Оптимизация управления слабоформализуемыми объектами в социально-экономических системах на основе нейросетевого моделирования

• Автор: Исаков, Павел Николаевич
• Шифр специальности: 05.13.01, 05.13.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 136 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ СЛАБОФОРМАЛИЗУЕМЫМИ ОБЪЕКТАМИ.
1.1. Анализ проблем управления при неполноте информации об объекте и его слабой формализации
1.2. Формирование интеллектуальной управляющей системы на основе нейросетевых технологий

1.3. Цель и задачи исследования

2. ОПТИМИЗАЦИЯ ПОСТРОЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ СЛАБОФОРМАЛИЗУЕМЫМИ ОБЪЕКТАМИ.

2.1. Синтез систем управления на основе многослойных нейронных сетей

2.2. Разработка технологии оптимальной настройки нейросетевой модели

на решение задач управления.

2.3. Управление слабоформализуемыми объектами с применением

многослойных нейронных сетей.
Выводы второй главы.
3. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОСЕТЕВЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
3.1. Диагностика развития осложнений у кардиохирургических больных в послеоперационный период на основе нейросетевых систем управления.
3.2. Применение прогностических моделей течения атеросклеротического поражения различной локализации при выборе оптимальной стратегии лечения пациента.
3.3. Проведение экспертного оценивания влияния организационной
культуры предприятия на эффективность его функционирования
Выводы третей главы.
4. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНИЯ СЛАБОФОРМАЛИЗУЕМЫМИ ОБЪЕКТАМИ
4.1. Программная реализация нейрокомпьютерного эмулятора
4.2. Управление слабоформализуемыми объектами с применением нейрокомпьютерного эмулятора.
4.3. Применение системы для моделирования течения атеросклеротического поражения при выборе оптимальной стратегии лечения пациента на базе
Воронежской областной клинической больницы 1.
Выводы четвертой главы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Анализируются преимущества применения нейросетевых систем управления. Вторая глава посвящена вопросу управления слабоформализуемыми объектами с применением многослойных нейронных сетей. Исследуется синтез систем управления на основе нейронных сетей, при этом многослойная нейронная сеть прямого действия интерпретируется как инструмент для формирования функций управления, соответствующих целевым условиям, моделям объектов и воздействий внешней среды. Рассматривается задача структурного синтеза динамических систем с нейросетями, обучаемыми в темпе поступления данных измерения. Формируется общая схема обучения нейросетевых моделей. Предлагается технология оптимальной настройки нейросетевой модели на решение задачи управления. Третья глава посвящена алгоритмизации принятия управленческих решений с использованием нейросетевых систем управления. Использование нейросетевого моделирования обеспечивает большой эффект в задачах, решаемых традиционными методами статистического анализа: регрессионного, ковариационного, дискриминантного и т. В данной главе рассматривается диагностика развития осложнений у кардиохирургических больных в послеоперационный период на основе нейросетевых систем управления. Предлагается применять прогностические модели течения атеросклеротического поражения различной локализации при выборе оптимальной стратегии лечения пациента. Рассматривается разработка, на основе нейросетевых технологий и методов экспертного оценивания, инструмента для автоматизированной диагностики влияния состояния оргкультуры фирмы на эффективность ее деятельности. Воронежской областной клинической больнице. Аналитический подход к структурному синтезу нейросетевых систем управления целесообразно сочетать с компьютерным моделированием, поэтому первоначально был создан инструмент, который позволил использовать теоретические наработки в практике создания нейросетевых систем управления слабоформализуемыми объектами. Для решения задачи построения нейросетевых систем управления был разработан нейропакет, позволяющий разрабатывать нейромодели различной топологии, используя для их обучения самостоятельно разрабатываемые алгоритмы. Программный комплекс дает возможность использования нейросетевых методов как инструмента научных исследований, с помощью которого можно изучать объекты и явления. С целью использования в практической деятельности врача нейросетевой модели прогнозирования развития атеросклероза была разработанная специальная программа, обеспечивающая интуитивно понятный интерфейс. Данная программа была использована для создания автоматизированного рабочего места врача в Воронежской областной клинической больнице №1. В заключении приведены основные результаты работы. Последние фундаментальные результаты общей теории самоорганизации показывают, что современная наука управления, как и другие науки, начинает переходить на пути естественности, т. К такому новому направлению относится теория нейросетевых самообучающихся систем, которая опирается на применение нейронных сетей, включающих аналоги биологических нейронов - некоторых базовых процессорных элементов, связанных в соответствующую сеть. Однако в силу относительной новизны теоретическая проработка концепции проектирования нейросетевых систем управления отечественными специалистами выглядит еще весьма скромно, а требуемое для эффективного управления обеспечение практически отсутствует. В этой ситуации особую значимость приобретает исследование возможностей управления слабоформапизуемыми объектами на основе методов нейросетевого моделирования. В данной главе рассматриваются подходы к решению задачи управления сложными динамическими объектами в условиях неполноты априорной и текущей информации об их математических моделях. Приводится содержание этапов синтеза двухуровневых адаптивных систем управления параметрически недоопределенным объектом. Рассматривается возможность применения нейросетевых моделей для повышения эффективности управления слабоформапизуемыми объектами. Анализируются преимущества применения нейросетевых систем управления.