Гибридная иерархическая нейронная сеть для хранения знаний технологического процесса механообработки

Abstract

Разработана архитектура гибридной иерархической нейронной сети (ГИНС), базирующаяся на нейронных сетях (НС) адаптивной резонансной теории АРТ-1 и их модификациях АРТ-1s и АРТ-1h и с использованием НС Хемминга. ГИНС применяется для описания онтологии знаний мультиагентной системы управления машиностроительным предприятиемThe architecture of the hybrid hierarchical neural network (HHNN) based on neural networks (NN) adaptive resonance theory ART-1, and their versions of ART-1h and ART-1s with NN Hemming. HHNN is used to describe the ontology knowledge multi-agent system control machinery manufacturer