NEURONA ARTIFICIAL.

Neurona artificial caracterizada por comprender dos sumadores conectados respectivamente a las dos entradas de un integrador diferencial,

y éste a su vez a un amplificador de potencia.

Tipo: Patente de Invención. Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: P201100057.

Solicitante: RUANO MOYANO, José.

Nacionalidad solicitante: España.

Inventor/es: RUANO MOYANO,José.

Fecha de Publicación: .

Clasificación Internacional de Patentes:

  • G06N3/06 FISICA.G06 CALCULO; CONTEO.G06N SISTEMAS DE COMPUTADORES BASADOS EN MODELOS DE CALCULO ESPECIFICOS.G06N 3/00 Sistemas de computadores basados en modelos biológicos. › Realización física, es decir materialización del hardware de redes neuronales, de neuronas o de partes de neuronas.
NEURONA ARTIFICIAL.

Descripción:

NEURONA ARTIFICIAL

S El objeto de la presente invención es proporcionar un circuito electrónico que implemente una neurona artificial, que pueda suministrar grandes tecnológica, y gran estabilidad. potencias, sencillez

ANTECEDENTES

10 Las neuronas artificiales se utilizan actualmente en el procesado de la información, el cual tiene lugar a baja potencia. No son aptas para acometer cargas industriales, como motores eléctricos, hornos eléctricos, etc.

DESCRIPCION DE LA INVENCION

15 La neurona artificial de la presente invención se caracteriza por comprender dos sumadores, conectados uno a la entrada negativa de un integrador diferencial y el otro a la entrada positiva de este integrador. Estando conectada la salida de este integrador diferencial a la entrada de un amplificador de potencia, donde su salida es la salida de la neurona.

20 Los sumadores comprende un nudo de resistencias, donde el borne común a todas ellas es su salida, y los otros las entradas.

25 30 El integrador diferencial comprende un amplificador operacional, donde existe un condensador entre la entrada inversora y la salida de este amplificador, y una resistencia entre esta entrada y la entrada negativa del integrador diferencial. Habiendo un condensador entre la entrada no inversora del amplificador operacional y masa. Enlazándose esta entrada no inversora con la entrada positiva del integrador diferencial a través de una resistencia.

La salida del amplificador operacional es la salida del integrador diferencial que conecta con la entrada de un amplificador de potencia.

S 10 Una neurona artificial así definida, su salida sería binaria, o tomaría el valor más alto o el más bajo en función de las entradas. Pero para conseguir, que la función de activación de esta neurona artificial sea la función identidad, en el que su salida se exprese como suma ponderada de sus entradas, establecemos una realimentación negativa, llevando la salida de la neurona a una de las entradas del sumador que conecta con la entrada negativa del integrador diferencial.

15 La evolución del sistema es tal que la entrada negativa como positiva del integrador diferencial se hacen iguales, y de ahí que la salida se pueda expresar como suma ponderada de sus entradas.

20 El tiempo de respuesta y la estabilidad de esta neurona artificial van a depender en mucho del valor que tomen sus resistencias, Estableciéndose un dilema, pequeño o elevada estabilidad, hallar el punto óptimo. y sus condensadores. entre tiempo de respuesta que en cada caso se deberá

BREVE DESCRIPCION DE LOS DIBUJOS

25 Descripción limitativos, de los dibujos mostrados como ejemplos no

Fig.l: Diagrama de Bloques de una neurona artificial

Fig.2: Circuito de un integrador diferencial

DESCRIPCION DE UNA REALIZACION PREFERIDA

S Neurona Artificial (fig.l) caracterizada por comprender dos sumadores conectados respectivamente a las dos entradas de un integrador diferencial (ID) , y este a su vez a un amplificador de potencia (AP) .

10 El integrador diferencial (fig. 2) se caracteriza por comprender un amplificador operacional, un condensador (C) entre su salida y su entrada inversora, un condensador (C) entre su entrada no inversora y masa, una resistencia (R) entre la entrada negativa (S-) de este integrador y la entrada inversora del amplificador operacional, y una resistencia (R) entre la entrada positiva (S+) del integrador diferencial y la entrada no inversora del amplificador operacional.

15 En los sumadores (fig.l) surgen sistemas de ecuaciones lineales, que en cada caso según la aplicación se debe resolver para hallar el valor de las resistencias.

Siendo una ecuación de estas, resistencia de salida (Ro) de estos dos la que sumadores hace la iguales.

20 El tiempo de respuesta es igual a 3. C. (R+Ro) cuanto menor sea menor será su estabilidad. Por lo que se ha de encontrar un punto óptimo para cada aplicación.

25

En varios trabajos de dan ejemplos de cálculo E S 2 O 1 O 3 O 57 4 , e te . invención del mismo para aplicaciones inventor se concretas.

S


 


Reivindicaciones:

1°. Neurona Artificial (1) caracterizada por comprender dos sumadores conectados respectivamente a las dos entradas de un integrador diferencial (ID) , y este a su vez a un amplificador de potencia (AP) .

2°. Neurona Artificial según reivindicación anterior, en la que el integrador diferencial (2) se caracteriza por comprender un amplificador operacional, un condensador entre su salida y su entrada inversora, un condensador

entre su entrada no inversora y masa, una resistencia entre la entrada negativa (S-) de este integrador y la entrada inversora del amplificador operacional, y una resistencia entre la entrada positiva (S+) del integrador diferencial y la entrada no inversora del amplificador operacional.


 

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