С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Детальная информация

Название: Применение технологии нейронных сетей в системе управления интеллектуальным роботом: дипломная работа: 220301
Авторы: Черных Александр Сергеевич
Научный руководитель: Розов Алексей Юрьевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт металлургии, машиностроения и транспорта
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2016
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: нейронные сети; алгоритм нечеткой логики; мобильный робот
Тип документа: Выпускная квалификационная работа специалиста
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ОКСО: 220301
Группа специальностей ОКСО: 220000 - Автоматика и управление
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v17-1437
Права доступа: Свободный доступ из сети Интернет (чтение)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

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 ИБК СПбПУ Все Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи Прочитать
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 90
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика