Отзыв на автореферат 7 (785785)

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла

ИНТЕЛТЕХINTELTECHПубличное акционерное общество «Информационные телекоммуникационные технологии» (ПАО «Интелтех»)ул. Кантемировская д. 8, Санкт-Петербург,Россия, 197342 Тел. (812) 295 - 50-69,Факс (812) 542-18-49www.inteltech.ru E-mail: intelteh@inteltech .ruУТВЕРЖДАЮОКПО 07503490, ОГРН 1027801525608,ИНН/КПП 7802030605/781401001!S!f ШGПервыйнml{~4ffоо--NQзаместительгенерального директораПАО «Интелтех»HaNQ__________ OT _____________оенных наук'~~~~_ И.А. Кулешов~~::==;--~1fff----=-----2016г.на автореферат диссертации Тюменцева Юрия Владимировича на тему:«Нейросетевое моделирование адаптивных динамических систем»,представленной к защите на соискание ученой степени доктора техническихнаук по специаJIЬНОСПI05.13.01{(Системный анализ, управление и обработкаинформации (авиационная и ракетно-космическая техника)>>Широкое использование беспилотных летательных аппаратов (БПЛ) ивозрастаниетребованийнеобходимостиособенноглубокойприоборудованияикавтономностипроработкиихфункционированиявопросоввозникновенииособыхповреждениямиконструкции.управленияситуаций,привелополетомсвязанныхНештатныекБПЛ,отказамиситуациимогутприводить к непредсказуемым изменениям динамических свойств планера илидвигательной установки летательного аппарата.

В пилотируемой авиации вподобных случаях обычно вмешивается человек, оказывающие супервизорноевоздействие на систему управления, в то время как для обеспечения живучестиБПЛнеобходимореализоватьвозможностьавтоматическойадаптациисистемы управления к нештатным воздействиям. Наличие неопределенности взначениях параметров модели БПЛ и в характере воздействия внешней средысущественноусложняетзадачусозданияавтономнойсистемыуправления.Проблема адаптации имеет общий характер.

Не смотря на существующиедостижениявмногомернымиобъектамивразвитиисложнымиусловияхтеории,вопросынелинейныминеопределенностиадаптивногомногомернымидосихпоруправлениядинамическимиявляютсявесьмаактуальными.Длярешенияданнойпроблемытребуетсясозданиеновыхсредствмоделирования сложных нелинейных управляемых систем, обеспечивающихОБЩИ~Jl j~lAИВZЯ/1_Z~2адаптивность моделей для оперативного восстановления их адекватности приизменениях в свойствах моделируемой системы.Предметоммногомерныхадаптивныеисследования диссертационной работы являются моделинелинейныхзаконыдинамическихуправлениясистембортовыхлетательныхкомплексов,аппаратовиобеспечивающиезаданные показатели качества системы управления полетом.Вкачествеосновногоинструмента,обеспечивающегорешениеэтойпроблемы, используется нейросетевая технология, зарекомендовавшая себя какэффективное средство решения многомерных нелинейных задач, в том числе ивусловияхнеопределенности.нейросетевыхмоделейАвторомгибридноготипаконцептуально(<<серыйпредложенящик»),классоснованныхнаиспользовании не только экспериментальных данных о поведении системы (какэто имеет место для традиционных нейросетевых решений), но и теоретическихзнанийомоделируемойсистеме,заданныхвформедифференциальныхуравнений.Целью диссертационной работы является формирование нейросетевогоподходакматематическомуикомпьютерномумоделированиюадаптивныхдинамических систем, позволяющего объединить имеющиеся теоретическиезнанияодинамическойсистемесэкспериментальнымиданнымиобееповедении.Получаемые в итоге полуэмпирические модели обеспечивают высокуюточностьрешениязадачqщшизаповедениясистем,атакжезадачидентификации их характеристик, что недоступно для моделей типа «черныйящик».В результате решения поставленных задач получен ряд новых научныхрезультатов, в числе которых:классгибридныхдинамическихполуэмпирическихсистем,объединяющийнейросетевыхтеоретическиемоделейзнанияобобъекте моделирования и экспериментальные данные о его поведении;унифицированноеструктурноеописаниенейросетевыхмоделей,обеспечивающее единообразное представление всех видов статическихи динамических сетей;композиционныйподходксинтезустатическихидинамическихнейросетевых моделей, основанный на интерпретации таких моделейкак разложений по обобщенному функциональному базису;алгоритмы формирования полуэмпирических нейросетевых моделей, атакже алгоритмы их структурной корректировки и параметрическойнастройки;методы и алгоритмы получения обучающих данных для нейросетевыхмоделей динамических систем;3подходкрешениюидентификациизадачихарактеристикдинамических систем как нелинейных функций многих переменных;типология динамических систем, обеспечивающая единый контекстдлярешениязадачидентификациианализаповедения,характеристикприсинтезасозданииуправленияиперспективныхтехнических систем различных классов.Основным агрегирующими результатом является разработка комплексаметодовисредств,обеспечивающихрешениезадачадаптивногоотказоустойчивого управления нелинейными динамическими системами.Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, чторазработанный в диссертации класс полуэмпирических нейросетевых моделейдинамических систем, вместе с методами их формирования, открывает новыевозможности управления поведением сложных технических систем в условияхнеопределенности.Полученныерезультатымогутбытьиспользованыразработчиками перспективных систем для синтеза алгоритмов управления ихповедением, а также для анализа их поведения и решения задач идентификациихарактеристик.Обоснованностьподтверждаетсяидостоверностьбольшимобъемомпоказавшим хорошее совпадениеполученныхэкспериментальныхрезультатовисследований,с теоретическими выводами.По содержанию аВТGреферата можно сделать следующие замечания:1.Дляпостроенияструктурынейросетевоймоделипредлагаетсяиспользовать порождающий подход, основанный на иерархическомпредставлениилинейнойфункцииввиделинейнойкомбинациибазисных функций.

