Обґрунтування вибору топології нейромережі у задачах навігації рухомих об’єктів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorДьяков, С. О.
dc.contributor.authorЯмпольський, Л. С.
dc.contributor.authorDyakov, S. O.
dc.contributor.authorYampolsky, L. S.
dc.date.accessioned2016-06-08T07:26:24Z
dc.date.available2016-06-08T07:26:24Z
dc.date.issued2013
dc.description.abstractenThe methods of solving of the mobile objects navigation’s actual task in unknown environment based on intelligent control are discussed in the research. The analytic review of neural networks’ (NN) topologies which are used for the implementation of the path planning is also presented. The using of hybrid neuro-fuzzy systems (HNFS) for solving this problem is reviewed in details. The advantages of this system’s type which are associated with a combination of the input data formalization’s simplicity which is inheranced for fuzzy controller (FC) and with the ability of the NN to learn. The adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) with the GNFS architecture is selected in the research. The ANFIS is a five-layer network with the isomorphic to the NC structure. In this type of NN there are only differentiable functions which allow using of simple techniques based on back-propagation for their learning. The values of the membership function are corrected in the learning process, which allows to increase accuracy of the system work.uk
dc.description.abstractukУ роботі розглядаються методи вирішення актуальної задачі навігації рухомих об’єктів у невизначеному середовищі на основі методів інтелектуального управління. Проводиться аналітичний огляд топологій нейромереж (НМ), що застосовуються для реалізації методів планування шляху. Докладно розглядається використання гібридних нейро-фазі систем (ГНФС) для розв’язання цієї задачі. Відзначається переваги цього типу систем, що пов’язані з поєднанням простоти формалізації вхідних даних, що притаманна нечітким контролерам (НК), та здатністю НМ до навчання. Обрана у роботі архітектура ГНФС - ANFІS (англ. – адаптивна мережа нечіткого виводу) – являє собою п’ятишарову НМ за структурою ізоморфну НК. У даному типі НМ використовуються лише диференційовані відображення, що дозволяє застосовувати для їх навчання прості методи, на основі зворотного поширення похибки. У процесі навчання корегуються значення параметрів функції належності, що дозволяє підвищити достовірність роботи системи.uk
dc.format.pagerangeС. 3-9uk
dc.identifier.citationДьяков С. О. Обґрунтування вибору топології нейромережі у задачах навігації рухомих об’єктів / С. О. Дьяков, Л. С. Ямпольський // Адаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2013. – № 1(22). – С. 3–9. – Бібліогр.: 5 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/16247
dc.language.isoukuk
dc.publisherНТУУ "КПІ"uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.source.nameАдаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірникuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectадаптивна мережа нечіткого виводуuk
dc.subjectгібридна нейро-фазі системаuk
dc.subjectнавігаціяuk
dc.subjectнейромережаuk
dc.subjectпромислові роботиuk
dc.subjectмобільні роботиuk
dc.subjectрухомі об’єктиuk
dc.subjectфункція належностіuk
dc.subject.udc004.896uk
dc.titleОбґрунтування вибору топології нейромережі у задачах навігації рухомих об’єктівuk
dc.title.alternativeThe justification of the neural networks topology’s choice in the mobile objects navigation’s problemsuk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
3.pdf
Розмір:
417.61 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Адаптивні системи автоматичного управління: міжвідомчий науково-технічний збірник, № 1(22)