Функции управления памятью - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

Для создания массивов и освобождения занимаемой ими памяти используются следующие фунКции:

Создание массива.

Function NewArray( Type : Integer; Size : Long ) : PRealArray;

Описание аргументов:

Type - задает размер элемента массива и является одной из предопределенных констант, приведенных в табл. 12.

Size - число элементов в массиве.

Описание исполнения.

Если аргумент Type не совпадает ни с одной из предопределенных констант, приведенных в табл. 12, то возвращается значение Null, исполнение функции завершается.

Создается массив, занимающий Size*Type+4 байта.

Адрес массива возвращается как результат.

Освобождение массива.

Function FreeArray( Type : Integer; Array : PRealArray ) : Logic;

Описание аргументов:

Type - задает размер элемента массива и является одной из предопределенных констант, приведенных в табл. 12.

Array - адрес массива. Память, занимаемая этим массивом, должна быть освобождена.

Описание исполнения.

Если аргумент Type не совпадает ни с одной из предопределенных констант, приведенных в табл. 12, то возвращается значение False, исполнение функции завершается.

Освобождается память размером TReal(Array[0])*Type+4 байта.

Аргументу Array присваивается значение Null

Пересоздание массива.

Function ReCreateArray( Type : Integer; Array : PRealArray; Size : Long ) : Logic;

Описание аргументов:

Type - задает размер элемента массива и является одной из предопределенных констант, приведенных в табл. 12.

Array - адрес массива.

Size - число элементов в массиве.

Описание исполнения.

Если аргумент Type не совпадает ни с одной из предопределенных констант, приведенных в табл. 12, то возвращается значение False, исполнение функции завершается.

Если аргумент Array не равен Null, и TReal(Array[0]) равен Size, то возвращается значение True, выполнение функции завершается.

Если аргумент Array не равен Null, и TReal(Array[0]) не равен Size, то освобождается память размером TReal(Array[0])*Type+4 байта. Аргументу Array присваивается значение Null

Аргументу Array присваивается значение NewArray(Type, Size), возвращается значение True, исполнение функции завершается.

Похожие статьи

• Запросы к компоненту исполнитель, Позадачная обработка (TaskWork) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  В данном разделе описаны запросы исполнителя с алгоритмами их исполнения. При описании запросов используется аргумент Instruct, являющийся целым числом,...

• Установить параметры сети (nwSetData) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function nwSetData(Net : PString; DataType : Integer; Var Data : RealArray) : Logic; C: Logic nwSetData(PString Net, Integer...

• Запросы общие для всех компонентов, Стандарт типов данных - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  В этом разделе описаны запросы, выполняемых всеми компонентами, а также типы данных, используемые при описании запросов. Стандарт типов данных При...

• Запрос на предобработку, Предобработать вектор сигналов (Prepare) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Единственный запрос первой группы выполняет основную функцию компонента предобработчик - предобрабатывает входные данные, вычисляя вектор входных...

• Конец (Last), Начало (First), Пример номер (Example) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function Last( Handle : Integer ) : Logic; C: Logic Last(Integer Handle) Описание аргументов: Handle - номер сеанса. Назначение...

• Нормализовать сеть (NormalizeNet) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function NormalizeNet(Net : PString) : Logic; C: Logic NormalizeNet(PString Net) Описание аргумента: Net - указатель на строку...

• Начало и конец сеанса, Начало сеанса (InitSession), Конец сеанса (EndSession) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  К этой группе запросов относятся два запроса, открывающие и закрывающие сеансы работы с задачником. Начало сеанса (InitSession) Описание запроса: Pascal:...

• Случайное направление спуска (RandomDirection) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function RandomDirection( Net : PString; Range : Real ) : Logic; C: Logic RandomDirection(PString Net, Real Range) Описание...

• Запросы к компоненту сеть - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  В данном разделе главы рассмотрены все запросы, исполняемые комп Онентом сеть. Прежде чем приступать к описанию стандарта запросов компонента сеть...

• Язык описания нейронных сетей, Ключевые слова языка - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Язык описания нейронных сетей предназначен для хранения сетей на диске. Следует отметить, что в отличии от таких компонентов, как предобработчик входных...

• Оценить массив сигналов (Estimate) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function Estimate( EstName : PString; Signals, Back, Answers, Reliability: PRealArray; Direv : Logic; Var Estim : Real ) :...

• Запрос на интерпретацию, Интерпретировать массив сигналов (Interpretate) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Единственный запрос первой группы выполняет основную функцию компонента интерпретатор ответа - интерпретирует массив сигналов. Интерпретировать массив...

• Запросы к компоненту интерпретатор ответа - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Запросы к компоненту интерпретатор ответа можно разбить на пять групп: Интерпретация. Изменение параметров. Работа со структурой. Инициация редактора и...

• Запросы на изменение параметров - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  К группе запросов на изменение параметров относятся три запроса: XxGetData - получить параметры структурной единицы. xxGetName - получить названия...

• Простейшая предобработка числовых признаков, Оценка способности сети решить задачу - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Как уже отмечалось в разделе "Различимость входных данных" числовые сигналы рекомендуется масштабировать и сдвигать так, чтобы весь диапазон значений...

• Определение, получение и изменение данных, Дать пример (Get) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  К данной группе запросов относятся запросы позволяющие получать данные из задачника, заносить данные в задачник и сбросить предобработку (необходимо...

