющих и диагностирующих тестов для цифровых устройств, которые позволяли бы в короткий срок обнаружить и локализовать неисправ-: ность с точностью до определенного функционального элемента, задаваемого глубиной тестирования.
Методы, предлагаемые в ряде работ, посвященных диагностике нейронных сетей, можно разделить на две группы: методы контроля и диагностики отдельных нейронов на уровне отдельных составляющих функциональных узлов (умножитель, сумматор) и методы диагностики нейронных сетей на уровне отдельных нейронов. Алгоритмы первой группы детально разработаны в работах [15.15], [15.37], [16.1 - 16.4]. Авторами проведена полная классификация видов неисправностей, появляющихся в нейронах, и на основе ее разработаны алгоритмы синтеза тестов, проверяющих и локализующих неисправности в нейронах с точностью до входа-выхода. В [15.15] разработаны алгоритмы синтеза нейрона, не имеющего логически неразличимых неисправностей с точностью до входа-выхода. Предложенные алгоритмы являются достаточно эффективными для диагностики отдельных нейронов, но для нейронных сетей с большим числом нейронов тестирование методом перебора является практически непригодным.
Алгоритмы второй группы представлены в работах [16.5], [16.6]. В этих работах разработаны методы тестирования схем нейронов специального вида (связка из двух нейронов, каскадная схема, схема с ветвлением, пирамидальная схема и т.п.). Основным недостатком предложенных в данных работах диагностических процедур является их практическая мало-пригодность, так как для тестирования схемы произвольного вида ее необходимо разбивать на «стандартные» подсети и тестировать каждую из них. Причем при тестировании такой подсети не исключается возможность появления некоторого подмножества логически неотличимых неисправностей нейронов. Это подмножество в зависимости от структуры схемы
может включать в себя как всю последовательность подозреваемых в отказе нейронов, выделенную проверяющим тестом, так и один нейрон.
Ниже представлены алгоритмы технической диагностики отказов в нейронных сетях, которые проверяют их функционирование и локализуют возникающие в них отказы с точностью до нейрона. Алгоритм локализации отказов нейронов в нейронных сетях основывается на исследовании графа состояний сети, понятие которого вводится ниже в п. 16.1. Данный алгоритм можно отнести к программным методам технической диагностики, так как он требует запоминания графа состояний исправной нейронной сети, а также хранения текущей информации о графе состояния сети с отказом. На основе анализа графа состояния для класса отказов типа логических констант на выходах нейронов разработан алгоритм построения минимального проверяющего теста для отказов этого класса. Метод адаптивной диагностики, рассматриваемый в п.16.4, основан на синтезе адаптивной диагностической сети в виде нейронной сети, которая локализует любой отказ в нейронной сети типа логических констант на входах-выходах нейронов за время, равное одному такту работы нейронной сети. Адаптивная диагностическая сеть синтезируется с помощью адаптивного алгоритма на основе моделирования всех отказов заданного класса конкретной нейронной сети и построения обучающей выборки.
Диагностические алгоритмы, рассматриваемые в данной главе, можно разделить по способу их реализации на две группы: программные и аппаратные.
К первой группе алгоритмов относятся: алгоритм локализации отказов в нейронных сетях (п.16.2) и алгоритм построения минимального проверяющего теста для класса отказов типа логических констант на выходах нейронов. Алгоритм локализации отказов в нейронной сети основан на построении и исследовании графа состояний сети с отказами и позволяет локализовывать с точностью до нейрона отказы любой кратности. Алгоритм построения минимального проверяющего теста основан на построении минимального графа состояния сети, соответствующего минимальному проверяющему тесту для класса отказов типа логических констант на выходах нейронов.
