Параметрическая оптимизация автоматических систем с нейросетевыми регуляторами

0 коммент.

В настоящее время при синтезе автоматических систем регулирования (АСР) исследователи проявляют интерес к использованию элементов, сформированных на основе искусственных нейронных сетей (ИНС) или имеющих их в своем составе. Такое внимания связа-но с преимуществами нейронных сетей и внедрением средств вычислительной техники в промышленность.
При использовании нейронных сетей необходимо решить задачу настройки синаптических весов (определение их значение). Для решения этой задачи существует множество методов: градиентные (Метод наискорейшего спуска, обратного распространения ошибки и др.) и не градиентные (метод поокординатного спуска, метод Нелдера-Мида, метод случайного поиска и др.)
Известны преимущества метода Нелдера-Мида, при применении его для определения характеристик нейронных сетей. Скорость сходимости этого метода в практических приложениях сравнима, а часто и превосходит градиентные алгоритмы первого порядка (требую-щие вычисления первых производных функции по всем аргументам). К тому же по вычислительным затратам он гораздо экономичнее.
Объектом исследования является автоматические системы регулирования, с элементов, имеющие в своем составе ИНС.
Целью настоящей работы является улучшения качества переходных процессов с помощью формирования и исследования ИНС с различными функциями активации нейронов.
Полученные результаты позволяют говорить об успешности проведенных исследований.

Похожие записи

Добавить комментарий