Актуалізація експертних моделей за допомогою нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
2018
DOI
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Видавець
НТУ "ХПІ"
Анотація
У статті розглянуті питання, пов'язані із застосуванням експертних систем для інноваційних технічних рішень. Проведено аналіз методів для вирішення практичних завдань, заснованих на статистичному моделюванні предметної області. Встановлено, що створення моделей експертних оцінок за допомогою нейронних мереж і реалізація цього підходу для оцінок структури інноваційного технологічного устаткування є перспективним напрямком. Особливістю таких моделей, є здатність багатовимірної апроксимації даних. Показано можливості та переваги використання математичних моделей на базі однорідних мереж для розв'язання обернених задач в оптимізаційній постановці. Викладений підхід був реалізований для оцінок структури інноваційного технологічного устаткування для механоскладального виробництва верстатів-роботів з кінематикою паралельної структури. В якості вихідної інформації про об'єкт прийнята фасетна класифікація структур механізмів з кінематикою паралельної структури. Фасетний метод класифікації стосовно верстатів-роботів дає можливість описати безліч можливих рішень для аналізу і вибору їх структури. Результати цієї оцінки показали якісне збіг з рівнями значущості елементів механізму з кінематикою паралельної структури на безлічі прецедентів, схильних до експертними оцінками.
The article deals with issues related to the use of expert systems for innovative technical solutions. The analysis of methods for solving practical problems based on statistical modeling of the subject area. It has been established that the creation of expert assessment models using neural networks and the implementation of this approach for assessing the structure of innovative technological equipment is a promising direction. A feature of such models is the ability of multidimensional approximation of data. The possibilities and advantages of using mathematical models based on homogeneous networks for solving inverse problems in an optimization formulation are shown. The described approach was implemented to assess the structure of innovative technological equipment for the mechanical assembly production of machine-robots with the kinematics of a parallel structure. As a source of information about the object, a faceted classification of the structures of mechanisms with the kinematics of a parallel structure was adopted.
The article deals with issues related to the use of expert systems for innovative technical solutions. The analysis of methods for solving practical problems based on statistical modeling of the subject area. It has been established that the creation of expert assessment models using neural networks and the implementation of this approach for assessing the structure of innovative technological equipment is a promising direction. A feature of such models is the ability of multidimensional approximation of data. The possibilities and advantages of using mathematical models based on homogeneous networks for solving inverse problems in an optimization formulation are shown. The described approach was implemented to assess the structure of innovative technological equipment for the mechanical assembly production of machine-robots with the kinematics of a parallel structure. As a source of information about the object, a faceted classification of the structures of mechanisms with the kinematics of a parallel structure was adopted.
Опис
Ключові слова
фасетна класифікація, інноваційні технологічні рішення, експертна система, верстат-робот, faceted classification, innovative technological solutions
Бібліографічний опис
Ковалевський С. В. Актуалізація експертних моделей за допомогою нейронних мереж / С. В. Ковалевський, О. С. Ковалевська // Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Сер. : Технології в машинобудуванні = Bulletin of the National Technical University "KhPI". Ser. : Techniques in a machine industry : зб. наук. пр. – Харків : НТУ "ХПІ", 2018. – № 34 (1310). – С. 11-14.