Из автореферата не ясно как осуществить выборнабора базисных функций и реализовать процедуру последовательнойдекомпозиции?2.В принятой процедуре структурного синтеза на основе порождающегоподхода, структура модульной нейронной сети зависит от выборабазисных функций, что не позволяет стратифицировать нейросетевуюмодель по уровням параметрического и структурного представлений.Невозможностьстратификациинивелируетценностьструктурногомоделейпредлагаетсяописания нейросетевой модели.3.Обучающийнаборформироватьнадляосновенейросетевыхгармоническихтестовыхвозмущающихсигналов. В автореферате не раскрыто, почему такое решение являетсяоптимальным по информативности в задаче обучения?4.В автореферате не раскрыт механизм сегментации обучающего набораи редукциипроцедурыобучения к последовательностизадач наподмножествах обучающего набора.Перечисленныезамечанияневлияютнаобщуювысокуюоценкудиссертационной работы.

Представленная диссертация является законченнойнаучно-квалификационной работой, содержащей новые научно обоснованные4результаты,имеющиеПолученныеважнуюрезультатытеоретическуюрешаютиприкладнуюнаучно-техническуюзначимость.проблемусозданиякомплекса методов и средств, обеспечивающих решение задач адаптивногоотказоустойчивогоуправлениянелинейнымидинамическимисистемамилетательных аппаратов, имеющую важное хозяйственное значение.Как можно судить по представленному автореферату, диссертационнаяработа полностью отвечает критериям разделаIIучёныхпредъявляемымстепеней»диссертациям,аотNQ 842ееавтор,а«Положения оприсуждении24.09.2013г.ееТюменцевавтор,ЮрийкдокторскимВладимирович,заслуживает при суждения ему ученой степени доктора технических наук поспециальности05.13.

О 1«Системныйанализ,управлениеиобработкаинформации (авиационная и ракетно-космическая техника)>>.ГлавныйнаучныйсотрудникПАО «Интелтех», доктор техническихнаук , профессор кафедры автоматикиипроцессовуправленияПетербургскогоэлектротехническогоСанкт­государственногоДорогов Александр Юрьевичуниверситета«ЛЭТИ»Публичное акционерное общество «Информационные телекоммуникационныетехнологии (ПАО «ИНТЕЛТЕХ» )197342,Санкт-Петербург, ул.

Кантемировская, д.Телефон:+ 7(812) 295-50-69Факс:+7 (812) 542-18-49Официальный сайт: http://inteltech.ru/E-mail: intelteh@inteltech.ru8.

Характеристики

Тип файла PDF

PDF-формат наиболее широко используется для просмотра любого типа файлов на любом устройстве. В него можно сохранить документ, таблицы, презентацию, текст, чертежи, вычисления, графики и всё остальное, что можно показать на экране любого устройства. Именно его лучше всего использовать для печати.

Например, если Вам нужно распечатать чертёж из автокада, Вы сохраните чертёж на флешку, но будет ли автокад в пункте печати? А если будет, то нужная версия с нужными библиотеками? Именно для этого и нужен формат PDF - в нём точно будет показано верно вне зависимости от того, в какой программе создали PDF-файл и есть ли нужная программа для его просмотра.

Список файлов диссертации