Алгоритмы определения необходимой и достаточной разрядности искусственных нейронных сетей в составе систем обработки информации

• Автор: Макаров, Михаил Вячеславович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Муром
• Количество страниц: 153 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1 ОБЗОР И АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ 1Л Использование искусственных нейронных сетей в составе технических систем обработки информации
1Л Л Перспективы применения искусственных нейронных сетей в
составе технических систем обработки информации
1Л .2 Проблематика искусственных нейронных сетей в составе
технических систем обработки информации
1.2 Методы инженерного проектирования искусственных нейронных сетей и обеспечение точности их функционирования 1.2Л Задачи инженерного проектирования искусственных нейронных сетей и обеспечение точности их функционирования
1.2.2 Перспективы и проблематика разработки новых методов инженерного проектирования искусственных нейронных сетей
1.3 Обзор и анализ основных методов инженерного проектирования искусственных нейронных сетей
1.3.1 Подход устранения избыточности искусственных
нейронных сетей
1.3.2 Нейроэволюционный подход проектирования искусственных нейронных сетей
1.3.3 Конструктивные методы проектирования искусственных нейронных сетей
1.3.4 Индивидуальные методы проектирования искусственных нейронных сетей
1.4 Выводы по главе 1 и постановка задачи исследования
ГЛАВА 2 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ НЕОБХОДИМОЙ И ДОСТАТОЧНОЙ РАЗРЯДНОСТИ ПРОИЗВОЛЬНЫХ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
2Л Разработка теоретико-экспериментальных основ определения необходимой и достаточной разрядности произвольных искусственных нейронных сетей
2.2 Проектирование моделей искусственных нейронных сетей с максимальными показателями точности функционирования
2.3 Разработка алгоритма определения необходимой и достаточной разрядности произвольных искусственных нейронных сетей
2.4 Оценка точности функционирования моделей искусственных нейронных сетей
2.5 Выводы по главе
ГЛАВА 3 ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ
НЕОБХОДИМОЙ И ДОСТАТОЧНОЙРАЗРЯДНОСТИ ПРОИЗВОЛЬНЫХ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
3.1 Выбор и обоснование выбора моделей исследуемых искусственных нейронных сетей
3.2 Аппроксимация базовых математических функций
3.3 Аппроксимация тригонометрических функций
3.4 Аппроксимация дифференциальных уравнений
3.5 Исследование возможности обеспечения отказоустойчивости искусственных нейронных сетей разработанным алгоритмом
3.6 Разработка алгоритма определения необходимой и достаточной разрядности произвольных искусственных нейронных сетей при влиянии на входную информацию искажающих факторов
3.7 Исследование алгоритма определения необходимой и достаточной разрядности произвольных искусственных нейронных сетей при влиянии на входную информацию искажающих факторов
3.8 Выводы по главе
ГЛАВА 4 ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ СОЗДАННЫХ
АЛГОРИТМОВ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В СОСТАВЕ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
4.1 Системный анализ промышленного объекта практического применения разработанных алгоритмов
4.2 Внедрение искусственной нейронной сети в составе технической системы обработки информации
4.3 Результаты практического применения искусственной нейронной сети в составе промышленного объект
4.4 Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Свидетельство о государственной регистрации
программы для ЭВМ
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Свидетельство о государственной регистрации
программы для ЭВМ
ПРИЛОЖЕНИЕ В. Акт реализации научных положений диссертации
ПРИЛОЖЕНИЕ Г. Справка о реализации результатов диссертационного исследования

информации высокоточных промышленных комплексов, системы управления и контроля в атомной энергетике, в потенциально опасных для окружающей среды и человека производствах, в космосе.
Основой совместного анализа теоретических и экспериментальных исследований является сопоставление выдвинутой рабочей гипотезы с опытными данными наблюдений [66]. В таком случае предложенный подход представляет собой частный случай реализации теории планирования эксперимента (ТПЭ), изложенной в научных и методических работах [10, 66] и закрепленной в стандартах [31, 32, 33]. А полученная в результате экспериментов информация о работе ИНС является основой для теоретических расчетов.
Используемые классификации и терминология регламентируются стандартами [31, 32, 33]. Предлагаемый теоретико-экспериментальный подход классифицируется по цели проведения и форме представления результатов. Он относятся к количественному эксперименту [66], который не только фиксирует результат, но и устанавливает соотношение между количественными характеристиками явления и способа внешнего воздействия.
Фактор [33], используемый при реализации такого эксперимента, вытекает из решаемой методами, основанными на данном подходе задачи, и является количественным значением разрядности элементов топологии исследуемой сети. Изменяемый параметр, служащий отображением различных значений разрядности оптимизируемых величин представляет собой множество уровней фактора [33].
Итоговый объект (оптимизированная сеть), статистически зависящий от выбранного фактора - отклик [33]. Как основная численная характеристика работы ИНС откликом будет выступать зафиксированный уровень точности, либо ошибки (погрешности) работы сети по итогам экспериментального исследования.
Эксперимент имеет поисковый (экстремальный) характер и заключается в нахождение сочетания уровней управляемых факторов, при котором достигается оптимальное (экстремально максимальное или минимальное) значение функции отклика [66]. Полученная зависимость не может быть представлена в виде