Стандартный способ обучения НС заключается в том, что сеть обучается на одном из множеств базы данных, а на другом проверяется результат, т.е. проверочной множество для обучения не используется. Первое из этих множеств называется обучающим, второе – тестовым (подтверждающим).
Более подробно алгоритм обучения НС можно представить блок-схемой на рисунке 16.
Рисунок 16 - Алгоритм обучения НС
После получения исходных аудиоданных и определения их спектрального состава, по ним производится обучение НС. В качестве источников аудиоинформации выступают тестовые (заведомо дефектные или бездефектные) объекты контроля.
Как показывалось выше, для написания программного обеспечения для МК был использована среда разработки и компилятор AVR Code Vision. Разработка программы осуществлялась на языке высокого уровня Си, преимущества которого также были показаны выше в разделе «выбор языка разработки». Программный код устройства имеет модульную структуру, как показано на рисунке 17.
Рисунок 17 - Модульная структура ПО МК
Перечислим функции, предоставляемые модулями:
- Главный модуль:
Общее управление устройством;
Взаимодействие с периферийными устройствами;
- Модуль БПФ:
Предоставляет интерфейс для выполнения быстрого преобразования Фурье;
- Модуль реализации операций с комплексными числами:
Реализация основных операций над комплексными числами: умножения, деления, сложения, вычитания, инициализации в декартовых и полярных координатах;
- Модуль нейросетевых операций:
Реализация многослойного персептрона;
- Модуль статистической обработки:
Вычисление статистических характеристик массивов данных: дисперсии, СКО, мат. ожидания, статистическая нормировка массивов данных;
- Модуль обслуживания индикатор:
Вывод указанного числа на светодиодный индикатор;
- Модуль обслуживания устройства ввода:
Отслеживание событий устройства ввода. В частном случае это может быть событие нажатия на кнопку.
Листинги исходного кода приведены в приложении В.
После запуска AVR Code Vision требуется создать новый проект командой меню «File->New», в диалоговом окне выбрать Project.
Рисунок 18 - Диалог создания проекта
После выбора опции вы получите запрос на использование Мастера Кода (Code Wizard). Нажмите «да», и выполнится переход на окно Мастера (рисунок 19), где вы выбираете настройки для устройства. Далее из выбранных настроек будет сгенерирован код инициализации устройства на языке высокого уровня, который будет использован в проекте.
Сохранение исходного файла с кодом инициализации производится из Мастера Кода командой меню «File->Generate, Save and Exit».
Рисунок 19 - Мастер Кода
Такая технология значительно
упрощает ручное кодирование.
Список литературы
1. Railway Track & Structures, Track Buyer's Guide, 2003.
2. http://www.mayak-pkf.ru (02.02.2006). (разработка и внедрение систем искусственного интеллекта в управление сложными технологическими процессами).
3. Грибов А., Ерошин А., Кириллов А. и др. Новые средства автоматизации в неразрушающем контроле рельсов [Электронный ресурс] // Современные технологии автоматизации. - 2004 г. – №3. – Режим доступа http://www.cta.ru. – Имеется печатный аналог.
4. П. Дапонте, Д.Гримальди. Искусственные нейронные сети в измерениях.
5. Products [Электронный ресурс] // www.atmel.com
6. PIC Micro controllers [Электронный ресурс]// www.microchip.com
7. Комарцова, Л.Г. Нейрокомпьютеры / Л.Г. Комарцова, А.В. Максимов; изд. МГТУ, 2002.- 320 с.
8. Ваньков, Ю.В. Собственные частоты изделия как информативный признак наличия дефектов / Ю.В. Ваньков, Р.Б. Казаков, Э.Р. Яковлева// Техническая акустика – 2003. - №1.
9. Комашинский, В.И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи / В.И. Комашинский, Д.А. Смирнов; Горячая линия-Телеком, М. - 2003.
10. Глаговский, Б.А. Низкочастотные акустические методы контроля в машиностроении / Б.А. Глаговский, И.Б. Московенко; Машиностороение, Л, 1977. – 210 с.
11. Ланге, Ю.В. Акустические низкочастотные методы и средства неразрушающего контроля многослойных конструкций / Ю.В. Ланге; Машиностороение, М., 1991.
12. Кольский, Г. Волны напряжения в твердых телах / Кольский Г; Изд-во иностр. лит., М., 1955. – 181 с.
13. Релей, Д. Теория звука / Д. Релей; Гостехиздат, М., 1955. – т. 1 – 503 с, т. 2 – 475 с.
14. Тимошенко, С.П. Колебания в инженерном деле / С.П. Тимошенко; Наука, М., 1967. – 446 с.
15. «Инженерные методы исследования ударных процессов», Батуев Г.С., М., «Машиностроение», 1969 г.
16. «Измерение ударных ускорений», Пеллинец В.С., М., Изд-во стандартов, 1975 г.
17. Лихопой, А.А. Контроль многослойных конструкций акустическим дефектоскопом АД-42 ИП / А.А. Лихопой, В.Ф. Мужицкий, А.М. Сысоев; ЗАО «НИИИН МНПО «Спектр», М.
18. Федеральный институт промышленной собственности [Электронный ресурс], www.fips.ru (06.06.2006)
19. Программатор PonyProg [Электронный ресурс], http://www.LancOS.com.
20. Гольденберг, Л.М. Цифровая обработка сигналов: справочник / Л.М., Гольденберг, Б.Д. Матюшкин, М.Н. Поляк; Радио и связь, М., 1985. – 312 с.
21. Голубцов, М.С. Микроконтроллеры AVR: от простого к сложному / М.С. Голубцов; Солон-пресс, М., 2003 г.
22. Сайт программы Algorithm Builder [Электронный ресурс], http://algrom.net (05.04.2006).
23. Сайт программы Embedded Pascal [Электронный ресурс], http://users.iafrica.com/r/ra/rainier/pbody.htm (05.04.2006).
24. [Электронный ресурс] http://hpinfotech.com (05.04.2006).
25. [Электронный ресурс] www.avrfreaks.net/AVRGCC/ (05.04.2006).
26. [Электронный ресурс] http://www.iar.com/Products/?name=EWAVR (10.04.2006).
27. [Электронный ресурс] http://www.imagecraft.com/software/ (10.04.2006).
28. [Электронный ресурс] http://www.labcenter.co.uk/index_uk.htm (25.04.2006).
29. Щемель, А. Л. Обработка неточно заданной информации с помощью нейросетей: дис. канд. физ.-мат. наук: 05.13.11 / А.Л. Щемель; Красноярск, 2002.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.