Электронный каталог


 

Choice of metadata Статьи

Page 1, Results: 1

Report on unfulfilled requests: 0

30
К 11


    To the question of physical implementation of optical neural networks [Текст] = К вопросу о физической реализации оптических нейронных сетей / M. N. Kalimoldayev [et al.] // Известия НАН РК. Серия геологии и технических наук. - 2019. - №2. - С. 217-224
ББК 30

Рубрики: Техника и технические науки в целом

Кл.слова (ненормированные):
нейронная сеть -- оптический сигнал -- альтернативная энергетика -- отражатели -- управляющие сигналы -- техника
Аннотация: Рассматриваются возможности практического использования оптических нейронных сетей, содержащих сравнительно небольшое количество элементов. Показано, что оптические нейронные сети такого рода могут найти применение в системах адаптивной оптики. В этом случае характер использования нейронной сети предполагает, что она формирует воздействие, обеспечивающее изменение характеристик системы. Примером применения такого рода подхода является адаптивная оптическая система, предназначенная для автоматической подстройки параболического отражателя при перемещении солнца по небосклону. Решение данной задачи является актуальным, так как в настоящее время параболические отражатели, используемые в гелиоустановках, не обеспечивают нужной экономической эффективности. Использование систем адаптивной оптики позволяет решить данную проблему за счёт перехода к легким параболическим отражателям, выполненным из тонкой полимерной пленки с зеркальным покрытием. Фиксация формы параболического отражателя в данном случае обеспечивается за счёт использования баллонной системы, заполненной газом при давлении, несколько превышающим атмосферное. Малый вес параболического отражателя позволяет использовать сервоприводные элементы, развивающие небольшой вращательный момент. В частности, это позволяет использовать баллонные регулирующие элементы, объем которых изменяется при нагреве находящегося в них газа солнечным теплом. Управляющее воздействие в данном случае создаётся за счёт фокусировки части солнечной энергии, поступающей в систему на сервоприводных элементах. В работе рассматриваются варианты различной конструкции оптических нейронных сетей. Показано, что наиболее эффективным с точки зрения простоты реализации является оптическая нейронная сеть, использующая в качестве матрицы весовых коэффициентов тонкий оптический транспарант. В данном случае каждый из исходных источников света, отвечающих нейронам первого слоя сети, формирует несколько изображений, в результате чего линейное множество источников преобразуется в двумерное. Оптическое суммирование данной матрицы по столбцам обеспечивает выполнение операции аддитивного суммирования, которое задает работу оптических нейронов второго слоя.
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Kalimoldayev, M. N.
Suleimenov, E. I.
Pak , I. T.
Vitulyova , E. S.
Tasbulatova, Z. S.
Yevstifeyev, V. N.
Mun, G. A.

To the question of physical implementation of optical neural networks [Текст] / M. N. Kalimoldayev [et al.] // Известия НАН РК. Серия геологии и технических наук. - 2019. - №2.- С.217-224

1.

To the question of physical implementation of optical neural networks [Текст] / M. N. Kalimoldayev [et al.] // Известия НАН РК. Серия геологии и технических наук. - 2019. - №2.- С.217-224


30
К 11


    To the question of physical implementation of optical neural networks [Текст] = К вопросу о физической реализации оптических нейронных сетей / M. N. Kalimoldayev [et al.] // Известия НАН РК. Серия геологии и технических наук. - 2019. - №2. - С. 217-224
ББК 30

Рубрики: Техника и технические науки в целом

Кл.слова (ненормированные):
нейронная сеть -- оптический сигнал -- альтернативная энергетика -- отражатели -- управляющие сигналы -- техника
Аннотация: Рассматриваются возможности практического использования оптических нейронных сетей, содержащих сравнительно небольшое количество элементов. Показано, что оптические нейронные сети такого рода могут найти применение в системах адаптивной оптики. В этом случае характер использования нейронной сети предполагает, что она формирует воздействие, обеспечивающее изменение характеристик системы. Примером применения такого рода подхода является адаптивная оптическая система, предназначенная для автоматической подстройки параболического отражателя при перемещении солнца по небосклону. Решение данной задачи является актуальным, так как в настоящее время параболические отражатели, используемые в гелиоустановках, не обеспечивают нужной экономической эффективности. Использование систем адаптивной оптики позволяет решить данную проблему за счёт перехода к легким параболическим отражателям, выполненным из тонкой полимерной пленки с зеркальным покрытием. Фиксация формы параболического отражателя в данном случае обеспечивается за счёт использования баллонной системы, заполненной газом при давлении, несколько превышающим атмосферное. Малый вес параболического отражателя позволяет использовать сервоприводные элементы, развивающие небольшой вращательный момент. В частности, это позволяет использовать баллонные регулирующие элементы, объем которых изменяется при нагреве находящегося в них газа солнечным теплом. Управляющее воздействие в данном случае создаётся за счёт фокусировки части солнечной энергии, поступающей в систему на сервоприводных элементах. В работе рассматриваются варианты различной конструкции оптических нейронных сетей. Показано, что наиболее эффективным с точки зрения простоты реализации является оптическая нейронная сеть, использующая в качестве матрицы весовых коэффициентов тонкий оптический транспарант. В данном случае каждый из исходных источников света, отвечающих нейронам первого слоя сети, формирует несколько изображений, в результате чего линейное множество источников преобразуется в двумерное. Оптическое суммирование данной матрицы по столбцам обеспечивает выполнение операции аддитивного суммирования, которое задает работу оптических нейронов второго слоя.
Держатели документа:
ЗКГУ
Доп.точки доступа:
Kalimoldayev, M. N.
Suleimenov, E. I.
Pak , I. T.
Vitulyova , E. S.
Tasbulatova, Z. S.
Yevstifeyev, V. N.
Mun, G. A.

Page 1, Results: 1

 

All acquisitions for 
Or select a month