Search academic texts

Information × Registration Number 0825U000137, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 22-01-2025 popup.evolution . Title The method of reference models for the synthesis of intelligent systems for the identification of nonlinear dynamic objects Author Orlov Andrii А., popup.head Oleksandr Fomin popup.opponent Volodymyr Fedorchuk popup.opponent Volodymyr Palahin popup.review Nataliia Komleva popup.review Mykhailo V. Lobachev Description Дисертаційну роботу присвячено вирішенню важливої науково-практичної задачі, яка полягає у створенні швидкісного методу та засобів синтезу інтелектуальних систем ідентифікації нелінійних динамічних об’єктів з неперервними характеристиками шляхом суперпозиції попередньо навчених моделей, що відбивають базові властивості об’єкта (опорних моделей) та його застосуванню у вигляді програмно-алгоритмічних засобів комп’ютерного моделювання. Метою роботи є скорочення часу побудови моделей нелінійних динамічних об'єктів із безперервними характеристиками при забезпеченні заданої точності моделювання шляхом розвитку метода синтезу інтелектуальних систем на основі суперпозиції попередньо навчених опорних моделей у вигляді нейронних мереж (НМ), що відбивають базові властивості об’єкта, та його застосування у вигляді програмно-алгоритмічних засобів комп’ютерного моделювання. Для досягнення вказаної мети дослідження в роботі поставлено і розв´язано такі задачі: виконано аналіз існуючих методів скорочення часу побудови моделей у вигляді НМ, показано переваги підходу до побудови НМ на основі перенесення навчання, визначено базові проблеми застосування цього підходу, зокрема, попереднього навчання НМ на практиці; обґрунтовано вибір напряму досліджень в області побудови моделей нелінійних динамічних об'єктів із безперервними характеристиками з використанням підходу на основі попереднього навчання моделей у вигляді НМ; запропоновано сімейство опорних моделей у вигляді НМ з часовими затримками для моделювання базових (нелінійних та динамічних) властивостей об’єкта; встановлено ефект суперпозиції опорних моделей при ідентифікації складних нелінійних динамічних об'єктів, що дозволяє скоротити час попереднього навчання НМ; розвинуто метод синтезу інтелектуальних систем ідентифікації складних нелінійних динамічних об'єктів шляхом суперпозиції попередньо навчених опорних моделей у вигляді НМ з часовими затримками, що відбивають базові властивості об’єкта, для скорочення часу побудови моделей об’єктів при забезпеченні заданої точності моделювання; розроблено інформаційну технологію синтезу інтелектуальних систем ідентифікації нелінійних динамічних об'єктів, що ґрунтується на використанні сімейства опорних моделей у вигляді НМ з часовими затримками для побудови моделі об’єкта за даними експерименту «вхід–вихід» та подальшою її оптимізацією за критерієм мінімуму часу моделювання; розроблено програмно-алгоритмічні інструментальні засоби комп’ютерного моделювання на основі методу опорних моделей та інформаційної технології синтезу інтелектуальних систем ідентифікації складних нелінійних динамічних об'єктів; розроблений метод та інструментальні засоби застосовано для розв’язання прикладних задач ідентифікації нелінійних динамічних об’єктів з неперервними характеристиками. Registration Date 2025-01-09 popup.nrat_date 2025-01-09 Close