Разработка, исследование и реализация алгоритмов программного комплекса "Нейроматематика"

• Автор: Коробкова, Светлана Викторовна
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 112 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ

1. Актуальность исследования

2. Цели и задачи исследования

3. Объект исследования

4. Предмет исследования

5. Методологическая и теоретическая основа исследования

6. Информационная база исследования

7. Научная новизна исследования

8. Практическая значимость работы

9. Апробация результатов исследования

. Перечень базисных положений, выносимых на защиту

. Краткое описание структуры диссертационной работы
ГЛАВА I. Основные принципы построения нсйросетевых программных комплексов,
ориентированных на решение задач большой размерности.
1.1 Общая структура нейросетевых программных комплексов.
1.1.1 Функции и компоненты ядра нейросетевого программного комплекса
1.1.2 Функции и компоненты модулей решения практических задач программного комплекса
1.2 Реализация предложенного подхода к разработке нсйросетевых программных комплексов в программном комплексе Нейроматематика.
Выводы.
ГЛАВА 2. Методы повышения эффективности нейросетевых алгоритмов.
2.1 Маршрут проектирования нейросетевых алгоритмов решения практических задач
2.2 Методы формирования обучающей и тестирующей выборки
2.3 Методы задания начальных условий при решении задач аппроксимации функций
2.4 Параллельная реализация нейросетевых алгоритмов
2.4.1 Параллельная реализация нейронных сетей для кластерных вычислительных систем и систем с общей памятью
2.4.2 Специфика параллельной реализации нейросетевых атгоритмов на графических процессорах
Выводы.
ГЛАВА 3. Решение практических задач с использованием разработанных методов
3.1 Задача определения гранулометрического состава окомкованного материала
3.1.1 Физическая постановка задачи
3.1.2 1 кйросетевая постановка задачи
3.1.3 Формирование начальных условий для обучения нейронной сети при решении задачи определения гранулометрического состава окомкованного материала.
3.1.4. Метод увеличения обучающей выборки при решении задачи определения
гранулометрического состава окомкованного материала
3.2 Задачи аэродинамики
3.2.1 Описание задачи управления самолетом с помощью эжекции на крыльях
3.2.2 Математическая постановка задачи управления самолетом с помощью эжекции на крыльях
3.2.3 Описание задачи прогнозирования ветровой обстановки в застроенных кварталах
3.2.4 Математическая постановка задачи прогнозирования ветровой обстановки в застроенных кварталах
3.2.5 Нейросетевая постановка задачи
3.3 Исследование точности и скорости работы предложенных нейросстсвых алгоритмов
решения практических задач при помощи программного комплекса Нейроматематика
3.3.1 Исследование точности и скорости решения задачи определения г ранулометрического состава окомкованного материала
3.3.2 Исследование точности и скорости решения задач аэродинамики
Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ Ю
ЛИТЕРАТУРА


Предложен новый подход к построению программных комплексов, ориентированных на нейросстсвую обработку данных. В рамках предложенного подхода разработан программный комплекс Нейроматематика. Предложены новые методы, позволяющие настраивать нейронную сеть в условиях ограниченности обучающей выборки. Предложен новый подход к заданию специализированных начальных условий для обучения нейронной сети, который позволяет, в отличие от ранее использовавшихся методов, ускорить процесс обучения и повысить точность работы обученной сети. Предложены новые методы распараллеливания нейросетевых алгоритмов для графических плат и многопроцессорных вычислительных систем с обшей и распределенной памятью. Разработаны алгоритмы и модули для решения практических задач определения гранулометрического состава окомкованного материала и задач аэродинамики. Результаты, полученные в данной работе, могут быть использованы при построении нейросетевых программных комплексов, а также для решения практических задач в различных областях Горнодобывающая промышленность, самолетостроение, строительство и планирование городов, экономика, энергетика. Возможность применения разработанных методов показана при решении практических задач. Международный семинар по струйным, отрывным и нестационарным течениям. Научная конференция Тихоновские чтения, Москва октябрь . Методы построения программных средств для решения задач большой размерности на основе нейросстевого подхода и разработка программного комплекса Нейроматематика. Методы работы с малой выборкой при обучении нейронных сетей. Методы задания начальных условий при обучении нейронных сетей. Реализация нейросетевых алгоритмов на графических платах и вычислительных системах с параллельной архитектурой. Оценка эффективности разработанных методов и нейросетевых алгоритмов при решении задач определения гранулометрического состава окомкованного материала и расчета аэродинамических парамет ров среды. Диссертационная работа содержит введение, три главы, заключение, приложение, библиографию работ по теме диссертации. Диссертация содержит рису i ков и таблиц. Общий объем диссертации сост авляет 4 ст раницы. ГЛАВА 1 Основные принципы построения нейросетевых программных комплексов, ориентированных на решение задач большой размерности. В главе рассматриваются основные принципы построения нейросетевых пакетов решения практических задач с учетом большого объема входных данных. Предложена структура нсйросетевого программного комплекса, позволяющего создавать решения реальных практических задач с обеспечением возможности расширения разработанного пакета, снижения сложности программирования при проектировании решения практических задач, повышения скорости работы готового приложения. Рассмотрена реализация предложенного подхода при разработке программного комплекса Нейроматематика. Общая структура нейросстсвых программных комплексов. Нейропакеты можно классифицировать поразному. Универсальными считаются пакеты, предназначенные для решения широкого круга задач, включающие в себя базовую нейросетевую функциональность, часто имеющие свой интерфейс. К таким пакетам можно отнести Ii фирмы ii I. I. vi фирмы I. II2 фирмы i фирмы ii iii и другие. Под инструментами разработки нейроприложений понимаются такие нейросетевые пакеты, которые предоставляют возможность генерации программного кода решения некоторой практической задачи. Примерами подобных систем, способных генерировать исходные тексты программ являются i i II фирмы и отечественный . Последний интересен, кроме прочего, тем, что может генерировать коды на многих языках, включая v. Такие vапплеты могут использоваться для организация различного рода сервисов в глобальных и локальных сетях. Удобным инструментом разработки сложных нсйросистем является с прилагающимся к нему нейросетевым инструментарием, органично вписавшимся в матричную идеологию этой системы. Разработанные в системе приложения могут быть затем перетранслированы в . Специализированные нейропакеты представляют собой готовые нейросетевые системы решения прикладных задач некоторой предметной области.