Обзор и анализ нейросетей

Введение

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. Известны и другие, более традиционные подходы к решению этих проблем, однако они не обладают необходимой гибкостью и имеют существенные ограничения на среду функционирования.

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.

Широкий круг задач, решаемый НС, не позволяет в настоящее время создавать универсальные, мощные сети, вынуждая разрабатывать специализированные НС, функционирующие по различным алгоритмам.

В данной работе рассматривается возможность применения искусственной нейросети регулятора. Проблема синтеза нейросетевых регуляторов рассматривается с двух позиций, а именно: прямые методы синтеза и косвенные методы синтеза нейросетевых систем управления. В данном случае рассматриваются прямые методы синтеза нейросетевых регуляторах совместно с наблюдающими устройствами.

1. 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. Нейронные сети (НС) успешно применяются в самых различных областях – бизнесе, медицине, технике, геологии, физике. Такой впечатляющий успех определяется несколькими причинами: НС – исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости; они нелинейные по своей природе и кроме того, нейронные сети справляются с проблемой размерности, которая не позволяет моделировать линейные зависимости в случае большого числа переменных.

1.1 Свойства нейронных сетей

Несомненно, что технические средства, построенные на тех же принципах, что и биологические нейронные сети, обладают рядом схожих свойств. К таким свойствам относятся:

·                 массовый параллелизм,

·                 распределенное представление информации и вычисления,

·                 способность к обучению и способность к обобщению,

·                 адаптивность,

·                 свойство контекстуальной обработки информации,

·                 толерантность к ошибкам,

·                 низкое энергопотребление.

Можно выделить основные идеи, лежащие в основе нейронных сетей и нейромоделирования:

 Нейросеть воспроизводит структуру и свойства нервной системы живых организмов: нейронная сеть состоит из большого числа простых вычислительных элементов (нейронов) и обладает более сложным поведением по сравнению с возможностями каждого отдельного нейрона. Нейросеть получает на входе набор входных сигналов и выдает соответствующий им ответ (выходные сигналы нейросети), являющийся решением задачи.

 Искусственная нейросеть, как и естественная биологическая нейронная сеть, может обучаться решению задач: нейросеть содержит внутренние адаптивные параметры нейронов и своей структуры, и меняя их, может менять свое поведение.

 Место программирования занимает обучение, тренировка нейронной сети: для решения задачи не нужно программировать алгоритм.

 Нейронная сеть обучается решению задачи на некотором "учебнике" − наборе ситуаций, каждая из которых описывает значения входных сигналов нейросети и требуемый для этих входных сигналах ответ. "Учебник" задает набор эталонных ситуаций с известными решениями, а нейронная сеть при обучении сама находит зависимости между входными сигналами и ответами.

Аппаратная реализация ИНС – нейрокомпьютер – имеет существенные отличия (как по структуре, так и по классу решаемых задач) от вычислительных машин, выполненных в соответствии с традиционной архитектурой фон Неймана. Сравнительные характеристики нейрокомпьютеров и традиционных компьютеров и традиционных компьютеров приведены в таблице 1.1

Таблица 1.1 Сравнительные оценки традиционных ЭВМ и нейрокомпьютеров.

Похожие работы

Технология извлечения знаний из нейронных сетей: апробация, проектирование ПО, использование в психолингвистике

Скачать

176148

8

14

... экспертных систем (А. Батуро), а также лекции проф. А.Н. Горбаня по нейронным сетям.   Приложение 1. Плакаты для защиты диплома. ТЕХНОЛОГИЯ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ ИЗ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ: ¨         АПРОБАЦИЯ, ¨         ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПО, ¨         ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В ПСИХОЛИНГВИСТИКЕ ЦЕЛЬ РАБОТЫ ¨         апробация гибкой технологии извлечения ...

Анализ методов прогнозирования и моделирование нейронных сетей для прогнозирования стоимости недвижимости

Скачать

110516

5

18

... МП к некритическому экстраполированию результата считается его слабостью. Сети РБФ более чувствительны к «проклятию размерности» и испытывают значительные трудности, когда число входов велико. 5. МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТОИМОСТИ НЕДВИЖИМОСТИ   5.1 Особенности нейросетевого прогнозирования в задаче оценки стоимости недвижимости Использование нейронных сетей можно ...

Анализ и прогнозирование конъюнктуры рынка ценных бумаг

Скачать

44068

3

0

... анализировать их тенденции и прогнозировать ситуацию в будущем. Все участники рынка ценных бумаг планируют свои операции только после тщательного анализа. Статистические методы прогнозирования развития рынка ценных бумаг основаны на построении фондовых индексов, расчете показателей дисперсии, вариации, ковариации, экстраполяции и интерполяции. Фондовые индексы являются самыми популярными во всём ...

Диплом-Нейросетевая система для управления и диагностики штанговой глубинонасосной установкой

Скачать

142162

19

29

... на 20.05.06 (прайс-лист «Платан») – 2654 руб. ПРИЛОЖЕНИЕ Г   Исходные данные для выполнения организационно – экономической части Тема выпускной квалификационной работы: Нейросетевая система для диагностики и управления штанговой глубиннонасосной установкой. Место прохождения преддипломной практики: УГАТУ Цена аналога: 40000 руб. Цена спроса: 35000 руб. Объем спроса: 1 шт. Разряд ...