Головна Головна -> Реферати українською -> Дисертації та автореферати -> НЕЙРОМЕРЕЖЕВА ІДЕНТИФІКАЦІЯ НЕЛІНІЙНИХ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ НА ОСНОВІ БАГАТОШАРОВОГО ПЕРСЕПТРОНУ

НЕЙРОМЕРЕЖЕВА ІДЕНТИФІКАЦІЯ НЕЛІНІЙНИХ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ НА ОСНОВІ БАГАТОШАРОВОГО ПЕРСЕПТРОНУ

Назва:
НЕЙРОМЕРЕЖЕВА ІДЕНТИФІКАЦІЯ НЕЛІНІЙНИХ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ НА ОСНОВІ БАГАТОШАРОВОГО ПЕРСЕПТРОНУ
Тип:
Реферат
Мова:
Українська
Розмiр:
16,52 KB
Завантажень:
271
Оцінка:
 
поточна оцінка 5.0


Скачати цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11 
Харківський національний університет радіоелектроніки
Лавриненко Костянтин Анатолійович
УДК 681.513
НЕЙРОМЕРЕЖЕВА ІДЕНТИФІКАЦІЯ НЕЛІНІЙНИХ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ НА ОСНОВІ БАГАТОШАРОВОГО ПЕРСЕПТРОНУ
05.13.23 – системи та засоби штучного інтелекту
АВТОРЕФЕРАТ
дисертації на здобуття наукового ступеня
кандидата технічних наук
Харків – 2004


Дисертацією є рукопис.
Робота виконана в Харківському національному університеті радіоелектроніки Міністерства освіти і науки України
Науковий керівник доктор технічних наук, професор
Руденко Олег Григорійович,
Харківський національний університет радіоелектроніки, зав. кафедри ЕОМ
Офіційні опоненти:
- доктор технічних наук, професор Соколов Олександр Юрійович, Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут", завідувач кафедри інформатики;
- кандидат технічних наук, ст. наук. співр. Леонов Сергій Юрійович, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", доцент кафедри "Обчислювальна техніка та програмування".
Провідна установа
Національний технічний університет України "КПІ" (кафедра технічної кібернетики) Міністерства освіти і науки України, м. Київ.
Захист відбудеться 09.06.2004 р. о 13 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д .052.01 у Харківському національному університеті радіоелектроніки (61166, м. Харків, пр. Леніна, 14).
З дисертацією можна ознайомитися у бібліотеці Харківського національного університету радіоелектроніки (61166, м. Харків, пр. Леніна, 14).
Автореферат розісланий 05.05.2004 р.
Вчений секретар
спеціалізованої ради В. І. Саєнко


ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ
Актуальність теми. Основою синтезу будь-якої системи керування є математична модель об'єкта, яка адекватно відображає його властивості і одержання якої являє собою досить складну задачу. Це обумовлюється тим, що реальні процеси характеризуються, як правило, нелінійними залежностями, високим рівнем завад і їхньою корельованістю. Крім того, умови функціонування часто обумовлюють зміну характеристик досліджуваних об'єктів.
Найбільше поширення одержали параметричні моделі, що вимагають рішення задач структурної і параметричної ідентифікації і використовують обмежене число параметрів. Незважаючи на величезну кількість робіт, різноманіття видів нелінійностей не дозволяє створити єдину теорію ідентифікації нелінійних систем. Класичний підхід, який використовується найчастіше, заснований на апроксимації нелінійностей, наприклад, рядами Вольтерра, Гаммерштейна, Вінера, поліномами Колмогорова-Габора та ін. Однак область застосування таких моделей обмежена. Крім того, додаткові труднощі одержання адекватного математичного опису обумовлює наявність у реальних сигналах завад, що вимагає попередньої фільтрації сигналів.
Досить багатообіцяючою альтернативою класичним методам ідентифікації нелінійних систем є штучні нейронні мережі (ШНМ). Такий підхід для вирішення задач ідентифікації розвивався в роботах Іваненко О.Г., Горбаня А.Н., Круглова В.В., Бодянського Є.В., Руденка О.Г., Billings S.A., Brown M., Harris C.J., Isermann R., Lewis F.L., Liu G.P., Narendra K.S., Nelles O., H. Wang та інших вчених. Серед існуючої на цей час великої кількості мережевих структур для ідентифікації нелінійних динамічних об'єктів, як правило, використовують багатошаровий персептрон, радіально-базисні, узагальнено-регресійні та нейро-фаззі мережі. Усі ці структури засновані на апроксимації нелінійного оператора перетворення вхідних сигналів у вихідний деякою системою базисних функцій. При цьому досліджуваний об'єкт представляється у вигляді нейронної мережі, що містить крім вхідного і вихідного один або кілька схованих шарів. Кожний із шарів складається з визначеної кількості нейронів, що реалізують задану базисну функцію (функцію активації).
Задача ідентифікації зводиться до навчання мережі на основі пред'явлення навчаючих пар, якими служать вимірювані значення вхідних і відповідних вихідних змінних.
У зв'язку з цим актуальною задачею є розробка методів і алгоритмів побудови нейромережевих моделей, що володіють підвищеною швидкістю навчання та здатні функціонувати в умовах апріорної і поточної невизначеності щодо властивостей досліджуваного об'єкта і перешкод.

Завантажити цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11 



Реферат на тему: НЕЙРОМЕРЕЖЕВА ІДЕНТИФІКАЦІЯ НЕЛІНІЙНИХ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ НА ОСНОВІ БАГАТОШАРОВОГО ПЕРСЕПТРОНУ

BR.com.ua © 1999-2017 | Реклама на сайті | Умови використання | Зворотній зв'язок