01355887 Дар Видавництва Львівської політехніки

Бібліографія: сторінки 259-265 (92 назви)

ПЕРЕДМОВА.....З
ВСТУП.....4
РОЗДІЛ 1. МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ АНАЛІЗУ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ.....6
1.1. Інерційні системи та процеси.....6
1.2. Невизначеності в описі динамічних об’єктів та підходи до їх подолання.....10
1.3. Імовірнісні моделі формування висновків в умовах невизначеності.....15
1.4. Міркування в умовах невизначеності.....18
1.5. Нечіткі множини і нечітка логіка.....19
1.6. Нейромережні інформаційні моделі.....22
1.6.1. Базові моделі нейронних елементів.....23
1.6.2. Архітектури нейронних мереж.....27
1.7. Гібридні системи формування висновків.....33
РОЗДІЛ 2. ОСОБЛИВОСТІ РЕАЛІЗАЦІЇ НЕЙРОМЕРЕЖНИХ СИСТЕМ ВІДОБРАЖЕННЯ ДАНИХ.....36
2.1. Особливості навчання і застосування ШНМ з ітеративним навчанням.....37
2.1.1. Навчання з учителем.....38
2.1.2. Методи вдосконаленого навчання ШНМ.....45
2.2. Особливості навчання ШНМ в режимі без учителя.....53
2.2.1. Навчання за Геббом.....54
2.2.2. Конкурентне навчання.....55
2.3. ШНМ “Функціонал на множині табличних функцій”.....57
2.4. Висвітлювання моделі “чорна скринька” за допомогою ШНМ.....62
2.5. Особливості підготовки та передобробки даних для ШНМ.....63
РОЗДІЛ 3. РОЗРОБКА МЕТОДІВ ЗМЕНШЕННЯ ВПЛИВУ НЕВИЗНАЧЕНОСТЕЙ В ШНМ ФМТФ.....65
3.1. Навчання та адаптація нейромереж прямого поширення.....65
3.2. Особливості передобробки даних в ШНМ ФМТФ.....66
3.3. Формування рівномірної тренувальної вибірки.....73
3.4. Розпізнавання динамічних образів.....78
3.5. Неітеративні методи підсиленого навчання для ШНМ ФМТФ.....83
3.5.1. Формування та властивості ортонормованих функцій для розширення входів ШНМ другого каскаду.....84
3.6. Метод адаптації до часових змін навчальної вибірки.....88
РОЗДІЛ 4. ЕКОЛОГІЧНИЙ КОНТРОЛЬ І ПРОГНОЗУВАННЯ СТАНУ РІЧОК.....94
4.1 Особливості моделювання та прогнозування стану екологічних систем.....94
4.2. Математичні моделі для нейромережного оцінювання органічних забруднень ріки.....96
4.2.1. Рівняння Стрітера-Фелпса.....97
4.2.2. Математичні моделі із зосередженими параметрами.....99
4.2.3. Моделі з розподіленими параметрами......100
4.2.4. Реалізація вимірювань.....105
4.3. Контроль стану забруднення ріки.....107
4.4. Моделі і методи оцінювання стану забруднень за допомогою ШНМ.....114
4.5. Довготермінове прогнозування рівня стоку в ріці за результатами спостережень.....128
РОЗДІЛ 5. ЗАСТОСУВАННЯ ШНМ ДЛЯ ЗАВДАНЬ ДИФЕРЕНЦІАЛЬНОЇ ДІАГНОСТИКИ.....131
5.1. Сучасні інформаційні технології в диференціальній діагностиці.....131
5.2. ШНМ ФМТФ для диференціальної діагностики шкірних захворювань.....133
5.3. Діагностика механічних привідних пристроїв.....135
5.3.1. Динамічні властивості авіаційних поршневих двигунів.....137
5.3.2. Аналіз правильності роботи привідного комплексу.....141
5.4. Математична модель системи приводу та аналіз коливань, які генеруються під час його роботи.....144
5.5. Застосування штучних нейронних мереж для діагностики.....157
РОЗДІЛ 6. НЕЙРОМЕРЕЖНІ ТЕХНОЛОГІЇ ЛОКАЛІЗАЦІЇ ТИПУ ДЕФЕКТІВ ЕЛЕКТРОТЕХНІЧНИХ ТА ЕЛЕКТРОННИХ ПРИСТРОЇВ.....165
6.1. Моделі електричних систем випрямлення.....165
6.1.1. Рівняння мостового випрямляча.....165
6.1.2. Диференціальні рівняння трифазного подільника частоти.....173
6.1.3. Трифазний двопівперіодний випрямляч.....174
6.1.4. Циклоконвертор.....181
6.2. Імітаційне моделювання систем випрямлення.....183
6.2.1. Імітація схем випрямлення з навантаженням RС, RL.....185
6.3. Виявлення типів дефектів в схемах випрямлення за допомогою ШНМ.....199
6.4. Імітаційні дослідження пристроїв з феромагнітними осердями.....205
6.4.1. Усереднене осердя.....205
6.4.2. Шихтоване осердя.....216
6.5. Перевірка математичної моделі і дослідження дефектів осердя реактора.....224
6.6. Виявлення дефектів за допомогою штучних нейронних мереж.....228
6.6.1. Дослідження замикань та розривів стрічки осердя.....229
6.6.2. Дослідження коротких замикань в обмотках намагнічування.....232
РОЗДІЛ 7. МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ДРОСЕЛЯ З ШИХТОВАНИМ ОСЕРДЯМ ЯК СУПЕРВІЗОРА ШНМ.....236
ЛІТЕРАТУРА.....259

В монографії розглянуто важливі проблеми побудови інтелектуальних інформаційно-аналітичних систем на основі конекціоністських засад. Описано розроблені автором методи та архітектури штучних нейромереж для здійснення адаптації до невизначеностей даних та їх “старіння” в часі. Подано приклади успішного застосування розроблених нейромережних технологій для екобіологічного контролю, завдань технічної та медичної діагностики.
Призначено для науковців, інженерів, студентів вищих навчальних закладів.