Основные операторы - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Оператор присваивания состоит из двух частей, разделенных знаком "=". В левой части оператора присваивания могут участвовать имЕна любых переменных. В выражении, стоящем в правой части оператора присваивания могут участвовать любые переменные, аргументы процедурного блока и константы. В случае несоответствия типа выражения в правой части и типа переменной в левой части оператора присваивания производится приведение типа. Все выражения вычисляются слева на право с учетом старшинства операций.
Оператор ветвления. Оператор ветвления состоит из трех частей, каждая из которых начинается соответствующим ключевым словом. Первая часть - условие, начинается с ключевого слова If и содержит логическое выражение. В зависимости от значения вычисленного логического выражения выполняется Then часть (истина) или Else часть (ложь). Третья (Else) часть оператора может быть опущена. Каждая из выполняемых частей состоит из ключевого слова и оператора. При необходимости выполнить несколько операторов, необходимо использовать операторные скобки Begin End.
Цикл For имеет следующий вид:
For Переменная_цикла = Начальное_значение To Конечное_значение [By Шаг] Do <Оператор>
Переменная цикла должна быть одного из целочисленных типов. В ходе выполнения оператора она пробегает значения от Начальное_значение до Конечное_значение с шагом Шаг. Если описание шага опущено, то шаг равен единице. При каждом значении переменной цикла из диапазона выполняется оператор, являющийся телом цикла. Если в теле цикла необходимо выполнить несколько операторов, то необходимо воспользоваться операторными скобками. Допускается любое число вложенных циклов. Выполнение цикла в зависимости от соотношения между значениями Начальное_значение, Конечное_значение и Шаг приведено в табл. 11.
Таблица 11.
Способ выполнения цикла в зависимости от значений параметров цикла.
Конечное значение |
Шаг |
Способ выполнения |
>Начального значения |
>0 |
Цикл выполняется пока переменная цикла Конечного значения |
<Начального значения |
>0 |
Тело цикла не выполняется |
=Начальному значению |
0 |
Тело цикла выполняется один раз |
>Начального значения |
<0 |
Тело цикла не выполняется |
<Начального значения |
<0 |
Цикл выполняется пока переменная цикла Конечного значения |
=0 |
Тело цикла не выполняется |
Цикл While. Тело цикла выполняется до тех пор, пока верно логическое выражение. Проверка истинности логического выражения производится перед выполнением тела цикла. Если тело цикла должно содержать более одного оператора, то необходимо использовать операторные скобки.
Похожие статьи
-
В этом разделе описаны запросы, выполняемых всеми компонентами, а также типы данных, используемые при описании запросов. Стандарт типов данных При...
-
Изучить операторы цикла в ТР. - Циклические алгоритмы
Циклы организуются, чтобы выполнить некоторый оператор или группу операторов определенное число раз. В языке Си три оператора цикла: for, while и do -...
-
Составной предобработчик - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Поскольку на вход нейронной сети обычно подается несколько входных сигналов, каждый из которых обрабатывается своим предобработчиком, то предобработчик...
-
Описание запроса: Pascal: Function Last( Handle : Integer ) : Logic; C: Logic Last(Integer Handle) Описание аргументов: Handle - номер сеанса. Назначение...
-
К этой группе запросов относятся два запроса, открывающие и закрывающие сеансы работы с задачником. Начало сеанса (InitSession) Описание запроса: Pascal:...
-
Функции управления памятью - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Для создания массивов и освобождения занимаемой ими памяти используются следующие фун Кции: Создание массива. Function NewArray( Type : Integer; Size :...
-
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...
-
К данной группе запросов относятся запросы позволяющие получать данные из задачника, заносить данные в задачник и сбросить предобработку (необходимо...
-
В этом разделе описаны все запросы, выполняемые компонентом задачник в виде процедур и функций. При описании используется синтаксис языков Object Pascal...
-
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...
-
Описание запроса: Pascal: Function RandomDirection( Net : PString; Range : Real ) : Logic; C: Logic RandomDirection(PString Net, Real Range) Описание...
-
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)...
-
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...
-
Во всех языках описания компонентов все параметры передаются по ссылке (передается не значение аргумента, а его адрес). Если в качестве фактического...
-
Язык описания нейронных сетей предназначен для хранения сетей на диске. Следует отметить, что в отличии от таких компонентов, как предобработчик входных...
-
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...
-
Составные элементы - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Название "составные элементы" противоречит определению элементов. Это противоречие объясняется соображениями удобства работы. Введение составных...
-
Единственный запрос первой группы выполняет основную функцию компонента предобработчик - предобрабатывает входные данные, вычисляя вектор входных...
-
Предопределенные константы - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
При описании различных компонентов возникает необходимость в использовании некоторого набора стандартизированных констант. Стандартность набора констант...
-
В данный раздел помещены запросы для работы с цветами. Отметим, что цвет примера, возвращаемый запросом GetColor можно получить также с помощью запроса...
-
В данном разделе описаны запросы исполнителя с алгоритмами их исполнения. При описании запросов используется аргумент Instruct, являющийся целым числом,...
-
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 ) :...
-
Единственный запрос первой группы выполняет основную функцию компонента интерпретатор ответа - интерпретирует массив сигналов. Интерпретировать массив...
-
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...
-
Предобработчик сам никаких запросов не генерирует. Единственный запрос к предобработчику - "Предобработать пример" может быть выдан только задачником....
-
Описание запроса: Pascal: Function ModifyMask( Net : PString; Tipe : Integer; NewMask: PLogicArray ) : Logic; C: Logic Modify(PString Net, Integer Tipe,...
-
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...
-
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...
-
Описание нейронных сетей - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
В первой части этой главы описана система построения сетей из элементов. Описаны прямое и обратное функционирование сетей и составляющих их элементов....
-
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...
-
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...
-
Схема обработки ошибок достаточно проста по своей идее - каждый новый обработчик ошибок может обрабатывать только часть ошибок, а обработку остальных...
-
Сигналы и параметры - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
При использовании контрастирования для изменения структуры сети и значений обучаемых параметров другим компонентам бывает необходим прямой доступ к...
-
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...
-
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...
-
Персептрон Розенблатта - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
Персептрон Розенблатта [147, 185] является исторически первой обучаемой нейронной сетью. Существует несколько версий персептрона. Рассмотрим классический...
-
В этом разделе намеренно допущено отступление от общей методики - не смешивать разные компоненты. Это сделано для облегчения демонстрации построения...
-
Контрастирование и нормализация сети - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера
В последние годы широкое распространение получили различные методы контрастирования или скелетонизации нейронных сетей. В ходе процедуры контрастирования...
-
Как уже отмечалось в разделе "Различимость входных данных" числовые сигналы рекомендуется масштабировать и сдвигать так, чтобы весь диапазон значений...
-
Рис. 11. Прямое (а) и обратное (б) функционирование нелинейного сигмоидного преобразователя Нелинейный сигмоидный преобразователь или сигмоидный элемент...
Основные операторы - Функциональные модели универсального нейрокомпьютера