Details

Черных, Александр Сергеевич. Применение технологии нейронных сетей в системе управления интеллектуальным роботом [Электронный ресурс]: дипломная работа: 220301 / А. С. Черных; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт металлургии, машиностроения и транспорта ; науч. рук. А. Ю. Розов. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 1,38 МБ). — Санкт-Петербург, 2016. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/v17-1437.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v17-1437>.

Record create date: 3/23/2017

Subject: нейронные сети; алгоритм нечеткой логики; мобильный робот

Collections: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Links: DOI

Allowed Actions: Read You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Искусственные нейронные сети (ИНС) , (Artificial Neural Networks, ANN), созданы по аналогии с биологической нейронной сетью человеческого мозга. Они состоят из элементов, функциональные возможности которых подобны элементарным функциям биологических нейронов, и чья организация соответствует анатомии человеческого мозга. Нейронные сети - это адаптивные системы для обработки и анализа данных, которые представляют собой математическую структуру, имитирующую некоторые аспекты работы человеческого мозга и демонстрирующие такие его возможности, как способность к неформальному обучению, способность к обобщению и кластеризации неклассифицированной информации, способность самостоятельно строить прогнозы на основе уже предъявленных временных рядов. Главным их отличием от других методов то, что нейронные сети в принципе не нуждаются в заранее известной модели, а строят ее сами только на основе предъявляемой информации.В процессе работы были исследованы виды нейронных сетей, методы их обучения, структуры построения и эксплуатируемые характеристики. В практической части описано создание нейронной сети для регулировки коэффициентов ПИД -регулятора, с методом обучения обратного распространения ошибки, реализовано управление движением в среде с препятствиями путем применения нечеткой нейронной сети.

Document access rights

Network User group Action
FL SPbPU Local Network All Read
-> Internet All Read

Document usage statistics

stat Document access count: 62
Last 30 days: 5
Detailed usage statistics