|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Разработка программных средств нейросетевого моделирования случайных процессов и систем управлениятезисы доклада
- Авторы: Филаретов Г.Ф., Елисеев В.Л., Аверченков Е.О.
- Сборник: Доклады международной конференции “Информационные средства и технологии”
- Тезисы
- Год издания: 1999
- Место издания: Москва
- Аннотация: Нейросетевой подход, основанный на использовании различного рода искусственных нейронных сетей (ИНС) в последнее время получил весьма широкой распространение при решении различных прикладных задач. Это объясняется достаточной универсальностью такого подхода, его способностью к адаптации с сохранением работоспособности в нестационарных условиях. В этой связи представляется важным выяснить, как же ведут себя нейросетевые алгоритмы при решении стандартных задач, которые ранее достаточно успешно решались традиционными детерминированными или стохастическими методами. Очевидно, что дополнительные возможности нейросетевых алгоритмов, проявляющиеся в нестационарных условиях, окажутся в значительной мере обесцененными, если эти методы будут существенно уступать стандартным решениям, когда ситуация стационарна. Целью данной работы является сопоставление нейросетевых и традиционных алгоритмов, когда речь идет о решении двух задач: построения модели случайного процесса типа авторегрессии скользящего среднего (АРСС) и синтезе системы автоматического управления (САУ). Указанные сопоставления удобно проводить методом имитационного моделирования. Для эффективной реализации такого моделирования были реализованы соответствующие инструментальные программные средства — система моделирования дискретных временных рядов (СМ-ДВР) и система моделирования САУ (СМ-САУ).
- Добавил в систему: Елисеев Владимир Леонидович
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. | Полный текст | Razrabotka.pdf | 230,9 КБ | 1 марта 2020 [vlad-eliseev] |