2017

Поставлено та вирішено актуальне науково-практичне завдання синтезу структури технологічних процесів обробки металів різанням. Завдання вирішене з використанням методів декомпозиції та послідовного ієрархічного синтезу з використанням механізмів штучного інтелекту, а саме – продукційних правил та штучних нейронних мереж. Наведено архітектуру системи, структурну схему баз знань, приклади продукційних правил та приклад отриманих результатів роботи.

У ХХІ сторіччі нейронні мережі широко використовуються в різних сферах, в тому числі в комп’ютерному моделюванні і в механіці. Така популярність через те, що вони дають високу точність, швидко працюють та мають дуже широкий спектр налаштувань. Мета роботи створення програмного продукту з використанням елементів штучного інтелекту, для інтерполяції та апроксимації експериментальних даних. Програмне забезпечення повинно коректно працювати, та давати результати з мінімальною похибкою. Інструментом вирішення було використання елементів штучного інтелекту, а точніше нейронних мереж прямого поширення. В роботі збудована та навчена нейронна мережа прямого поширення. Вона була навчена вчителем (вчитель з використанням метода зворотного розповсюдження похибки) на основі навчаючої вибірки попередньо проведеного експерименту. Для тестування було побудовано декілька мереж різної структури, які отримували на вхід однаковий набір даних який не використовувався при навчанні, але був відомий з експерименту, таким чином була знайдена похибка мережі за кількістю виділеної енергії та за середньо-квадратичним відхиленням. В статті детально описується тип мережі та її топологія, метод навчання і підготовки навчаючої вибірки, також описано математично. В результаті проведеної роботи було збудоване та протестоване програмне забезпечення з використанням штучної нейронної мережі та визначена її похибка.

2017

Переглянути

Фільтри

Налаштування

Сортувати за

Результатів на сторінку

Результати пошуку