XIV Міжнародна наукова інтернет-конференція ADVANCED TECHNOLOGIES OF SCIENCE AND EDUCATION

Русский English




Научные конференции Наукові конференції

Періг В.М. ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ В УПРАВЛІННІ.

Аспірант кафедри автоматизованих систем і програмування  Періг Володимир Михайлович

Тернопільський національний економічний еніверситет

ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ В УПРАВЛІННІ

Сьогодні, як і сто років тому, безсумнівно, що мозок працює більш ефективно й принципово іншим чином, чим будь-яка обчислювальна машина, створена людиною. Саме цей факт протягом стількох років спонукає й направляє роботу вчених усього світу по створенню й дослідженню штучних нейронних мереж (ШНМ).

Мережа нейронів, що утворює людський мозок, являє собою високоефективну, комплексну, нелінійну, істотно-паралельну систему обробки інформації [2]. Вона здатна організувати свої нейрони таким чином, щоб реалізувати сприйняття образу, його розпізнавання або керування рухом, у багато разів швидше, ніж ці завдання будуть вирішені найсучаснішими комп'ютерами [3].

ШНМ є спрощеною моделлю мозку. Вона будується на основі штучних нейронів, які володіють такою ж основною властивістю, що й живі: пластичністю. Використання структури мозку й пластичності нейронів робить ШНМ універсальною системою обробки інформації.

Біля 25-ти років тому в розвитку теорії автоматичного керування почався новий етап, пов'язаний з адаптивною постановкою основного завдання управління. Її особливість складається у відсутності споконвічних знань про математичну модель об'єкта управління. Об'єкт -це чорний ящик, що піддається невідомим випадковим впливам. Нам доступні тільки його входи й виходи. Ціль системи управління (СУ) полягає в тому, щоб уже в процесі функціонування визначити закон регулювання, що забезпечує оптимальне поводження об'єкта. Для рішення цього завдання на додаток до основного контуру в систему управління вводиться контур адаптації (див. Рис. 1.).

Об'єкт управління
Система управління
Адаптація
Об'єкт управління
Система управління
Адаптація

                                                                   Зовнішні чинники

image0049.png

Рис. 1. Загальна схема адаптивної системи управління

Із самого початку третього етапу величезна увага приділялася адаптивному управлінні лінійними стаціонарними об'єктами з невідомими параметрами (наприклад, широко використовувані методики, що опираються на побудову спостерігачів). У рамках цього підходу в 80-х роках почалося використання ШНМ для рішення завдань управління. Отримані результати показали, що ШНМ являють собою не просто нову методику в теорії автоматичного керування, а цілу парадигму. Для нового напрямку в теорії управління Вербосом була уведена окрема назва - нейроуправління (neurocontrol) [5].

Про цілісність нейроуправління говорить те, що в ньому, завдяки описаним вище властивостям ШНМ, загальним для різних нелінійних динамічних об'єктів образом вирішуються завдання ідентифікації, синтезу систем керування, їхнього аналізу й апаратної реалізації. Результати, отримані із застосуванням ШНМ у рамках адаптивної постановки основного завдання теорії управління, легко можуть використовуватися й класичними підходами.

Література:

•1.      Ramon y Cajal S. Histologie du systeme nerveux de l'homme et des vertebres. - Paris: Maloine, 1911.

•2.     Shepherd G. M., Koch C. Introduction to synaptic circuits // The Synaptic Organization of the Brain (G. M. Shepherd, ed.). - New York: Oxford University Press, 1990. - P. 3-31.

•3.     Churchland P. S. Neurophilosophy: Toward a Unified Science of the Mind/Brain. - Cambridge, MA: MIT Press, 1986. -127 p.

•4.            Неймарк Ю. И., Коган Н. Я., Савельев В. П. Динамические модели теории управления. - М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1985. -400 с.

•5.    Werbos P. J. Backpropagation and neurocontrol: A review and prospectus // Proc. of International Joint Conf. On Neural Networks. - Vol. 1. - Washington, DC. - 1989. - P. 209-216.

perihv@gmail.com


Залиште коментар!

Дозволено використання тегів:
<a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <code> <em> <i> <strike> <strong>