• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Степанян, И. В. Конструирование адаптивного регулятора на основе нейросемантической автоструктуризации / И. В. Степанян, М. Ю. Леднев. - Текст : непосредственный // Проблемы машиностроения и автоматизации : международный журнал. - 2021. - N 1. - С. 86-97. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 0234-6206.

    ГРНТИ УДК
    28.23004.8

    Рубрики:
    Нейронные сети -- Применение
    Семантические сети -- Применение

    Кл.слова (ненормированные): нейросемантика -- прогнозирование -- адаптивный контроллер -- семантические нейронные сети -- автоструктуризация -- семантические единицы -- алфавит
    Аннотация: Задачей исследования является построение адаптивного контроллера на основе механизма автоструктуризации и применение разработанного инструментария для проведения эксперимента по управлению объектом с заранее неизвестными правилами движения в меняющейся внешней среде. Для этого был применен метод нейросемантической автоструктуризации. При решении практических задач проектирования искусственных нейронных сетей, вопрос организации структуры и параметров синаптических связей нейронной сети является одним из ключевых для качества управления. В настоящей статье применен подход, который был предложен В.И. Бодякиным из ИПУ РАН, согласно которому любой образ можно представить в виде последовательности символов произвольного алфавита и распознать с помощью механизма автоструктуризации, в результате ра боты которого набор исходных образов представляется в виде иерархически связанных между собой семантических объектов - элементов нейросемантической сети. Получены новые результаты, заключающиеся в том, что при наличии внутренних закономерностей в решаемой задаче, нейросемантический регулятор способен управлять поведением объекта с обучением за конечное число шагов. Рассмотрена декомпозиция задачи управления методом автоструктуризации параллельно функционирующих нейросемантических сетей с заданными приоритетами. В сравнении с нейронными сетями, обучаемыми методом обратного распространения ошибки с фиксированной структурой нейронных связей, число итераций обучения для стабильного слежения за ресурсами в три раза меньше, что делает нейросемантический подход выигрышным.
    Доп. точки доступа:
    Леднев, М. Ю.

    Экз-ры полностью d81b5c7b88107206bbe1b9699fd6286e/2021/1
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -052816-559213)

    Шифр в сводном ЭК: 7a810de09f97a6de99fc8205cb9b4a0b




    Заказ фрагмента документа ₽