Вхідні величини xj (ti) в дискретні моменти часу ti = ti-1 + dti (i = 1, 2.) записуються у відповідні порти введення Пввj розглянутого ЦН. Надходять вони з портів виводу інших ЦН або з зовнішніх сенсорних пристроїв в цифровій формі і зберігаються в Пввj протягом часу формі dti виконання алгоритму (12). Після завершення роботи алгоритму (12) в порт виводу записується значення функції Z (tj + 1), яке в момент часу ti + 1 по жорстким або перебудовує каналах зв'язку передається в порти введення інших цифрових нейронів.
Розглянута схема цифрового нейрона є досить простий і її проектування зводиться по суті до програмування МП на мові асемблера. Однак технічна реалізація нейроподібних мереж, що складаються з таких ЦН, пов'язана з певними труднощами.
По-перше, інформація між різними ЦН передається в паралельних кодах, що, в свою чергу, ускладнює канали передачі, особливо в тих випадках, коли зв'язки між нейронами необхідно оперативно змінювати за допомогою пристроїв електронної комутації. Спрощення комутуючих пристроїв за рахунок організації передачі інформації між ЦН в послідовних кодах веде до істотної втрати продуктивності як окремих нейроподібних елементів, так і нейроподібні мережі в цілому.
По-друге, час роботи окремих ЦН істотно залежить від кількості синаптичних ваг. Якщо у різних ЦН число N різне, то і час їх роботи буде різним. Отже, ЦН з мінімальним числом входів буде використовуватися неефективно.
І по-третє, істотні труднощі виникають в тому випадку, коли синаптичні ваги моделі нейронів є змінними в часі. Для формування поточних значень gj (ti) необхідно включити N додаткових портів введення, в які слід записувати не самі синаптичні ваги, а їх збільшення.
Зазначені обставини є серйозним обставиною не шляхи створення зручних в експлуатації цифрових нейроподібних елементів на базі мікропроцесорів і мікроЕОМ універсального типу. З цієї причини виникає необхідність в розробці ЦН на основі спеціалізованих пристроїв, орієнтованих на відтворення алгоритму (12).
Одним з перспективних підходів при цьому може служити використання для синтезу ЦН ідей і методів побудови цифрових моделей на базі інтегруючих структур ЦІС. Це пов'язано з тим, що в основі модельованих динамічних нейронних процесів лежать диференціальні залежності, а ЦІС, в свою чергу, проблемно-орієнтовані на рішення систем лінійних і нелінійних диференціальних рівнянь.
Крім того, цифрові інтегруючі структури складаються з паралельно функціонуючих вирішальних блоків, інформація між якими передається у вигляді послідовностей дискретних сигналів, що мають сенс збільшення вихідних залежностей. Окремі вирішальні блоки реалізують операції підсумовування, чисельного інтегрування, екстраполяції вихідних збільшень і, як правило, забезпечені комутаційними елементами. Завдяки цьому на вирішальних блоках ЦІС можуть бути побудовані цифрові динамічні нейрони, що реалізують алгоритм (12) зі змінними синаптическими вагами і з'єднуються один з одним за допомогою гнучкої електронної комутації. Отже, такі елементи будуть вільні від недоліків мікропроцесорних ЦН.
7.Операции в цифрових інтеграторів
Перераховані вище операції можуть бути виконані на елементній базі ЦІС. До складу цієї бази входять комбінаційні суматори, цифрові інтегратори та нелінійні блоки. Цифровий інтегратор являє собою пристрій, що здійснює чисельне інтегрування підінтегральної функції y (t).
Аргумент t попередньо квантуется з постійним кроком dt = ti-ti-1 (i = 1, 2.), починаючи з t0. Тому для довільного значення ti матимемо ti = t0 + idt.
Функція y (ti) = yi, що визначається на безлічі дискретних значень ti, є гратчастої. Для даної функції замість диференціального застосовується різницевий оператор, зокрема побудований на основі перших різниць. Ці різниці можуть бути спадними (інтерполяція) і висхідними (екстраполяція). У разі низхідних різниць маємо
Dyi = yi + 1-yi або yi = yi + 1-Dyi,
а в разі висхідних різниць -
Ñyi = yi-yi-1 або yi = yi-1 +Ñyi.