• Выполнить обратное Функционирование (Back) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function Back( Net : PString; BackOutSignals : PRealArray) : Logic; C: Logic Back(PString Net, PRealArray BackOutSignals)...

• Запросы к компоненту задачник, Чтение и запись задачника, Прочитать задачник (tbAdd) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  В этом разделе описаны все запросы, выполняемые компонентом задачник в виде процедур и функций. При описании используется синтаксис языков Object Pascal...

• Основные операторы - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Оператор присваивания состоит из двух частей, разделенных знаком "=". В левой части оператора присваивания могут участвовать им Ена любых переменных. В...

• Если в аргументе Instruct установлен бит Estimate, то, Ошибки компонента исполнитель - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  14.6.1. Если в аргументе Instruct не установлен бит Interpret, то генерируется запрос к задачнику Get с аргументами Handle, AnsArray, tbAnswers (Получает...

• Способ описания синтаксических конструкций - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Для описания синтаксиса языков описаний компонентов использ Уется расширенная Бэкусова нормальная форма. Описание синтаксиса языка с помощью БНФ состоит...

• Передача аргументов функциям, Имена структурных единиц - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Во всех языках описания компонентов все параметры передаются по ссылке (передается не значение аргумента, а его адрес). Если в качестве фактического...

• Предыдущий (Prev) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function Prev( Handle : Integer ): Logic; C: Logic Prev(Integer Handle) Описание аргументов: Handle - номер сеанса. Назначение...

• Нелинейный сигмоидный преобразователь, Произвольный непрерывный нелинейный преобразователь - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Рис. 11. Прямое (а) и обратное (б) функционирование нелинейного сигмоидного преобразователя Нелинейный сигмоидный преобразователь или сигмоидный элемент...

• Составные элементы - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Название "составные элементы" противоречит определению элементов. Это противоречие объясняется соображениями удобства работы. Введение составных...

• Конструирование нейронных сетей, Элементы нейронной сети - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Впервые последовательное описание конструирования нейронных с Етей из элементов было предложено в книге А. Н. Горбаня [65]. Однако за прошедшее время...

• Следующий (Next) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function Next( Handle : Integer ) : Logic; C: Logic Next(Integer Handle) Описание аргументов: Handle - номер сеанса. Назначение...

• Изменить маску обучаемости (ModifyMask), Обнулить градиент (NullGradient) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Описание запроса: Pascal: Function ModifyMask( Net : PString; Tipe : Integer; NewMask: PLogicArray ) : Logic; C: Logic Modify(PString Net, Integer Tipe,...

• Предопределенные константы - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  При описании различных компонентов возникает необходимость в использовании некоторого набора стандартизированных констант. Стандартность набора констант...

• Окраска примеров, Дать цвет примера (GetColor), Покрасить пример (PaintCurrent) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  В данный раздел помещены запросы для работы с цветами. Отметим, что цвет примера, возвращаемый запросом GetColor можно получить также с помощью запроса...

• Функционирование сети - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Таблица 1 Однородные и неоднородные сумматоры Название Однородный сумматор Неоднородный сумматор Обозначение Значение Обозначение Значение Обычный ?...

• Остальные запросы, Установить параметры (SetEstIntParameters), Ошибки компонента оценка - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Ниже приведен список запросов, исполнение которых описано в разделе "Запросы общие для всех компонентов": EsSetCurrent - Сделать оценку текущим EsAdd -...

• Точка ветвления, Сумматор, Нелинейный Паде преобразователь, Нелинейный сигмоидный преобразователь, Адаптивный сумматор, Константа Липшица сигмоидной сети - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Поскольку в точке ветвления не происходит преобразования сигнала, то константа Липшица для нее равна единице. Сумматор Производная суммы по любому из...

• Поля задачника - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Далее будем полагать, что задачник является реляционной базой данных из одной таблицы или набора параллельных таблиц. Каждому примеру соответствует одна...

• Запросы, однотипные для всех компонентов - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Таблица 5 Префиксы компонентов Префикс Компонент Запроса Ошибки Ex 0 Исполнитель Tb 1 Задачник Pr 2 Предобработчик Nn 3 Сеть Es 4 Оценка Ai 5...

• Примеры сетей и алгоритмов их обучения, Сети Хопфилда - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  В этом разделе намеренно допущено отступление от общей методики - не смешивать разные компоненты. Это сделано для облегчения демонстрации построения...

• Правила остановки работы сети - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  При использовании сетей прямого распространения (сетей без циклов) вопроса об остановке сети не возникает. Действительно, сигналы поступают на элементы...

• Составной предобработчик - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Поскольку на вход нейронной сети обычно подается несколько входных сигналов, каждый из которых обрабатывается своим предобработчиком, то предобработчик...

• Элементы самодвойственных сетей - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Если при обратном функционировании самодвойственной сети на ее выход подать производные некоторой функции F по выходным сигналам сети, то в ходе...

• Обработка ошибок, Процедура обработки ошибок, Установить обработчик ошибок (OnError), Дать номер ошибки (GetError) - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

  Схема обработки ошибок достаточно проста по своей идее - каждый новый обработчик ошибок может обрабатывать только часть ошибок, а обработку остальных...

Функции управления памятью - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера

Предыдущая | Следующая