Отзыв на автореферат 9 (785787)

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

Текст из файла

ОТЗЫВ на автореферат диссертации Тюменцева Юрия Владимировича на тему «Нейросетевое моделирование адаптивных динамических систем», представленной к защите на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (авиационная и ракетно-космическая техника)». Одним из ключевых элементов процессов создания и эксплуатации технических систем различного назначения является формирование математических и компьютерных моделей этих систем и их элементов. По мере роста сложности создаваемых систем растут и требования к их моделям, а также к средствам, привлекаемым для разработки этих моделей. Типичным для создаваемых перспективных систем является высокий уровень сложности моделируемых объектов и процессов, их многомерность, нелинейность и нестационарность,многообразие и сложность функций„реализуемых моделируемым объектом. Обеспечение безопасности эксплуатации таких систем требует рассматривать не только их функционирование в заданных условиях, но и ситуации, когда под воздействием факторов внутреннего и/или внешнего характера система изменяет свойства.

Соответственно, возникает проблема оперативного восстановления адекватности модели объекту моделирования, т.е. наделения создаваемой системы и ее модели свойством адаптивности. Традиционные средства математического и компьютерного моделирования, в частности, дифференциальные уравнения, не позволяют решать такого рода проблему.

В связи с этим актуальным является поиск новых средств моделирования нелинейных управляемых систем, действующих в условиях существенных и разнородных неопределенностей. Наличие моделей подобного рода открывает новые возможности для решения задач управления сложными динамическими системами. Вариант, альтернативный традиционному подходу, потенциально обеспечивающий возможности решения данной проблемы, основывается на использовании аппарата искусственных нейронных сетей и основанных на них нейросетевых технологий, которые зарекомендовали себя как эффективное средство создания нелинейных моделей, пригодных для использования в условиях неопределенности.

Однако традиционные нейросетевые модели интерпретируют рассматриваемую систему как «черный ящик», что существенно ограничивает возможности данного подхода применительно к многомерным системам. В рассматриваемой диссертационной работе предлагается решать эту проблему за счет введения в нейросетевую модель элементов, основанных на знании о моделируемом объекте, что позволяет существенно повысить размерность моделируемых систем. Формирование класса гибридных (полуэмпирических) моделей динамических систем, реализующих этот подход, а также соответствующего комплекса алгоритмов составляет предмет рассматриваемой диссертационной работы.

Реализация целей диссертационной работы потребовала решения значительного числа задач. Полученные результаты обладают научной новизной, состоящей в том, что разработан подход к гибридному нейросетевому моделированию динамических систем и основанный на нем класс моделей полуэмпирического типа, объединяющий теоретические знания об объекте моделирования и экспериментальные данные о его поведении; разработано унифицированное структурное описание нейросетевых моделей, обеспечивающее единообразное представление всех видов статических и динамических сетей; разработан композиционный подход к синтезу нейросетевых моделей, основанный на интерпретации такой модели как разложения по обобщенному функциональному базису; разработаны алгоритмы формирования нейросетевых моделей полуэмпирического типа, а также алгоритмы их структурной корректировки и параметрической настройки; разработаны методы и алгоритмы получения обучающих данных для нейросетевых моделей динамических систем; разработан пддхо1~ к решению 1 !~~ .

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