Введение
Глава 1. Проблемы синтеза МО САПОМ 11
1.1. Определение состава сложных задач при проектировании МО САПОМ 11
1.2. Анализ особенностей решения идентификационных задач при проектировании САПОМ 12
1.3. Анализ особенностей решения задач синтеза систем автоматизированного управления при проектировании САПОМ 14
1.4. Анализ особенностей решения оптимизационных задач при проектировании САПОМ 20
1.5. Анализ особенностей решения задач прогнозирования при проектировании САПОМ 24
Глава 2. Искусственные нейронные сети как аппарат решения задач АП МО САПОМ 27
2.1. Анализ эволюции представлений об искусственных нейронных сетях 27
2.2. Принцип действия биологического нейрона 29
2.3. Построение модели искусственного нейрона 32
2.4. Процедура выбора активационной функции в модели искусственного нейрона 34
2.5. Классификация ИНС 37
2.6. Анализ методов и алгоритмов обучения ИНС 45
2.6.1. Формальная постановка задачи обучения ИНС 45
2.6.2. Анализ методов и алгоритмов обучения ИНС «с учителем» 46
2.6.3. Анализ методов и алгоритмов обучения ИНС «без учителя» 53
2.7. Основные свойства ИНС 55
Глава 3. Применение статических ИНС в задачах АП МО САПОМ 62
3.1 Исследование применения статических ИНС в задачах идентификации 62
3.1.1. Общая формулировка идентификационной задачи в нeйросетевом базисе 62
3.1.2. Критерии качества проектируемой идентификационной модели на основе ИНС 65
3.1.3. Разработка методики синтеза идентификационной модели на основе ИНС РБФ с помощью генетического алгоритма 68
3.2. Исследование применения статических ИНС в задачах синтеза систем управления 74
3.2.1. Анализ использования ИНС в задачах управления 74
3.2.2. Методы обучения ИНС нейросетевых систем управления 77
3.2.3. Разработка методики синтеза контроллера нейросетевой системы управления, обучаемой в режиме off-line, на основе генетического алгоритма — 79
3.2.4. Разработка методики синтеза контроллера адаптивной нейросетевой системы управления, обучаемой в режиме on-line 84
Глава 4. Применение динамических ИНС в задачах АЛ МО САПОМ 95
4.1. Анализ применения динамических ИНС в решении оптимизационных задач 95
4.1.1. Анализ особенностей ИНС Хопфилда как средства решения оптимизационных задач 95
4.1.2. Разработка методики синтеза ИНС Хопфилда для оптимизационной задачи 101
4.1.3. Показатели качества решения оптимизационных задач с помощью ИНС Хопфилда 104
4.1.4. Разработка методики решения оптимизационной задачи с использованием динамической ИНС Хопфилда 110
4.1.5. Разработка методики решения оптимизационной задачи с помощью динамико-статической ИНС 115
4.2. Анализ применения динамических ИНС в задачах прогнозирования параметров технологических систем 119
4.2.1. Анализ особенностей применения ИНС в прогнозных задачах 119
4.2.2. Разработка математической модели процесса прогнозирования состояния технологической системы с помощью ИНС 123
4.2.3. Разработка алгоритма прогнозирования технического состояния объекта с помощью динамической ИНС Хопфилда 126
Глава 5. Разработка САПР МО САПОМ 133
5.1. Разработка концепции и функциональной спецификации САПР МО САПОМ 133
5.2. Разработка методики решения идентификационной задачи с помощью САПР МО САПОМ 144
5.3. Разработка методики решения задачи синтеза контроллера системы управления с помощью САПР МО САПОМ 152
5.4. Автоматизация проектирования математических моделей ТП производства ОМ с помощью ИНС 158
5.5. Разработка методики решения оптимизационной задачи с помощью САПР МО САПОМ 165
5.6. Разработка методики решения задачи прогнозирования с помощью САПР МО САПОМ 168
Заключение 171
Литература 173
