Разработка систем автоматического управления. Свойства нейронных сетей. Сравнительные оценки традиционных ЭВМ и нейрокомпьютеров. Формальная модель искусственного нейрона. Обучение нейроконтроллера при помощи алгоритма обратного распространения ошибки.
Аннотация к работе
При современном уровне развития техники, когда даже бытовые приборы оснащаются микропроцессорными устройствами, все более актуальным становится разработка новых систем автоматического управления. Но в связи с возрастающей сложностью объектов управления и с увеличением требований к системам управления за последнее десятилетие резко повысилась необходимость в создании более точных, более надежных систем управлении, обладающих большими функциональными возможностями. Интеллектуальные системы на основе искусственных нейронных сетей (ИНС) позволяют с успехом решать проблемы идентификации и управления, прогнозирования, оптимизации. Нейронные сети позволяют реализовать любой требуемый для процесса нелинейный алгоритм управления при неполном, неточном описании объекта управления (или даже при отсутствии описания), создавать мягкую адаптацию, обеспечивающую устойчивость системе при нестабильности параметров. ИНС могут применяться для различных задач: аппроксимация функций, идентификация, прогнозирование, управление, классификация образов, категоригизация, оптимизация. Проблема синтеза нейросетевых регуляторов рассматривается с двух позиций, а именно: прямые методы синтеза и косвенные методы синтеза нейросетевых систем управления. Обзор и анализ нейросетей Искусственные нейронные сети получили широкое распространение за последние 20 лет и позволили решать сложные задачи обработки данных, часто значительно превосходя точность других методов статистики и искусственного интеллекта, либо являясь единственно возможным методом решения отдельных задач. Категории сравнения ЭВМ традиционной архитектуры Нейрокомпьютер Процессор Сложный Высокоскоростной Один или несколько Простой Низкоскоростной Большое количество Память Отделена от процессора Локализована Адресация не по содержанию Интегрирована в процессор Распределенная Адресация по содержанию Вычисления Централизованные Последовательные Хранимые программы Распределенные Параллельные Самообучение Надежность Высокая уязвимость Живучесть Специализация Численные и символьные операции Проблемы восприятия Среда функционирования Строго определена Строго ограничена Без ограничений 1.2 Области применения нейронных сетей Искусственные нейронные сети в настоящее время широко используются при решении самых разных задач и активно применяются там, где обычные алгоритмические решения оказываются неэффективными или вовсе невозможными.