Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2020
Ключевые слова: control theory, dynamical systems, artificial intelligence, special economic zone, теория управления, динамическая система, нейросеть, особая экономическая зона
Аннотация: Рассматриваются вопросы пользы и сложности применения (противостоянию) прогностических способностей нейросети на примере нелинейной динамической системы при неизвестных параметрах внешней среды. В эксперименте используется слоистая структура сети с учителем, алгоритм оптимизации обучения «антиовражный», нейроны с сигмоидной нелинейПоказать полностьюностью, сеть полносвязная. В результате эксперимента получено предсказание набора выходных значений по набору входных значений на основе опыта, полученного нейросетью при минимизации невязки прогноза. Предложен набор компетенций для повышения точности нейросетевого управления нелинейной динамической системой. The questions of the benefits and difficulties of applying the predictive capabilities of a neural network are considered using the example of a nonlinear dynamic system with unknown parameters of external disturbances. In the experiment, a layered network structure with a teacher is used, where the learning optimization algorithm “antirotation”, neurons with sigmoid nonlinearity and a fully connected network are involved. As a result of the experiment, a prediction of a set of output values was obtained for a set of input based on the experience obtained by the neural network while minimizing the forecast discrepancy. The set of competencies is proposed to improve the accuracy of neural network control of a nonlinear dynamic system.
Журнал: Математические методы в технике и технологиях - ММТТ
Выпуск журнала: Т. 2
Номера страниц: 16-19
ISSN журнала: 25879049
Место издания: Саратов
Издатель: Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.