Пупков К.А. Современные методы, модели и алгоритмы интеллектуальных систем

ID: 61187
Дата закачки: 09 Января 2012
Продавец: GnobYTEL (Напишите, если есть вопросы)
Посмотреть другие работы этого продавца

Тип работы: Пособие Учебное
Форматы файлов: Adobe Acrobat (PDF)

Описание:
Содержание
Интеллектуальные системы
Основные функциональные возможности ис и их элементная база
Элементная база для аппаратной реализации нейрокомпьютера
Структура интеллектуальной системы
Анализ возможности применения робастных методов в ис высокой точности и надежности Принципы построения и типовые структуры
Математическая модель выбора метода управления
Принципы построения
Возможности робастных методов в ису высокой точности и надежности
Математические основы робастного управления. Пространство харди
Физический смысл нормы в пространстве харди
Способы описания синтезируемой системы
Линейное приближение
Нелинейное описание
Типовые схемы построения оптимальных робастных регуляторов
Классический подход
Алгоритм построения оптимального h2-регулятора
Алгоритм построения оптимального h∞-регулятора
Нелинейный робастный регулятор
Программная реализация робастных методов управления интеллектуальными системами
Логическое программирование
Функциональное программирование
Анализ возможностей использования методов адаптации и самоорганизации в интеллектуальных системах высокой точности и надежности
Решение задач анализа изображений в интеллектуальных системах с использованием
нейронечетких, робастных и адаптивных подходов
Задачи ориентации в пространстве
Задачи определения положения наблюдаемого объекта
Задачи классификации объектов в поле зрения
Задачи выделения целей
Использование модели ошибки в задаче определения собственного положения
Влияние вычислительных задержек
Влияние некомпенсируемых геометрических искажений
Влияние ложных срабатываний
Применение искусственных нейронных сетей в интеллектуальных системах высокой точности и надежности
Принципы функционирования искусственных нейронных сетей
Основные свойства инс
Многослойные нейронные сети и их аппроксимирующие свойства
Задача идентификации на основе инс
Основные схемы и задача управления на основе инс
Основные схемы нейросетевого управления
Задача управления динамическими объектами на основе нейросетевой модели
Многослойные нейронные сети в задачах идентификации и управления
Алгоритмическая коррекция частотных характеристик датчиков виброускорений в интеллектуальных системах высокой точности
Коррекция частотных характеристик датчиков виброускорений
Исследование и оценка параметров процесса обработки сигнала датчика виброускорений

Размер файла: 1,2 Мбайт
Фаил: