Нейронные сети и нейроконтроллеры

Название: Нейронные сети и нейроконтроллеры
Автор: Бураков М.В.
Издательство: СПб.: ГУАП
Год: 2013
Страниц: 284
ISBN: 978-5-8088-0812-6
Формат: PDF
Размер: 13.2 Мб
Язык: русский
В учебном пособии рассматриваются основы теории нейронных сетей и нейроконтроллеров, необходимые для понимания принципов нейросетевых технологий - мощного средства построения систем автоматизации, которое в последние годы активно используется в инженерной практике. Приводится описание основных структур нейронных сетей регуляторов, рассмотрены примеры решения конкретных задач. Описываются возможности пакета математического моделирования MatLab для анализа и синтеза нейронных регуляторов.
Учебное пособие предназначено для подготовки бакалавров и магистров по направлению 220400 "Управление в технических системах".
СОДЕРЖАНИЕ
 Показать / Скрыть текстВведение.................................................................................... 3
1. Нейронные сети. Базовые понятия............................................. 8
1.1. Некоторые сведения о мозге человека.................................. 8
1.2. Биологические представления о нейроне............................. 13
1.3. Понятие нейрокомпьютера................................................ 16
1.4. Классификация нейронных сетей....................................... 20
1.5. Задача распознавания и линейная машина........................... 22
1.6. Искусственный нейрон...................................................... 26
1.7. Проблема линейной разделимости...................................... 27
1.8. Правило обучения Хебба................................................... 32
1.9. Концепция входной и выходной звезды............................... 33
1.10. Парадигмы обучения....................................................... 35
1.11. Предварительная обработка информации и оценка
качества работы нейросети...................................................... 36
Вопросы для самопроверки........................................................... 38
2. Однослойные нейронные сети.................................................... 41
2.1. Описание искусственного нейрона в MatLab......................... 41
2.2. Персептрон...................................................................... 43
2.3. Линейная нейронная сеть.................................................. 53
2.4. Рекуррентный метод наименьших квадратов....................... 56
2.5. Линейная сеть с линией задержки...................................... 61
Вопросы для самопроверки........................................................... 66
3. Нейронные сети прямого распространения.................................. 68
3.1. Топология и свойства........................................................ 68
3.2. Алгоритм обратного распространения ошибки...................... 70
3.3. Реализация логических функций....................................... 75
3.4. Аппроксимация функций.................................................. 77
3.5. Распознавание символов.................................................... 84
3.6. Моделирование статических зависимостей........................... 88
3.7. Масштабирование и восстановление данных........................ 95
Вопросы для самопроверки........................................................... 96
4. Нейроуправление.................................................................... 98
4.1. Идентификация динамических звеньев............................... 98
4.2. Нейроэмуляторы и нейропредикторы.................................. 107
4.3. Концепция нейроуправления............................................. 108
4.4. Инверсное нейроуправление.............................................. 115
4.5. Нейроконтроллеры в MatLab.............................................. 120
Вопросы для самопроверки........................................................... 126
5. Радиальные нейронные сети...................................................... 128
5.1. Структура радиальной нейронной сети................................ 128
5.2. Расчет параметров радиальной нейронной сети..................... 131
5.3. Обучение радиальной нейронной сети................................. 136
5.4. Радиальные нейронные сети в MatLab................................. 137
5.5. Радиальные нейронные сети и нечеткие системы.................. 146
Вопросы для самопроверки........................................................... 148
6. Модели ассоциативной памяти.................................................. 150
6.1. Нейронная сеть Элмана..................................................... 150
6.2. Сети Хопфилда................................................................ 155
6.3. Двунаправленная ассоциативная память............................. 172
6.4. Нейронная сеть Хэмминга................................................. 175
6.5. Адаптивные резонансные нейронные сети............................ 182
Вопросы для самопроверки........................................................... 189
7. Нейронные сети Кохонена......................................................... 191
7.1. Структура сети Кохонена................................................... 191
7.2. Обучение сети Кохонена.................................................... 196
7.3. Слой Кохонена................................................................. 199
7.4. Самоорганизующиеся карты Кохонена................................ 204
7.5. Нейронные сети классификации......................................... 209
Вопросы для самопроверки........................................................... 213
8. Стохастические методы обучения нейронных сетей...................... 215
8.1. Задача коррекции динамической системы........................... 215
8.2. Методы глобальной оптимизации....................................... 216
8.3. Метод имитации отжига.................................................... 219
8.4. Генетический алгоритм..................................................... 221
8.5. Метод роя частиц.............................................................. 235
8.6. Другие метаэвристические алгоритмы................................. 240
Вопросы для самопроверки........................................................... 248
Заключение............................................................................... 251
Библиографический список.......................................................... 254
Приложение 1............................................................................ 259
Приложение 2............................................................................ 275

Скачать с startfiles.org
Скачать с file-space.org
Скачать с depositfiles.com
Скачать с turbobit.net
Скачать с borncash.org