Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
9 результатів
Результати пошуку
Документ Разработка методик эволюционного синтеза нейросетевых компонентов систем управления(Харьковский государственный политехнический университет, 1998) Махотило, Константин ВладимировичДокумент Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности(ОСНОВА, 1997) Вороновский, Геннадий Кириллович; Махотило, Константин Владимирович; Петрашев, Сергей Николаевич; Сергеев, Сергей АлександровичВ монографии рассмотрены вопросы применения эволюционных методов математического моделирования, генетических алгоритмов и искусственных нейронных сетей, для решения комплекса задач управления динамическими объектами, построения адаптивных и интеллектуальных систем управления. Алгоритмы и приемы техники программирования сопровождены результатами синтеза нейроэмуляторов и нейроконтроллеров тестового динамического объекта, полученными авторами. Для научных работников, аспирантов и студентов старших курсов, специализирующихся в области адаптивного управления и математического моделированияДокумент Diploidy-based Genetic Algorithm in Nonstationary Environment(Харьковский государственный политехнический университет, 1995) Klepikov, V. B.; Lysenko, L. I.; Mahotilo, K. V.; Sergeev, S. A.Документ Evolutionary Synthesis of Dynamical Object Emulator Based on RBF Neural Network(Nagoya University, 1996) Sergeev, S. A.; Mahotilo, K. V.The combination of Genetic Algorithms (GAs) and Artificial Neural Networks (ANNs) has already resulted in researchers advancing in quite a few real world applications but it is in control that this alliance yields much appreciable benefit. The paper reports a Radial Basis Function (RBF) network training technique which joins together global strategy of GAs and a local adjusting procedure typical for RBF networks. While activation function window centres and widths are processed via a "slow" numeric GA, output-layer neurone synaptic weights are defined by a "fast" analytical method. The technique allows to minimize not only the network hidden-layer size but also the pattern set required for training the adequate dynamical object neuroemulator.Документ Amplitude-Frequency Characteristic of a Neural Control Based DC Drive(1996) Sergeev, S. A.; Klepikov, V. B.; Mahotilo, K. V.The paper interprets characteristics of a neural-control-based DC servodrive in terms of the classical theory of automatic control. It also touches on the problem of choosing training patterns to synthesize a nonlinear PID-controller with a desired amplitude-frequency characteristic and analyses the efficiency of using for this purpose input signals in form of a step function and a harmonic one. Synthesis of the neurocontroller has been performed within the framework of a three-layer perceptron. To train it, a genetic algorithm has been developed.Документ Neural Technologies in Electrical Drive Control(1995) Klepikov, V. B.; Mahotilo, K. V.; Sergeev, S. A.; Voronovsky, G. K.Документ Краткосрочное предсказание электропотребления для крупного жилого массива города(1997) Вороновский, Геннадий Кириллович; Махотило, Константин Владимирович; Сергеев, Сергей Александрович; Сергеенкова, Г. Г.В докладе описан синтезированный на базе искусственной нейронной сети одношаговый предиктор электрической мощности, потребляемой крупным жилым массивом. Особенность предиктора состоит в использовании номера недели в году и номера дня в неделе в качестве обобщенных входных координат, учитывающих влияние разнообразных климатических и антропогенных факторов на потребление электрической мощности в течение дня. При подаче на вход предиктора текущего уровня потребления, а также дополнительной ретроспективной информации о потреблении за истекшие четыре часа, он генерирует получасовой прогноз. Проверка предиктора по данным за второе полугодие 1996 года продемонстрировала удовлетворительное качество прогнозаДокумент Синтез нейросетевой системы управления одномассовой электромеханической системы с отрицательным вязким трением при ограничении координат электропривода(Основа, 1997) Клепиков, Владимир Борисович; Махотило, Константин Владимирович; Обруч, Игорь ВладимировичДокумент Нейронное управление электромеханической системой с отрицательным вязким трением(Основа, 1996) Клепиков, Владимир Борисович; Махотило, Константин Владимирович; Обруч, Игорь Владимирович; Осичев, Александр Васильевич; Наджи, Камаль