Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0215U001334, 0113U000449 , Науково-дослідна робота Назва роботи Розробка інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень для діагностики, управління та оптимізації технічних і біотехнічних об'єктів Назва етапу роботи Керівник роботи Дмитрієнко Валерій Дмитрович, Дата реєстрації 12-02-2015 Організація виконавець Харківський національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут" Опис етапу Об'єкт дослідження - процеси функціонування інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, що навчаються в процесі експлуатації, на основі стабільно-пластичних нейронних мереж (НС) адаптивної резонансної теорії (АРТ). Мета роботи: Розробка теоретичних основ нейронних мереж адаптивної резонансної теорії з новою архітектурою, що дозволяють по вхідній інформації визначати відповідні асоціації, для створення інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень (ІСППР), що дозволяють вирішувати задачі розпізнавання, моделювання, управління та оптимізації динамічних процесів в умовах суттєвої апріорної невизначеності при створенні інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень (ІСППР) для діагностики ліфтового обладнання та диспетчерського управління групами ліфтів, при створенні ІСППР для оптимізації виробничих процесів механообробки в машинобудуванні, при розробці медичних діагностико-лікувальних систем, ІСППР для систем аналізу і захисту від електромагнітних імпульсів природного та штучного походження різних об'єктів. Методи дослідження - теорія нейронних мереж адаптивного резонансу, теорія систем підтримки прийняття рішень, теорія електромагнітних процесів, теорія лезової обробки механічних матеріалів, теорія тягового асинхронного привода, теорія функціонування ліфтового обладнання. Отримані результати відповідають світовому рівню, оскільки НС з подібними властивостями не існує, і нові НС АРТ відкривають можливості розробки ІСППР з характеристиками, недосяжними для НС АРТ з традиційною архітектурою. Вперше розроблено НС АРТ, які дозволяють по вхідної інформації визначати кілька асоціацій, а також визначати ланцюжка асоціацій. Розроблено також нейронні мережі двобічної асоціативної пам'яті, які можуть вхідним зображенням ставити у відповідність одну чи більше число асоціацій. Обрана архітектура універсальної ІСППР, орієнтованої на управляючі системи, де процедура прийняття рішення повинна виконуватися при мінімальному часі. Розроблено програмне забезпечення для підтримки прийняття рішень центральної диспетчерської службою управління ліфтами підприємства "Харківміськліфт". Програмне забезпечення впроваджено на підприємстві "Харківміськліфт". Виконана розробка структури інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень і структури бази даних медичної інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень. Розроблено ядро цієї системи. Отримали подальший розвиток дискретні нейронні мережі на основі правила Хебба і адаптивної резонансної теорії, в які, на відміну від відомих, введені K-значні нейрони, що дозволило автоматизувати процеси розпізнавання сигналів і перешкод, що ведуть до ризиків збоїв при моделюванні цифрових пристроїв на основі K- значного диференціального числення. Опис продукції Розроблено теоретичні основи нейронних мереж (НМ) адаптивної резонансної теорії (АРТ) з новою архітектурою, що з'єднує в собі можливості звичайних НМ АРТ, функціонування яких засноване на розпізнаванні вхідних зображень і віднесення їх до одного з відомих класів, та НМ АРТ, що дозволяють визначати відповідні асоціації в умовах істотної апріорної невизначеності Автори роботи Бречко Вероніка Олександрівна Заковоротний Олександр Юрійович Заполовський Микола Йосипович Ліпчанський Максим Валентинович Леонов Сергій Юрійович Мезенцев Микола Вікторович Носков Валентин Іванович Поворознюк Анатолій Іванович Серков Олександр Анатолієвич Хавіна Інна Петрівна Додано в НРАТ 2020-04-02 Закрити