Детальная информация

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>.

Дата создания записи: 23.03.2017

Тематика: нейронные сети; алгоритм нечеткой логики; мобильный робот

Коллекции: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Ссылки: DOI

Разрешенные действия: Прочитать Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ФБ СПбПУ Все Прочитать
-> Интернет Все Прочитать

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика